具体描述
* Proposes a radically new and thoroughly algorithmic approach to linear algebra * Each proof is an algorithm described in English that can be translated into the computer language the class is using and put to work solving problems and generating new examples * Designed for a one-semester course, this text gives the student many examples to work through and copious exercises to test their skills and extend their knowledge of the subject
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读后感
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用户评价
坦白讲，我之前对数学类的书籍一直持有一种敬而远之的态度，总觉得它们要么过于晦涩难懂，要么就是堆砌了一堆公式等着你去死记硬背。《线性代数》这本书给我的感觉却完全不同。它的叙事逻辑非常流畅，仿佛在讲述一个层层递进的故事，而不是单纯地罗列知识点。我特别欣赏作者在引入新概念时所采用的“铺垫”手法。例如，在讲解行列式的时候，并没有直接给出那个复杂的代数定义，而是先从几何上解释它代表的“有向体积”的概念，这种由浅入深、由具象到抽象的处理方式，极大地降低了我的学习门槛。书中的图示制作得非常精良，很多复杂的向量变换过程，通过高质量的插图展示得一目了然，这比单纯看文字描述有效得多。而且，我注意到书中对某些关键定理的证明，并没有采用最简化的、只有专业人士才能看懂的路径，而是选择了更易于理解的、包含更多中间步骤的证明过程，这体现了作者强烈的教学责任感。对于我这种需要反复咀嚼才能消化知识的人来说，这本书简直是救星。
评分我必须指出，这本书在内容的广度上做得非常出色，但深度上似乎略有取舍，不过对于大多数本科阶段的学习者来说，这也许是一个优点。它的覆盖面非常广，从基础的线性方程组解法到更高级的谱理论都有所涉及，使得读者能对整个领域有一个宏观的认识。比如，它简要介绍了泛函分析中的一些初步概念，比如内积空间，这为后续学习更高级的数学分支打下了良好的基础。然而，对于某些定理的深入挖掘，比如关于李群或者更复杂的张量分析的部分，书中只是点到为止，缺乏深入的探讨和额外的拓展阅读建议。这使得它在作为一本入门教材时表现优异，但如果想用它来准备高水平的研究生入学考试或者深入研究某个特定方向，可能还需要辅以更专业、更聚焦的参考书。总的来说，它更像是一位优秀的向导，带领你走完了线性代数的主要风景线，让你对全貌有所了解，但想要深入某个角落，还需要自己再“开辟道路”。
评分这本书的排版设计和印刷质量绝对是业界顶尖水平，每次翻阅都能感受到一种“物有所值”的满足感。尤其是那些复杂的矩阵和向量的排布，处理得一丝不苟，没有出现任何由于字体或间距不当而造成的视觉混乱，这对于需要仔细核对数学表达式的读者来说至关重要。作者在章节的衔接处理上颇具匠心，每一章的开头都会用一个简短的段落回顾上一章的核心思想，并预告本章将如何建立在这些基础之上，这种设计极大地增强了学习的连贯性。此外，随书附带的在线资源（虽然我没有深入使用）也暗示了作者对现代教学方式的关注。但从我个人的阅读体验来看，最大的亮点还是其“慢工出细活”的讲解风格。作者似乎深知读者在理解抽象概念时的挣扎，所以不厌其烦地在关键转折点给出多角度的解释，比如矩阵乘法可以看作线性变换的复合，也可以看作向量的线性组合，两种视角切换自如，令人豁然开朗。这本书无疑是为那些追求清晰、高质量学习体验的读者准备的精品。
评分这本关于线性代数的书，拿到手的时候，我就对它的厚度和排版留下了深刻印象。封面设计简洁大气，内页纸张质量也相当不错，阅读起来很舒服，长时间盯着也不会感到眼睛疲劳。内容上，作者的讲解方式非常注重直观性和几何意义的阐述，这一点对于初学者来说简直是福音。不像有些教科书，一上来就抛出一堆抽象的定义和复杂的定理，让人望而却步。这本书则像是有一位耐心且经验丰富的导师，一步步地引导你走进向量空间、矩阵运算这些核心概念的世界。特别是关于特征值和特征向量的部分，作者巧妙地结合了实际应用场景，比如数据降维中的PCA，让原本枯燥的理论知识变得生动起来，我甚至能感受到它在解决实际问题中的强大威力。书中配有的例题和习题难度设置也很有层次感，从基础巩固到深入探究，覆盖面很广，很多例题的解析都非常透彻，对于理解那些“卡壳”的地方很有帮助。总而言之，这是一本兼具学术严谨性和教学友好性的佳作，强烈推荐给正在啃线性代数这块硬骨头的同学们。
评分这本书的侧重点似乎更偏向于工程和计算应用，而不是纯粹的理论推导。这一点从它的章节安排和案例选择上就能看出来。它并没有花太多篇幅去纠结那些纯数学家才感兴趣的抽象代数结构，而是将大量的篇幅用在了矩阵分解（如LU、QR分解）和数值稳定性上。对我这种从事计算模拟工作的人来说，这简直是量身定制。书中的算法描述清晰明了，每一步的伪代码都写得十分规范，读者可以很方便地将其转化为任何编程语言来实现。更让我惊喜的是，书中关于迭代法求解大型稀疏线性系统的讨论，深度适中，既介绍了雅可比法、高斯-赛德尔法等经典方法，也提到了共轭梯度法等现代常用技术，并对它们的收敛性进行了直观的分析，这在很多同级别的教材中是很少见的。可以说，这本书不仅教你“是什么”，更重要的是教会你“怎么用”和“为什么能用”。读完它，我感觉自己手里多了一套实用的工具箱，而不是一堆理论的砖块。
评分和兰大版的很像，强调算矩阵
评分附录线性规划没看。文字多得过分了，简直是能不能写公式就不写公式。初学者估计很费劲。不过习题有解答，这对于不走寻常路的教材算是个大优点。比起通常的线性代数，这本算是算法化的矩阵论，作者自我调侃“done wrong”不是没道理。比之将示例单独列出，个人更喜欢适时插入算例。个人最不喜欢的就是限制元素为整数或有理数，没什么必要的嘛。
评分附录线性规划没看。文字多得过分了，简直是能不能写公式就不写公式。初学者估计很费劲。不过习题有解答，这对于不走寻常路的教材算是个大优点。比起通常的线性代数，这本算是算法化的矩阵论，作者自我调侃“done wrong”不是没道理。比之将示例单独列出，个人更喜欢适时插入算例。个人最不喜欢的就是限制元素为整数或有理数，没什么必要的嘛。
评分和兰大版的很像，强调算矩阵
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