具体描述
本书共5章，内容主要包括：先列式、矩阵、向量组线性方程组、矩阵的相似及二次型、投入产出模型等。
本书的特点是：遵循以应用为目的，以必需、够用为度的原则，强调线性代数中的基本知识及它们之间的必要联系；注重结构而放低或略去繁杂的证明过程，力争做到帮助学生以线性代数为工具，去解决生产实践中遇到的实际问题。本书的另一特点是内容浅显易懂，特别适合高职高专学生的知识结构层次，便于学生理解和接受，特别是每一章后的小结对帮助学生理清本章知识结构，重点难点乃至学业习技巧等方面，均起到画龙点睛的作用。
本书可作为高职、高专等专科学校中的计算机、机电、经济等专业的教材，也可作为大专或成人教育学院、本科二级职业技术学院、继续教育学院的学生及数学爱好者的用书。
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用户评价
说实话，我本来对数学类的书籍都有种敬而远之的态度，总觉得里面充斥着密密麻麻的符号和推导，让人望而生畏。但接触到这本后，我的看法彻底改变了。它最吸引我的地方在于其叙述风格非常“有人情味”。作者似乎非常了解初学者的困惑点，总能在关键的转折处加入一些过渡性的解释，比如在讲解行列式时，它没有直接抛出那个复杂的代数定义，而是先用“奇偶性”和“置换”的概念进行铺垫，让你在潜移默化中理解为什么行列式会有那样的计算方式。再比如，书中对于证明的呈现方式也十分巧妙，它不是直接给出完整的证明链条，而是将其分解成几个小步骤，每一步后面都会附带一句简短的解释说明这一步的数学意义或依据的原理，这种“带着走”的教学方式，极大地降低了啃读高深理论的心理门槛。我发现自己不再是被动地记忆公式，而是开始主动思考“为什么会是这样”，这种思维上的转变，远比记住几个结论重要得多。而且，这本书的参考文献列表相当详实，如果对某个特定主题想深入研究，可以很容易找到更多的拓展资料，体现了作者的严谨态度和对读者学习路径的全面考虑。
评分这本书的装帧设计得非常简洁大气，封面采用了一种沉稳的深蓝色调，配上清晰的白色书名，初次上手就给人一种专业且可靠的感觉。我特意翻阅了目录，发现其内容组织逻辑性极强，从最基础的向量空间讲起，逐步深入到矩阵分解、特征值与特征向量等核心概念。作者在讲解定义和定理时，措辞严谨又不失启发性，不像有些教科书那样干巴巴的公式堆砌。尤其让我印象深刻的是，它在引入新概念时，总会巧妙地结合一些直观的几何解释，比如用三维空间的旋转和平移来帮助理解线性变换，这对于初学者来说简直是福音，一下子就把抽象的代数概念“拉”到了我们能感知的空间中。随后的例题部分设计得也颇具匠心，难度梯度非常合理，从简单的计算题到需要综合运用多个知识点的应用题都有覆盖，确保读者在学完理论后能够立刻上手实践，检验自己的理解程度。我感觉这不仅仅是一本教材，更像是一位耐心十足的导师，默默引导你一步步揭开这门学科的面纱。这本书的排版也值得称赞，行间距适中，公式居中对齐，阅读起来眼睛非常舒服，长时间学习也不会感到疲劳。
评分这本书在细节处理上的用心程度，简直到了令人发指的地步。我注意到，很多章节的开头都会有一个“本章导览”，简要概括本章要解决的核心问题和将要用到的主要工具，这就像是给读者提前发送了一份“任务清单”，让你带着明确的目标去阅读后续内容，效率瞬间提升。更绝的是，在介绍一些比较晦涩的概念时，作者会特意穿插一些历史背景或者实际应用的小故事。例如，讲到特征值时，它提到了桥梁工程师如何利用这些概念来预测结构共振的危险性，一下子就把一个纯粹的数学概念和现实世界联系了起来，让人肃然起敬。这种“知识点+故事”的组合拳，不仅让内容变得生动有趣，更重要的是，它帮助我们理解了数学家们当初是带着什么样的疑问和困境去发展这些理论的，这对于建立更深层次的理解非常有帮助。另外，这本书的索引做得非常细致，任何一个术语，无论是在定义还是在例题中出现，都能在索引中查到对应的页码，这在复习和查找特定知识点时，简直是救星般的存在。
评分从阅读的整体体验来看，这本书的排版和装帧体现了出版方极高的专业水准。纸张质量上乘，拿在手里有分量感，即便是经常翻阅也不会轻易磨损。更值得称道的是其图形化表达的质量。在讲解子空间、基、维度这些抽象概念时，作者大量使用了清晰、精准的二维和三维图形来辅助说明，这些图示绝非简单的线条勾勒，而是融入了颜色区分和箭头指示，使得空间关系一目了然。例如，关于线性相关性和线性无关性的解释，书中通过一张图就比我过去阅读的几页文字描述更为透彻。此外，书本在章节末尾设置了“自测与思考题”，这些题目大多是开放性的探讨，鼓励读者不仅要会“算”，更要会“想”，比如“如果我们在一个非欧几里得空间中讨论线性代数，哪些概念会发生变化？”这种问题极大地激发了我的批判性思维。总而言之，这本书在内容深度、教学设计和物理质量上都达到了教科书中的顶尖水准，是值得反复阅读和收藏的佳作。
评分与其他同类书籍相比，这本书在算法实现和计算方法方面的内容显得尤为突出和前沿。它并没有止步于纯粹的理论推导，而是紧密结合了现代计算的需求，比如在讲解矩阵求逆或解线性方程组时，它详细对比了高斯消元法、LU分解以及迭代法的优劣和适用场景。书中甚至还附带了一些伪代码示例，虽然没有直接提供特定编程语言的代码，但其清晰的逻辑结构，足以让熟悉编程的读者快速将其转化为 C++ 或 Python 代码。这一点对于理工科学生来说极为实用，毕竟在实际工作中，我们很少需要手动计算一个 5x5 矩阵的逆，更多的是需要理解背后的数值稳定性问题和计算复杂度。此外，对于数值计算中的病态问题（ill-conditioned problems），这本书也进行了深入的探讨，并给出了提高解稳定性的建议，这体现了作者对“应用中的陷阱”有着深刻的认识，而不是空泛地停留在理论层面。这种务实且具有前瞻性的内容设置，使得这本书的适用范围大大拓宽了。
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