Elementary Linear Algebra with Applications

Elementary Linear Algebra with Applications pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:Wiley
作者:Howard Anton
出品人:
页数:864
译者:
出版时间:2005-1-14
价格:$ 171.00
装帧:Hardcover
isbn号码:9780471669593
丛书系列:
图书标签:
  • 数学
  • linearalgebra
  • 线性代数
  • 矩阵
  • 向量空间
  • 线性变换
  • 特征值
  • 特征向量
  • 解方程组
  • 应用数学
  • 高等数学
  • 数学教材
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具体描述

This textbook is an expanded version of Elementary Linear Algebra, Ninth Edition, by Howard Anton. The first ten chapters of

this book are identical to the first ten chapters of that text; the eleventh chapter consists of 21 applications of linear algebra

drawn from business, economics, engineering, physics, computer science, approximation theory, ecology, sociology,

demography, and genetics. The applications are, with one exception, independent of one another and each comes with a list of

mathematical prerequisites. Thus, each instructor has the flexibility to choose those applications that are suitable for his or her

students and to incorporate each application anywhere in the course after the mathematical prerequisites have been satisfied.

This edition of Elementary Linear Algebra, like those that have preceded it, gives an elementary treatment of linear algebra that

is suitable for students in their freshman or sophomore year. The aim is to present the fundamentals of linear algebra in the

clearest possibleway; pedagogy is the main consideration. Calculus is not a prerequisite, but there are clearly labeled exercises

and examples for students who have studied calculus. Those exercises can be omitted without loss of continuity. Technology is

also not required, but for those who would like to use MATLAB, Maple, Mathematica, or calculators with linear algebra

capabilities, exercises have been included at the ends of the chapters that allow for further exploration of that chapter's

contents.

《大学数学基础:线性代数及其应用》 本书旨在为初学者系统地介绍线性代数的核心概念和方法,并展示其在各个科学和工程领域中的广泛应用。通过清晰的理论阐述、丰富的实例分析和循序渐进的练习,帮助读者建立扎实的数学基础,培养严谨的逻辑思维和解决实际问题的能力。 核心内容概览: 向量与矩阵: 我们将从最基本的向量和矩阵概念入手,详细介绍它们的定义、运算(加法、减法、标量乘法、矩阵乘法、转置)以及重要的性质。向量空间是线性代数的核心,我们将深入探讨子空间、线性组合、线性无关、基和维数等概念,理解它们如何构成描述和分析线性系统的基础。 线性方程组: 线性方程组是线性代数最直接的应用之一。本书将介绍多种求解线性方程组的方法,包括高斯消元法、高斯-约旦消元法、矩阵求逆法和克莱默法则。我们将深入分析线性方程组解的结构,讨论相容性和不相容性,以及自由变量和基本变量的概念,帮助读者理解方程组解的存在性与唯一性。 行列式: 行列式作为矩阵的一个重要标量不变量,在求解线性方程组、判断矩阵可逆性以及计算特征值等方面扮演着关键角色。我们将学习如何计算不同阶数的行列式,包括代数余子式展开法和行列式的性质,以及它们与矩阵秩和解的关系。 向量空间与线性变换: 深入探讨抽象的向量空间概念,理解其公理化定义及其普遍性。我们将重点介绍线性变换,学习如何用矩阵表示线性变换,以及核(零空间)与像(值域)的概念,理解线性变换的几何意义和代数性质。 特征值与特征向量: 特征值和特征向量是理解线性系统动力学行为和几何变换特性的关键工具。我们将学习如何求解特征方程,计算特征值和特征向量,并探讨对角化矩阵的意义,以及它如何简化复杂的矩阵运算和分析。 内积空间与正交性: 引入内积的概念,定义向量的长度(范数)和向量之间的夹角。我们将探讨正交向量、正交基和格拉姆-施密特正交化方法,这些概念在数据分析、信号处理和数值计算中至关重要。 应用领域(举例说明): 计算机图形学: 线性变换是实现三维模型旋转、缩放、平移以及投影等基本操作的核心。 数据科学与机器学习: 矩阵分解(如SVD)在降维、推荐系统和图像压缩中有着广泛应用。最小二乘法用于解决过定方程组,是拟合数据模型的基础。 工程领域: 线性代数在电路分析、结构力学、控制系统设计、信号处理等方面提供了强大的数学工具。 经济学: 输入-输出模型、经济均衡分析等都离不开线性代数。 本书特色: 清晰的理论框架: 概念的引入循序渐进,理论推导严谨但不失直观性,力求让读者理解“为什么”。 丰富的应用示例: 大量来自实际问题的例子贯穿全书,展示了线性代数解决实际挑战的能力,激发读者的学习兴趣。 精心设计的练习题: 每章都配有不同难度的练习题,包括概念理解题、计算题和应用题,帮助读者巩固所学知识,提升解题能力。 逐步深入的难度: 从基础的向量矩阵运算到抽象的向量空间和线性变换,难度逐渐递增,确保读者能够稳步掌握。 无论您是理工科背景的学生,还是对数学在实际应用中的力量感到好奇,本书都将是您学习线性代数的理想起点,为您开启解决复杂问题的大门。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本教科书的排版和装帧真是让人眼前一亮。纸张的质感非常好,摸起来厚实而平滑,即使长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。字体设计清晰易读,而且关键的数学符号和公式都以非常标准的格式呈现,这对于理解抽象的线性代数概念至关重要。特别是那些需要大量矩阵运算的章节,排版清晰得让人感觉就像在看一份高质量的学术期刊,而不是一本学生教材。作者在图示的使用上也颇费心思,那些几何解释和向量空间的图示,画得不仅准确,而且很有启发性,完全摆脱了传统教材那种单调乏味的黑白线条,让原本枯燥的内容瞬间生动起来。而且,书本的装订非常牢固,翻开时可以平摊在桌面上,这对于需要对照前后内容或者在草稿纸上演算的读者来说,简直是福音。每次拿起它,都能感受到设计者对细节的极致追求,这极大地提升了我的学习体验,让我更愿意沉浸在那些复杂的理论世界中去探索。

