线性代数 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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本来就感觉<<线性代数及其应用>>很烂了，没想到这本更烂，比同济的高等的数学还恶心，看来线性代数国外确实没有什么好书 评论太短评论太短评论太短评论太短评论太短评论太短评论太短评论太短评论太短评论太短评论太短评论太短评论太短评论太短评论太短评论太短评论太短评论太...

怎么说这本书。它真的很有种，真的是证明的很细致，给个赞吧。该讲的东西也都一样不差。因为工程数学时间原因，只讲了三章。我感觉老师都快哭了。结构虽然有个架子，实际内容一片混乱，真的是乱啊，特别是这种信息量大又乱的书真的是看了想死啊。这本还是黑白的，一点读的激情...  

相比于隔壁《线性代数及其应用》 本书优点： 1、特意提出一章线性变换，突出线性变换在线代的地位（和另一本书同理，意味着削弱秩的地位）。 2、特意集中讨论数值线代。 3、用直和概念统领正交补。 4、已经出到第9版，线代的应用更新的很多。 本书缺点： 1、知识点安排顺序有...  

翻译不太好，排版也不好，定理，定义经常跨页,非常讨厌，国外的几本线性代数都还不错，这本书侧重应用，还有matlab是我比较关注的，一般应用的时候，不需要每个都自己手工计算，你只要知道方法就行，你可以将思维的重点放在如何用线性代数的思想去解决问题，不像国内的书只教你...  

时隔7年，复习矩阵论用了这本书，写得真不错。 举个例子，1.1节习题7、8就潜移默化地传授读者数值计算的技巧，多次求解有相同系数矩阵的方程要用LU分解。 相关资源 UMASSD作者主页有两个补充章节（iteration method, canonical forms）的电子档。 libgen上可以下载到本书第八版...  

这本书的书名《线性代数》，在我的认知里，通常意味着严谨的证明、清晰的逻辑以及抽象的数学概念。我一直对如何用数学的语言来描述和分析“变化”与“关系”感到着迷，而线性代数正是实现这一目标的强大工具。我希望这本书能够让我从最基础的向量和矩阵的定义出发，一步步深入理解向量空间的结构，包括基、维度、子空间等概念，并能熟练掌握向量的线性组合、线性无关和线性相关等判定方法。线性变换是我非常期待深入学习的部分，我希望书中能够从几何和代数的双重角度来解释线性变换，比如如何通过矩阵来表示线性变换，以及矩阵乘法如何对应于线性变换的复合。我还对矩阵的各种等价关系，例如行等价、列等价、相似等价，以及它们所代表的意义非常感兴趣，希望书中能详细阐述这些概念，并展示如何通过初等行变换来化简矩阵，求解线性方程组，以及判断矩阵的秩。特征值和特征向量，我希望书中能通过形象的例子，比如描述一个系统随时间演化的稳定性，来揭示它们的重要性，并且详细讲解如何求解它们，以及它们在分析动态系统、量子力学等领域中的应用。书中是否提供了足够多且高质量的例题和习题，是我评估其教学效果的重要标准。我期望这些例题能够生动地展示理论的应用，习题则能循序渐进地引导我巩固和深化理解，最终能够独立解决各种与线性代数相关的问题。

拿到《线性代数》这本书，我的内心充满了对未知知识的渴望。我一直觉得，数学就像一座宏伟的建筑，而线性代数无疑是这座建筑中最坚实的基石之一。我希望这本书能够引领我从最基础的向量和矩阵的定义出发，逐步深入理解向量空间的结构，包括基、维度、子空间等概念，并能熟练掌握向量的线性组合、线性无关和线性相关等判定方法。线性变换是我特别期待深入学习的部分，我希望书中能够从多个角度来阐释它，比如通过矩阵的视角，通过映射的视角，甚至通过函数空间的视角。我希望书中能详细讲解矩阵的各种运算，如加法、减法、乘法、转置、求逆等，并解释它们在不同场景下的意义。方程组的求解，我期待书中能通过高斯消元法、克拉默法则等方法，详细阐述如何分析线性方程组的解的存在性和唯一性，以及如何利用矩阵的秩来判断。特征值和特征向量，我期待书中能用直观的例子，比如描述一个系统随时间演化的稳定性，来揭示它们的重要性，并且详细讲解如何求解它们，以及它们在分析动态系统、量子力学等领域中的应用。书中是否提供了足够多且高质量的例题和习题，是我评估其教学效果的重要标准。我期望这些例题能够生动地展示理论的应用，习题则能循序渐进地引导我巩固和深化理解，最终能够独立解决各种与线性代数相关的问题。

