具体描述
本书是一本关于线性代数和多重线性代数的高级读本,其目的是把读者的线性代数水平从本科一、二年级提高到国内及欧美大学的研究生水平,让读者有实力利用线性代数学习其他学科并展开科研。全书内容包括线性代数的基本必需知识: 张量、张量代数、交错型、行列式、双线性型、二次型、Clifford 代数、典型群、旋量、模理论、线性变换结构与Jordan 典范型、数值线性代数关于复矩阵的基础理论、模的各种构造法、群表示理论、同调代数以及范畴学。
本书适合大学数学系、物理系、计算机系和工程系的本科生和研究生阅读参考。
作者简介
目录信息
第一章 线性代数预备知识
第一篇 张量
第二章 张量积
2.1 双线性映射和张量积
2.2 张量积的存在性
2.3 线性映射的张量积
2.4 张量积的另一种构造方式
2.5 正合序列
2.6 混合张量
习题
第三章 张量代数
3.1 代数
3.2 对称群
3.3 张量代数
3.4 对称代数
3.5 外代数
3.6 斜称张量
习题
第二篇 型
第四章 交错型
4.1 多重线性映射
4.2 交错映射
4.3 行列式
4.4 经典行列式公式
4.5 判别式和结式
4.6 对偶空间的外积
习题
第五章 双线性型
5.1 双线性型
5.2 内积和酉群
5.3 辛型
5.4 辛群
习题
第六章 二次型
6.1 Witt理论
6.2 代数
6.3 Clifford代数
6.4 正交和旋群
6.5 旋量
习题
第三篇 线性映射
第七章 模
7.1 模和同态
7.2 商模
7.3 循环模
7.4 有限直和
7.5 Artin模和Noether模
习题
第八章 主理想整环上的模
8.1 主理想整环
8.2 主理想整环上的矩阵
8.3 有限生成模
8.4 挠模
习题
第九章 典范型
9.1 Jordan典范型
9.2 线性映射所决定的模
9.3 典范型
习题
第十章 复矩阵
10.1 谱定理
10.2 范数
10.3 极大极小定理
10.4 共轭梯度法
习题
第四篇 模
第十一章 构造
11.1 直积和直和
11.2 张量积
11.3 纤维积和纤维和
11.4 逆极限和正极限
11.5 分级和过滤
习题
第十二章 表示
12.1 群表示
12.2 不可分模
12.3 不可约模
12.4 有限群的表示
12.5 对称群的表示
习题
第十三章 同调
13.1 正合序列
13.2 投射模与内射模
13.3 平坦模
13.4 同调
13.5 导出函子
13.6 群同调
13.7 非交换上同调群
习题
第十四章 范畴
14.1 函子
14.2 例子:箭图表示
14.3 可表函子
14.4 伴随函子
14.5 极限
14.6 纤维范畴
14.7 Abel范畴
14.8 三角形
14.9 复形
习题
索 引
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
这本书,给我一种“回归本源”的感觉。在接触了许多“应用导向”的数学书籍后,我发现《高等线性代数学》更加侧重于数学本身的“逻辑”和“结构”。它在讲解“矩阵的Jordan标准型”时,没有像其他书籍那样,直接给出结论,而是从“相似矩阵”和“特征值分解”出发,一步步引导读者构建出Jordan标准型的概念。这种严谨的推导过程,让我更加深刻地理解了Jordan标准型存在的意义和数学上的必然性。 但是,这种“回归本源”的代价,就是阅读的艰辛。我常常会发现自己被那些长篇大论的证明给“卡住”。有时候,一个证明就需要我花费几个小时的时间,反复阅读,并且在草稿纸上进行大量的演算。我记得,有一次为了理解“正定矩阵”的性质,我花了整整一天的时间,在纸上写满了各种不等式和行列式。那种感觉,就像是在解一道复杂的数学棋局,每一步都需要深思熟虑,稍有不慎就可能满盘皆输。但当我最终掌握了证明的关键之后,那种豁然开朗的感觉,又会让我觉得一切的付出都充满了价值。
这本书带给我的最大感受,就是数学的“严谨”与“抽象”的结合。作为一名非数学专业的学生,我一直觉得数学是枯燥乏味的,是死记硬背公式的过程。但是,《高等线性代数学》彻底改变了我的看法。它不仅仅是给出了一堆公式和定理,而是将这些抽象的概念,置于一个严密的逻辑框架之中。我印象深刻的是,书里面对于“向量空间”的定义,刚开始看的时候觉得非常难以理解,什么“封闭性”、“结合律”、“分配律”等等,听起来特别抽象。但是,随着后续内容的展开,特别是涉及到线性变换、特征值等概念时,我才逐渐体会到,这些看似抽象的公理,正是理解更复杂数学问题的基石。 然而,理解这些抽象概念的过程,绝对是一场“脑力马拉松”。我记得,有一次为了搞清楚“矩阵的对角化”是如何实现的,我花了整整一个下午的时间,一遍又一遍地阅读相关的定理和证明,并且在草稿纸上进行大量的计算和推演。有时候,一个微小的错误,就可能导致整个推导过程全盘皆错,那种感觉,真的是令人沮丧。但当我最终成功地将一个矩阵对角化时,那种豁然开朗的感觉,又会让我觉得之前的辛苦都是值得的。这本书,就是这样,它不会给你轻松的答案,它要求你付出努力,去探索数学的奥秘。
