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出版者:Springer Verlag

作者:Cull, Paul/ Flahive, Mary E./ Robson, Robby

出品人:

页数:406

译者:

出版时间:2005-4

价格:$ 111.87

装帧:HRD

isbn号码:9780387232331

丛书系列:

图书标签:

• 差分方程
• 离散数学
• 数值分析
• 数学建模
• 工程数学
• 高等数学
• 算法
• 控制理论
• 信号处理
• 应用数学

深入探索：线性代数在现代科学与工程中的应用 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实践性强的线性代数学习体验，聚焦于其在当代科学研究、工程设计以及数据分析领域中的核心地位和广泛应用。我们摒弃了传统教材中过于抽象和冗余的理论推导，转而强调概念的直观理解、计算方法的掌握以及实际问题的解决能力。全书内容组织严谨，逻辑清晰，旨在帮助读者构建起扎实的数学基础，并能自如地将线性代数工具应用于处理复杂系统。 第一部分：基础构建——向量空间与线性变换 本部分奠定了全书的理论基石。我们从最基础的向量概念出发，不仅仅停留在几何直观上，更将其提升到抽象的向量空间层面。详细探讨了向量空间的定义、子空间、线性相关性、线性组合、张成（Span）以及基（Basis）与维数（Dimension）这些核心概念。我们通过大量的实例，阐释了为什么抽象的向量空间是描述物理现象和数学模型的强大框架。 紧接着，本书深入剖析了线性变换。我们将线性变换视为连接不同向量空间的“桥梁”，详细探讨了其性质，包括核（Kernel，或称零空间）和值域（Range，或称像空间）。本书的特色之一在于，我们强调了矩阵与线性变换之间的同构关系，展示了如何通过选择合适的基，将复杂的线性变换表示为最简洁的矩阵形式。这一部分详细介绍了相似变换的概念，为后续理解特征值和特征向量的对角化做好了铺垫。 第二部分：矩阵的深度解析与求解 在掌握了线性变换的本质后，我们转向对矩阵本身的深度挖掘。本部分的核心是矩阵的秩，它揭示了矩阵所能表达的“有效信息量”。我们详细分析了线性方程组的解的结构，系统地讲解了高斯消元法、行阶梯形和简化行阶梯形，并运用这些工具来判定方程组的解的存在性和唯一性。 本书特别关注矩阵分解技术，认为这是现代计算数学的基石。我们详尽阐述了LU分解（LUP分解），它在求解大规模线性系统中的效率和稳定性；QR分解，它是最小二乘法和计算特征值的核心算法；以及Cholesky分解，专为对称正定矩阵优化。每种分解方法的推导都紧密结合其应用背景，让读者理解“为什么”需要这些特定的分解。 第三部分：特征分析——系统的内在属性 特征值与特征向量是理解动态系统稳定性和本质属性的关键。本部分将这部分内容放在了核心地位。我们不仅教授如何计算特征值（Eigenvalues）和特征向量（Eigenvectors），更着重于解释它们的物理或数学意义——它们代表了线性变换下方向保持不变的“特征方向”。 本书投入了大量篇幅来探讨对角化的可能性及其意义，解释了为什么对角化能极大地简化矩阵的幂次计算，这对求解离散时间系统至关重要。对于不可对角化的矩阵，我们引入了Jordan标准型，尽管在实际计算中较少直接使用，但它为理解矩阵的结构提供了理论上的完备性。 此外，对于涉及对称矩阵的特殊情况，本书详述了谱定理，并深入探讨了正交对角化，这是傅里叶分析、主成分分析（PCA）等技术得以实现的基础。 第四部分：内积空间与几何直觉 本部分将线性代数从纯粹的代数运算提升到更具几何直觉的内积空间。我们首先定义了内积，并以此推导出长度、角度和正交性的概念。正交性是贯穿整个高级数学和工程应用的主线。 本书的核心算法之一——最小二乘法（Least Squares）——被置于正交投影的框架下进行阐释。通过投影的概念，读者能够直观地理解为什么最小二乘法能找到“最接近”的解，这对于处理超定系统和数据拟合至关重要。我们详细讲解了Gram-Schmidt正交化过程，并展示了它如何在QR分解中发挥作用。 第五部分：张量、二次型与优化 在处理高维数据和多变量函数时，二次型（Quadratic Forms）和张量（Tensors）的概念变得不可或缺。本部分将二次型与对称矩阵的惯性定理联系起来，解释了如何通过对角化来判断二次型的正定性、半正定性，这直接关联到多元函数优化的鞍点分析。 我们还介绍了奇异值分解（SVD），将其视为矩阵分解的“万能钥匙”。SVD不仅提供了对矩阵秩的稳健估计，更是主成分分析（PCA）、低秩近似、图像压缩和推荐系统背后的核心数学工具。本书将SVD的几何解释（对旋转、缩放和再旋转的组合）清晰地呈现给读者。 第六部分：应用前沿与数值稳定性 最后的章节将理论与实际计算的挑战相结合。我们讨论了线性代数在微分方程（特别是常微分方程的数值解法）中的作用，以及在图论（如PageRank算法的计算基础）中的应用。 鉴于计算机计算的局限性，本书结尾部分专门讨论了数值稳定性和误差分析。我们探讨了条件数（Condition Number）的概念，解释了为什么某些线性系统在数值求解时可能变得“病态”（Ill-conditioned），并介绍了迭代法（如雅可比法和高斯-赛德尔法）与直接法的适用场景比较。 面向读者： 本书适合具有微积分基础的工程、物理、计算机科学、统计学和经济学专业的本科高年级学生和研究生。它同样是希望复习和深化线性代数知识，特别是侧重于现代计算和数据科学应用的专业人士的理想参考书。本书的编写风格力求清晰、严谨而富有启发性，确保读者不仅“会用”，更能“理解”背后的数学原理。

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