拿到《线性代数》这本书，我的目光立刻被其装帧设计所吸引，简洁而富有力量，这让我对其中蕴含的严谨数学体系充满了好奇。我一直对如何用数学语言来描述和解决“多维”的问题感到着迷，而线性代数正是实现这一目标的关键工具。我期望这本书能够让我深刻理解向量的线性组合、线性无关和线性相关等基本概念，并能熟练地运用这些概念来判断一组向量是否构成一个向量空间的基。矩阵的运算，我希望书中不仅给出计算方法，更能深入剖析其背后的几何意义，比如矩阵乘法可以看作是多个线性变换的复合。方程组的解空间，我希望书中能通过行阶梯形矩阵等概念，清晰地展示如何分析方程组的解的存在性和唯一性，以及如何刻画解空间的结构。特征值和特征向量，我期待书中能用形象的比喻来解释它们的重要性，例如将它们比作是线性变换下“不被扭曲”的方向和对应的伸缩因子，并且详细介绍如何求解它们，以及它们在稳定性分析、振动分析等领域中的应用。奇异值分解（SVD）是我一直希望能深入了解的一个概念，我希望这本书能对其进行详尽的阐述，包括其定义、计算方法以及在数据压缩、推荐系统等领域的广泛应用。书中是否提供了足够的、具有启发性的习题，是我衡量其教学效果的重要标准。我希望这些习题能够引导我从模仿到创造，从简单到复杂，真正掌握线性代数的核心思想和计算技巧。

这本书的书名，《线性代数》，让我想起很多在大学课堂上遇到的经典数学名词。我一直对如何用数学工具来分析“多维”的问题感到好奇，而线性代数恰恰是解决这类问题的基石。我希望这本书能够让我彻底理解向量的概念，不仅是三维空间中的箭头，更是更抽象的数学对象，并且能够理解向量的线性组合、线性无关以及张成空间的意义。矩阵，作为线性代数的核心元素，我希望书中能够详细介绍它们的运算规则，并且深入剖析这些运算背后的几何意义，比如矩阵乘法可以看作是线性变换的复合。我还对矩阵的秩、行列式以及逆矩阵的概念非常感兴趣，希望书中能清晰地解释它们是如何定义的，以及它们在判断线性方程组解的情况、计算几何量等方面所起到的作用。特征值和特征向量，我期待书中能用直观的例子，比如描述物体在受力后的形变，来阐释它们的重要性，并且详细讲解如何求解它们，以及它们在分析系统稳定性、图像处理等领域的应用。书中是否提供了足够详实、且具有启发性的例题和习题，是我评估其教学价值的关键。我希望这些例题能让我更好地理解抽象概念，习题则能帮助我检验和巩固所学知识，最终能够独立地解决与线性代数相关的问题。

《线性代数》这本书，从书名上看，就充满了严谨和逻辑的美感。我一直认为，数学的魅力在于它的普适性和抽象性，而线性代数恰好是连接具体问题与抽象数学世界的桥梁。我希望这本书能够引领我探索向量空间的奥秘，理解基、维度、子空间等概念，并且能够直观地认识到不同向量空间之间的同构关系。线性变换是线性代数的核心内容之一，我期待书中能够从几何和代数的角度来深入剖析它，比如通过矩阵来表示线性变换，并解释矩阵的乘法如何对应于线性变换的复合。我希望书中能详细讲解核（Kernel）和像（Image）的概念，以及它们与线性变换的性质之间的关系，比如秩-零度定理。我还对矩阵的对角化过程非常感兴趣，希望书中能详细解释为什么需要对角化，以及如何进行对角化，并且阐述对角化矩阵在简化计算和分析线性系统中的优势。书中关于内积空间的部分，我希望能够学习到向量之间的“长度”和“角度”的推广，以及正交基、格拉姆-施密特正交化等重要概念，并理解它们在最小二乘法等实际问题中的应用。书中的例子和应用场景是否足够丰富，是我非常看重的一点。我希望它能涵盖从物理学、工程学到计算机科学、经济学等多个领域的实际问题，让我看到线性代数在解决现实世界难题中的强大力量。例如，我期待书中能讲解如何利用线性代数来解决曲线拟合问题，如何用它来处理图像压缩，或者如何在机器学习中应用特征值分解。

