具体描述
本书是为准备考研的学生复习线性代数而编写的一本辅导讲义,由编者近年来的辅导班笔记改写而成.本书也可作为大一新生学习线性代数时的参考书.
全书共分六章及一个附录,每章均由知识结构网络图、基本内容与重要结论、典型例题分析选讲以及练习题精选四部分组成.为的是方便同学们总结归纳以及更好地掌握知识间的相互渗透与转换.
作者简介
李永乐
原清华大学应用数学系教授,北京高教学会数学研究会副理事长。全国考研数学线性代数辅导老师,多次参加考研数学大纲修订和全国性数学考试命题工作。其主编的《考研数学复习全书》《数学历年真题权威解析》《线性代数辅导讲义》《数学基础过关660题》等已被广大考生公认为考研数学复习必备书。
目录信息
一、知识结构网络图
二、基本内容与重要结论
基础知识
重要定理
主要公式
方阵的行列式
克拉默法则
三、典型例题分析选讲
数字型行列式
抽象行列式
特征多项式
矩阵秩的概念
关于|A|=0
克拉默法则
四、练习题精选
答案与提示
第二章 矩阵
一、知识结构网络图
二、基本内容与重要结论
基础知识
重要定理
主要公式
三、典型例题分析选讲
矩阵运算
伴随矩阵
可逆矩阵
初等矩阵
正交矩阵
矩阵方程
四、练习题精选
答案与提示
第三章 n 维向量
一、知识结构网络图
二、基本内容与重要结论
基础知识
重要定理
三、典型例题分析选讲
线性相关
线性表出
向量组的秩
矩阵的秩
Schmidt正交化
向量空间
四、练习题精选
答案与提示
第四章 线性方程组
一、知识结构网络图
二、基本内容与重要结论
基础知识
主要定理
三、典型例题分析选讲
基础解系
解方程组Ax=b
有解判定、解的结构、性质
公共解、同解
方程组的应用
四、练习题精选
答案与提示
第五章 特征值与特征向量
一、知识结构网络图
二、基本内容与重要结论
基础知识
重要定理
三、典型例题分析选讲
特征值、特征向量
相似、相似对角化
相似对角化时的可逆矩阵P
求参数的问题
用相似求An)
反求矩阵A
实对称矩阵
四、练习题精选
答案与提示
第六章 二次型
一、知识结构网络图
二、基本内容与重要结论
基础知识
主要定理
三、典型例题分析选讲
二次型基本概念
二次型的标准形
二次型的正定性
矩阵的等价、相似、合同
四、练习题精选
答案与提示
附录 45分钟水平测试
自测(一)
自测(二)
参考答案与提示
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
这本书在**理论深度上确实达到了一个令人尊敬的高度**,特别是它对线性代数在更广阔的数学领域,比如泛函分析或微分几何中的联系做了**若隐若现的暗示**。这不是一本为应付期末考试而写的速成手册,它更像是一本为**准备深入研究或从事相关领域工作的人准备的“工具箱”**。我特别欣赏它对证明过程的详尽,它没有跳过任何关键的逻辑步骤,这对于追求“知其所以然”的学习者来说是极其宝贵的财富。然而,也正是这种对细节的极致追求,使得全书的阅读节奏变得非常缓慢。我发现自己经常需要停下来,在草稿纸上反复演算每一个推导的中间环节,才能确保自己完全理解了作者的意图。因此,如果你时间紧张,或者只是想应付一门基础课程,这本书的**信息密度可能会让你感到不堪重负**。