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这本书的习题设置简直是“魔鬼与天使”的结合体,难度梯度设计得极为巧妙。前面的基础练习,旨在巩固对基本概念的掌握,那些计算题量适中,能让人稳扎稳打地建立起信心。然而,一旦进入到章节的后半部分,题目的复杂度便开始陡然上升,开始考验读者的综合分析和创造性解题能力。有些证明题的难度,即便对于研究生阶段的课程来说,也毫不逊色,需要读者跳出教材固有的思维框架,进行深入的逻辑推演。我特别欣赏的是,它并没有提供所有答案,而是对那些比较难的题目提供了详细的解题思路提示,这种“授人以渔”的做法,迫使我们真正去思考,而不是简单地抄写答案。这种挑战性,正是推动我不断超越自我学习极限的关键动力。

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从课程体系的角度来看,这本书的章节编排结构是极其合理的,它完美地搭建了一个从具体到抽象的知识金字塔。开篇对标量、向量和基本矩阵运算的扎实基础,为后续讲解线性变换和子空间打下了坚实的地基。随后,特征值和特征向量的引入,恰到好处地将内容引向了更深层次的结构分析。最令人称道的是,本书没有将“对角化”作为一个孤立的工具来介绍,而是贯穿始终,在不同的章节中不断深化其在不同背景下的意义。这种结构,使得知识点之间相互关联,形成了一个有机的整体,而不是一堆零散的知识点堆砌,这对于构建完整的线性代数知识体系具有不可替代的价值。

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语言风格上,作者的叙述方式非常沉稳而富有逻辑性,没有过多花哨的修辞,一切都以精确和严谨为最高准则。它不像某些通俗读物那样试图用轻松的语气来掩盖内容的复杂性,而是直面挑战,用清晰的、一步一步的逻辑链条来引导读者穿越迷雾。在定义和定理的表述上,措辞极其精准,没有任何模棱两可之处,这对于需要进行严密数学证明的学习者来说,至关重要。即便是处理像向量空间这样的高级抽象概念,作者也始终保持着一种循序渐进的节奏,总是先用具体的例子铺垫,再过渡到一般性的陈述,这种处理方式极大地降低了阅读和理解的认知负荷,让我的思路始终保持在“可控”的状态下。

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我必须得说,这本书在理论的深度和实际应用的广度之间找到了一个近乎完美的平衡点。初学者可能会担心线性代数的抽象性会让人望而却步,但这本书通过一系列精心挑选的应用实例,将那些看似高不可攀的理论,比如特征值、奇异值分解,巧妙地植入到数据科学、图像处理甚至经济模型中。它并没有仅仅满足于给出公式和定理,而是深入探讨了“为什么”和“如何应用”。我记得有一章专门讲解了最小二乘法的几何意义,书中提供的多角度解释,远比我之前看的任何资料都要透彻。这种强调直觉和实际效用的叙述方式,极大地激发了我对这门学科的兴趣,让我明白了线性代数绝非仅仅是为考试而存在的工具,而是一把开启现代科学大门的万能钥匙。那些随处可见的“动手实践”环节,也鼓励我们不仅仅是做一个理论的背诵者,更要做一个问题的解决者。

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基础不牢,地动山摇

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基础不牢,地动山摇

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这种才是适合工科基础,脑子不太灵活人群的线代入门教材,远远好过linear algebra done right之类的货色。

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推算很美好

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推算很美好

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