《线性代数》这本书，单从书名就传递出一种严谨、系统、且不容置疑的科学感。我一直认为，数学是理解世界的最强大工具之一，而线性代数则是这工具箱中最基础也最常用的一把。我希望这本书能够带领我深入理解向量空间的定义、性质以及构造，包括子空间、直和、张成等概念，让我能构建起清晰的向量空间模型。线性变换是我特别期待深入掌握的部分，我希望书中能从多个角度来阐释它，比如通过矩阵的视角，通过映射的视角，甚至通过函数空间的视角。我希望书中能详细解释线性变换的核（Kernel）和像（Image），以及它们与线性变换的性质之间的关系，例如秩-零度定理的应用。我还对矩阵的相似性变换和特征值分解非常感兴趣，我希望书中能清晰地解释为什么相似矩阵代表着相同的线性变换，以及如何通过特征值分解来简化矩阵的计算和分析。书中关于内积空间的内容，我希望能够学习到如何度量向量之间的“距离”和“夹角”，以及如何利用正交性和正交投影来解决最优化问题，例如最小二乘法。书中是否提供了足量的、覆盖面广的、且难度梯度合适的练习题，是我评估其价值的关键。我希望这些练习题不仅能巩固我对概念的理解，更能启发我将所学知识应用于解决实际问题。

《线性代数》这本书，从书名上看，就充满了数学的严谨和逻辑的魅力。我一直认为，数学是描述世界最精准的语言，而线性代数则是这门语言中最重要的一支。我希望这本书能够带领我深入理解向量空间的本质，包括其公理化定义、子空间、直和等概念，并能建立起清晰的代数和几何直观。线性变换，我期待书中能用生动形象的方式来解释，比如如何通过矩阵来表示和操作线性变换，以及如何理解核（Kernel）和像（Image）的概念。我还对矩阵的相似性、对角化以及谱定理非常感兴趣，希望书中能详细阐述这些概念，并解释它们在简化计算和分析线性系统中的重要性。书中关于内积空间的内容，我希望能够学习到如何定义向量之间的“距离”和“角度”，以及如何利用正交性和正交投影来解决优化问题，例如最小二乘法。书中是否提供了足够丰富、且难度递进的练习题，是我评估其教学效果的关键。我希望这些练习题能够帮助我从理论走向实践，从模仿走向创新，最终能够熟练掌握线性代数的核心思想和计算方法。

这本书的书名叫做《线性代数》，拿到它的时候，我内心是既期待又忐忑的。线性代数，这四个字在我脑海中一直带着一种高深莫测的光环，似乎是通往更高阶数学殿堂的必经之路，但同时又伴随着对抽象概念和繁复计算的恐惧。我希望这本书能够像一位循循善诱的良师益友，用清晰易懂的语言，抽丝剥茧地将线性代数的核心概念展现在我面前。我渴望能够真正理解向量空间、线性变换、特征值与特征向量这些抽象的数学对象，而不仅仅是停留在公式的记忆层面。例如，当我看到“向量空间”这个词时，我希望书中能不仅仅给出定义，更能通过生动的例子，比如物理空间中的位移、颜色空间的混合，甚至是函数集合，来帮助我建立起直观的认识。线性变换更是如此，我期待书中能用几何的方式来解释矩阵乘法，比如旋转、缩放、剪切等操作，让我能“看到”这些变换是如何作用于向量的，而不是仅仅将它视为一组数字的运算。特征值和特征向量，这听起来就颇具哲学意味的概念，我希望书中能揭示它们在实际问题中的应用，比如主成分分析（PCA）在数据降维中的作用，或者在动力系统分析中的意义，让我明白这些“特殊”的向量和数值为何如此重要。这本书的排版设计也是我关注的重点，我希望它拥有清晰的章节划分，逻辑连贯的论述，以及适量的插图和图表来辅助理解。我尤其看重书中例题的质量，那些能够覆盖核心概念、难度适中且具有一定代表性的例题，将是我检验自己学习成果的最佳途径。当然，练习题的丰富程度和梯度设计同样重要，我希望能够通过大量的练习来巩固知识，并通过一些具有挑战性的题目来拓展思维。总之，我期望这本书能成为我学习线性代数过程中的得力助手，帮助我跨越障碍，深入理解这个重要的数学分支。