这本**《线性代数辅导讲义》**在我手上已经有一段时间了,说实话,我对它整体的印象非常复杂。最初被吸引是因为它的名字,感觉像是一剂解药,专门针对那些在学习线性代数过程中感到迷茫的同学。然而,当我真正翻开它,试图从中寻找那种“立竿见影”的辅导效果时,发现事情并不像我想象的那么简单。这本书的结构设计得相当严谨,每一章节的逻辑衔接都像是数学家精心编织的迷宫,让人在探索的过程中既感到挑战,又忍不住想继续深入。尤其是在处理矩阵分解和特征值这些核心概念时,作者似乎采用了**一种更偏向于理论证明而非直观应用的叙事方式**。这对于那些急需通过解题来巩固知识的读者来说,可能会稍显晦涩。我花了很多时间去消化那些看似密集的公式推导,感觉作者在力求保证数学严密性的同时,似乎牺牲了一点点对初学者的友好度。它的深度无疑是足够的,但深度往往伴随着对读者现有知识背景的更高要求,如果你是刚刚接触这门学科,可能需要先找一本更“入门”的读物作为前置条件。
坦率地说,**《线性代数辅导讲义》**的排版和装帧质量给我留下了深刻印象,纸张的质感和字体选择都透露着一种**专业和严肃**的气息,这在一定程度上提升了阅读体验,让人愿意长时间地捧着它。在内容方面,它成功地构建了一个**严密且自洽的知识体系**,让你能够清晰地看到线性代数是如何从最基本的公理一步步构建起来的。我个人认为,这本书最大的价值在于**对“为什么”的解答,而非“怎么做”的指导**。它在讲解诸如**线性映射的核与像**这类基础结构时,不仅给出了定义,更着重阐述了它们在不同代数结构下的共性与差异,展现了作者对这门学科的深刻洞察。如果你已经对这门学科有了初步认识,并渴望从一个更**“哲学的”或者“结构性的”角度**去重新审视线性代数的全貌,那么这本书无疑是一份值得珍藏的智力投资。
阅读**《线性代数辅导讲义》**的过程,与其说是“学习”,不如说是“对话”。这本书的语言风格非常**内敛且克制**,它很少使用煽动性的语言来鼓舞士气,而是将所有重点都放在了概念的准确界定和定理的逻辑推演上。对于我这种习惯了通过大量例题和图示来建立直观认知的学习者来说,初期适应起来确实有点困难。感觉就像是置身于一个极其干净、结构清晰但略显冷峻的数学殿堂之中,一切都井然有序,却缺少了一点人情味。特别是关于**正交性和最小二乘法**的章节,虽然阐述得无懈可击,但我总感觉少了那么一两个能够帮助我“钉住”这个概念的生动比喻或者实际应用案例。它要求读者具备较强的自我驱动力和抽象思维能力,否则很容易在密集的符号和定义中迷失方向,无法感受到作者试图传达的数学之美。
我必须承认,我对于**《线性代数辅导讲义》**的期待可能有些偏差。我原本以为它会像一个耐心的家教,一步步带着我跨越那些令人头疼的抽象概念,比如向量空间和线性变换的几何意义。但这本书给我的感觉更像是一份**高度浓缩的知识胶囊**,它把大量的信息和结论以一种极其精炼的方式呈现出来。如果你已经对基础概念有了初步了解,并且正在寻找一本能够帮助你**拓展思路、触及更高层次理论架构**的参考书,那么这本书的价值就显现出来了。它的习题设计,虽然数量上不算铺天盖地,但质量上绝对是上乘的,很多题目都巧妙地将不同章节的知识点融合在一起,迫使你必须进行全局思考。我印象深刻的是其中对**奇异值分解(SVD)**的论述,作者没有停留在机械的计算步骤,而是深入探讨了它在数据降维和优化问题中的实际意义,这部分内容让我对SVD的理解提升了一个维度。
不管是考研,还是自学,还是做工程,还是提高数学素养,只要是涉及到线性代数的地方,强烈推荐这本书,李永乐老爷爷的线性代数不是盖的,永乐大帝不是白吹的。
不管是考研,还是自学,还是做工程,还是提高数学素养,只要是涉及到线性代数的地方,强烈推荐这本书,李永乐老爷爷的线性代数不是盖的,永乐大帝不是白吹的。
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不管是考研,还是自学,还是做工程,还是提高数学素养,只要是涉及到线性代数的地方,强烈推荐这本书,李永乐老爷爷的线性代数不是盖的,永乐大帝不是白吹的。