我一直觉得,数学的魅力在于它的“结构”和“逻辑”,而《高等线性代数学》恰恰是将这种魅力展现得淋漓尽致。这本书在编排上,给我一种“层层递进,环环相扣”的感觉。刚开始接触“张量”这个概念的时候,觉得非常抽象,难以理解。但是,随着后面内容对张量在微分几何、物理学中的应用的阐述,我才逐渐体会到,它为何如此重要,以及它所能描述的数学对象是多么的丰富。这种从抽象定义到具体应用的过渡,让我对数学的认识有了全新的高度。 然而,要达到这种“全新的高度”,过程是充满挑战的。我经常会发现自己被一些复杂的数学证明绕晕。有时候,一个看似简单的推导,背后可能隐藏着一系列深奥的定理和引理。我记得,有一次为了理解“黎曼流形”的结构,我花了几天的时间,反复查阅资料,并且在纸上进行大量的符号演算。那种感觉,就像是在探索一个未知的迷宫,每一步都需要小心翼翼,稍有不慎就可能迷失方向。但当我最终理清了思路,理解了其中的精妙之处时,那种成就感,简直难以言表。
这本书,我犹豫了很久才下决心购买。高中的时候,数学一直是我的弱项,尤其是那种抽象的概念,总让我望而却步。上了大学,虽然专业需要,但依旧对数学,特别是高等数学,充满了敬畏。这次之所以选择《高等线性代数学》,一来是我的导师强烈推荐,说这本书是理解现代数学和相关科学领域的基础;二来,我也想挑战一下自己,看看能不能跨越心理上的这道坎。拿到书的那一刻,厚实的手感和密密麻麻的公式,还是让我心里打了个突。翻开第一页,我就被那些定义、定理、引理给淹没了。什么向量空间、线性变换、特征值、特征向量……这些名词对我来说简直是天书。 我记得刚开始看的时候,简直是寸步难行。每一页都要反复读好几遍,还得借助各种在线资源,比如科普视频、论坛讨论,才能勉强理解一点点。有时候,一个简单的定义就能卡我一个下午。特别是那些证明题,简直是逻辑的迷宫,我常常是跟着证明步骤走,但就是不明白为什么可以这么走。这种感觉就像是在一片漆黑的森林里,摸索着前行,每一步都小心翼翼,生怕踩空。我甚至怀疑自己是不是真的适合学这个。有时候看着书架上那些轻松易懂的科普读物,都会心生羡慕。但是,每当我看到书页上那些精妙的数学结构,又会觉得,这其中一定隐藏着某种深刻的美,只是我还没有领悟。
这本书的风格,怎么说呢,就是那种“冷峻”的美。它不卖弄花哨,不追求所谓的“趣味性”,而是实打实地把数学的逻辑和结构摆在你面前。一开始翻开的时候,确实是被那些密密麻麻的公式和定理吓到了。我并不是数学专业出身,所以很多基础概念都比较薄弱。这本书要求读者具备一定的数学功底,不然可能会觉得相当吃力。它对于基本概念的定义非常精确,例如关于线性无关、基、维度的定义,都力求做到滴水不漏。我特别佩服作者在组织内容上的功力,每一个章节的衔接都非常自然,仿佛是一个精密运转的机器,每一个齿轮都咬合得恰到好处。 但是,这种严谨也意味着大量的阅读时间和思考时间。很多时候,我需要把书合上,在脑子里反复推敲,或者拿出纸笔演算,才能真正消化书中的内容。我记得有一次,为了理解“线性变换”和“矩阵”之间的对应关系,我花了整整一天的时间,反复对比书中的定义和例子。那种感觉,就像是在解一道复杂的数学谜题,每一步都需要谨慎地思考,稍有不慎就可能走进死胡同。虽然过程很煎熬,但当我最终理清思路的时候,那种成就感是无与伦比的。这本书,绝对不是那种可以“浏览”的书,它需要你沉下心来,一点一点地去“啃”。
《高等线性代数学》这本书,在我看来,是一本“沉甸甸”的学术著作。它没有花哨的封面,也没有故弄玄虚的标题,一切都回归到数学本身。我一直对数学有一种“敬畏”感,总觉得那些高等数学的领域,离我非常遥远。但是,当我开始阅读这本书时,我发现,原来那些看似高不可攀的概念,也可以通过严谨的逻辑推理来理解。我尤其欣赏作者在处理“群论”和“环论”与线性代数结合的部分,将抽象的代数结构与具体的向量空间联系起来,让我对数学的统一性有了更深的认识。 然而,这种“认识”的过程,绝非易事。书中充斥着各种证明和演算,对于我这种需要不断“可视化”思维的人来说,简直是一场“炼狱”。我记得,有一次为了理解“同态映射”的性质,我花了整整一个晚上,在纸上画各种箭头和集合,试图找到其中的规律。那种感觉,就像是在黑暗中摸索,每一步都小心翼翼,深怕一不小心就走错了方向。但是,当我最终理清了逻辑,看到了证明中的精妙之处时,那种欣喜和成就感,又是无与伦比的。