拿到《线性代数》这本书，我第一反应就是它沉甸甸的分量，这让我对它内容的翔实和系统的深度充满期待。我一直觉得，数学学习就像是搭积木，而线性代数无疑是搭建数学大厦中非常关键的一块基石。我希望这本书能够让我从最基础的概念入手，比如什么是向量，什么是矩阵，它们之间的加法、乘法又是如何定义的，并且这些操作在实际中有何意义。我渴望书中能详细解释不同类型的矩阵，如单位矩阵、零矩阵、对称矩阵、反对称矩阵等，以及它们各自的性质和应用场景。行列式的计算和性质是另一个我非常感兴趣的部分，我希望书中能清晰地讲解代数余子式、按行（列）展开等方法，并且深入探讨行列式在判断矩阵可逆性、求解线性方程组以及计算多面体体积等方面的作用。更重要的是，我希望这本书能将这些看似孤立的概念串联起来，展示它们之间的内在联系。例如，如何通过行变换或列变换来简化矩阵，如何利用高斯消元法来求解线性方程组，以及如何理解矩阵的秩与方程组解的数量之间的关系。特征值和特征向量的概念，我希望书中能通过清晰的推导过程，让我理解它们是如何产生的，以及它们在描述线性变换的“不变方向”和“伸缩因子”方面的作用。我还期待书中能介绍一些重要的定理，比如谱定理，并解释其意义和应用。这本书能否提供足够的、高质量的例题和习题，是我评估其价值的重要标准。我希望这些例题能生动形象地展示理论的运用，习题则能循序渐进地引导我巩固和深化理解，最终能够独立解决各种与线性代数相关的问题。

《线性代数》这个书名，在我看来，就预示着一次严谨而深刻的数学探索之旅。我一直认为，数学的魅力在于它能够将看似复杂的世界用简洁的语言来描述，而线性代数正是其中最核心的工具之一。我希望这本书能够引导我理解向量空间的抽象概念，并能够从几何直观和代数构造两个层面来认识它们。线性变换，我期待书中能够用清晰的语言解释其本质，比如它如何将一个向量空间映射到另一个向量空间，以及如何通过矩阵来具体地表示和操作这些变换。我希望书中能详细介绍矩阵的运算，如加法、减法、乘法、转置、求逆等，并解释它们在不同场景下的意义。方程组的求解，我期待书中能通过高斯消元法、克拉默法则等方法，详细阐述如何分析线性方程组的解的存在性和唯一性，以及如何利用矩阵的秩来判断。特征值和特征向量，我希望书中能解释它们为何重要，以及如何通过计算多项式来求解它们，并且阐述它们在系统稳定性分析、模态分析等领域的应用。书中是否提供了足够丰富的、且难度递增的练习题，是我评估其教学效果的关键。我希望这些练习题能帮助我逐步建立起扎实的计算能力和解决问题的能力，最终能够融会贯通，自如地运用线性代数知识。

不错

复习~

确实好书 讲的很细 我拿他和lay的书一起看

这本超好，包括里面的applications，赞

大一軍訓的時候用一個月把一年來沒學會的線代給學會了, 就靠的這本. 懶得吐槽中大數計院那些傻逼教授了.