最近在啃这本《高等线性代数学》,不得不说,这本书对于建立扎实的数学基础来说,绝对是一剂良药,但同时,它也像一位严厉的导师,一点都不留情面。我特别喜欢它在概念引入上的严谨和系统性。不像有些教材,只是粗略地给出定义,然后就匆匆进入定理和习题。这本书会花大量的篇幅来解释每个概念的由来、其在数学体系中的位置,以及与其他概念的联系。例如,在讲解向量空间的时候,它不仅仅给出了公理化的定义,还从几何空间的直观感受出发,一点点引导读者理解抽象的向量空间是如何被泛化的。这种循序渐进的方式,虽然需要耐心,但一旦理解了,就会觉得豁然开朗。 但是,这“豁然开朗”的过程,往往伴随着大量的“卡壳”。那些繁复的证明,有时候真的让人怀疑人生。我常常一边看证明,一边在草稿纸上画图、推演,试图找出其中的逻辑链条。有时候,一个不起眼的符号变化,都可能导致我前面所有的推导全部失效。这种挫败感,有时候真的会让人想放弃。我记得有一次,为了理解一个关于矩阵秩的定理,我花了整整一个晚上,查阅了好几本书,最终才勉强摸到一点门道。这种感觉,就像是在攀登一座高山,每一步都异常艰难,但一旦到达一个山顶,看到的风景又会让你觉得一切的付出都值得。
这本书,确实是一本“硬核”的数学著作。我第一次拿到它的时候,就感觉它散发着一种“求真务实”的气息。它不像很多科普类的书籍那样,试图用通俗易懂的比喻来解释复杂的概念,而是直接将数学的精髓呈现出来。对于我这种数学功底不算特别扎实的人来说,一开始确实是被那些密密麻麻的公式和定理给“劝退”了。它对于“线性无关”、“基”、“维数”等基本概念的定义,极其严谨,容不得半点模糊。 但是,一旦你沉下心来,开始仔细研读,就会发现它在内容组织上的精妙之处。每一个章节的引入,都似乎是在为下一个章节做铺垫。我记得,在学习“线性变换”时,作者先是回顾了向量空间的概念,然后才引入线性变换的定义,并且详细阐述了线性变换的性质。这种“由浅入深”的讲解方式,虽然需要耐心,但一旦理解了,就会觉得之前的努力都非常有价值。不过,书中大量的证明,确实是我学习的最大障碍。我经常需要在草稿纸上反复演算,才能勉强跟上作者的思路。
我最近开始钻研这本《高等线性代数学》,说实话,这本书的内容深度和广度都让我感到“震撼”。我之前对线性代数只停留在一些基础的运算层面,但这本书一下子就将我带入了更加抽象和高阶的领域。作者在处理每一个概念时,都力求做到详尽和系统,比如在介绍“内积空间”的时候,它不仅给出了定义,还详细阐述了内积的几何意义,以及它与长度、角度等概念之间的联系。这种层层递进的讲解方式,对于建立深刻的理解非常有帮助。 但是,这本书的阅读难度也是相当高的。我常常会遇到一些证明,需要反复阅读,并且结合书中的例子才能勉强理解。我记得有一次,为了弄懂“正交投影”的原理,我花了将近两个小时的时间,在草稿纸上画各种图形,计算各种向量的模和夹角,最终才算是掌握了它的核心思想。这种感觉,就像是在攀登一座陡峭的山峰,每一步都充满了挑战,但一旦登顶,看到的风景又会让你觉得一切的付出都是值得的。这本书,绝对不是一本可以“跳读”的书,它要求你一步一个脚印,踏踏实实地去理解。
我最近在深入研究这本《高等线性代数学》,它给我的感觉,就像是在“拆解”数学的积木,让你看到构成世界的那些最基本的数学元素。作者在处理“二次型”的部分,就做得非常出色。它不仅仅是给出了二次型的定义,还详细解释了它与对称矩阵之间的关系,以及如何通过正交变换将其化为标准型。这种将抽象概念与几何意义相结合的讲解方式,让我对二次型有了更直观的认识。 但是,要真正“拆解”这些积木,需要付出巨大的努力。书中的证明,常常是逻辑严密,但过程复杂。我记得,有一次为了理解“二次型的正定性”的判定方法,我花了整整一个晚上,在草稿纸上进行了大量的计算和推演。那种感觉,就像是在解一道精密的机械锁,需要找到每一个齿轮的运动规律,才能最终打开它。虽然过程充满了挑战,但当我最终掌握了判定方法,并且能够将其应用于实际问题时,那种成就感,真的难以形容。这本书,绝对是那种需要你“慢下来”,用心去品的书籍。
很容易读,在学同调代数或者范畴之前可以拿来当作预备读物
很容易读,在学同调代数或者范畴之前可以拿来当作预备读物
易读易入门
好
易读易入门