具体描述
《线性代数》内容简介：20世纪80年代初，同济大学编写了供普通高校工科专业使用的《线性代数》。该教材较好地把握了工科线性代数课程教学的基本要求，内容选择适当，难度适中，论述通俗易懂，例题与习题较为典型，一经出版，即被大部分普通工科院校广泛采用，历经二十余年，畅销不衰，成为工科线性代数最经典的教材。《线性代数》就是在参考、借鉴此类优秀教材的基础上编写而成的。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
这本书的叙述方式非常引人入胜，它不像一本枯燥的教科书，更像是一位经验丰富的老师在耐心地引导你一步步探索数学的奥秘。我尤其欣赏作者在解释“子空间”和“线性映射”时所做的努力。它不仅仅给出了数学定义，更是通过大量的图形和实例，让我深刻理解了这些概念在向量空间中的几何意义和性质。 我对书中关于“特征值与特征向量”的讲解尤其感到震撼。在阅读之前，我一直认为这只是一个计算公式，但这本书让我明白，特征值和特征向量实际上揭示了线性变换在特定方向上的“伸缩”因子，而这些特征向量则代表了变换不变的方向。这种对概念本质的深度挖掘，让我对线性代数有了全新的认识，也让我看到了它在动力系统、量子力学等领域应用的巨大潜力。
评分我一直以来对数学的畏惧感，在这本书的引导下得到了极大的缓解。它不像我之前读过的某些教材那样，一上来就抛出大量的定义和定理，而是循序渐进，从最基础的向量和矩阵入手，逐步构建起一个清晰的知识框架。我特别喜欢作者在讲解“向量点积”和“向量叉积”时所使用的几何解释，让我明白了它们不仅仅是运算规则，更是衡量向量之间关系（如角度和垂直性）的重要工具。 书中关于“线性方程组”的讲解也让我印象深刻。作者不仅详细介绍了高斯消元法等求解方法，更重要的是，它将求解线性方程组的过程与向量的线性组合、矩阵的列空间等概念联系起来，让我从不同的角度理解了问题的本质。这种多角度的解析方式，不仅加深了我对知识的理解，更培养了我用多种视角看待和解决数学问题的能力。
评分这本书的语言风格非常独特，既有严谨的数学表述，又不失生动活泼的趣味性。我尤其欣赏作者在解释一些较为抽象的概念时，所使用的那些巧妙的比喻和类比。例如，在讲解“基”的概念时，作者将其比作“坐标系”，将向量表示成基的线性组合，就如同用坐标来描述一个点在空间中的位置一样，这极大地帮助我建立了直观的理解。 书中对“线性无关”和“张成空间”的解释也让我受益匪浅。我不再将它们仅仅视为数学定义，而是理解了它们在描述向量集合的“独立性”和“覆盖能力”方面所起到的关键作用。通过阅读书中大量的图示和实例，我能够非常清晰地看到，一组线性无关的向量如何构成一个向量空间的“骨架”，以及这些向量的线性组合如何“张成”整个空间。这种对概念背后含义的深入挖掘，让我觉得这本书不仅仅是在传授知识，更是在培养一种数学思维方式。
评分这本书给我最大的感受是，它教会了我如何“思考”线性代数，而不仅仅是“计算”。我之前在学习过程中，常常纠结于公式的记忆和运算的熟练程度，却忽略了概念背后的深层含义。这本书通过对“向量空间”和“子空间”的深入剖析，让我理解了这些抽象概念的结构性和逻辑性。 作者在讲解“线性映射”时，不仅仅给出了其数学定义，更是通过将不同的向量空间之间的“桥梁”来描述它，并详细阐述了核和像等重要性质。这让我明白了线性映射在保留向量空间结构方面的重要性。书中大量的图解和直观的例子，有效地帮助我建立起对这些抽象概念的几何直觉，让我觉得学习过程充满了乐趣和启发。
评分这是一本真正意义上的“入门”级线性代数书籍，它将一个看似艰深晦涩的学科，通过清晰的逻辑、丰富的图例以及恰当的类比，变得平易近人。我一直对线性代数中的“矩阵”概念感到困惑，不知道它究竟代表了什么。然而，这本书用“线性变换”这样一个视角，将矩阵的本质展现在我面前。我理解了矩阵不仅仅是一堆数字的排列，它更是一种“作用”，一种改变空间状态的力量。 作者在讲解“矩阵的秩”时，用一种非常形象的方式解释了它与向量组的线性无关个数和张成空间维度之间的关系。我不再感到冷冰冰的数字计算，而是看到了数字背后所蕴含的几何意义和结构信息。书中穿插的那些关于现实世界应用的小例子，比如图像压缩、数据去噪等，也让我对线性代数的实用性有了更深的认识，感觉学习这本书充满了趣味性和价值。
评分我一直以为线性代数只是关于数字和矩阵的运算，但这本书彻底改变了我的认知。它让我看到，线性代数实际上是一种关于“空间”、“变换”和“结构”的语言。作者在介绍向量空间时，不仅仅局限于欧几里得空间，还拓展到了函数空间、多项式空间等更抽象的向量空间，这让我深刻理解了“向量”的普适性，以及线性代数所能描述的数学对象的广阔性。 我特别欣赏作者在讲解线性变换时所使用的几何直观。通过对二维平面上的线性变换进行图形化演示，比如伸缩、旋转、剪切等，我能够非常清晰地理解矩阵的意义，以及矩阵乘法如何对应着变换的复合。这本书不仅仅是教我如何计算，更重要的是教我如何“想”——如何用一种几何的、结构化的方式来理解线性代数中的概念。这种理解的深度，远超过了简单的符号操作，让我对数学的本质有了更深刻的洞察，也让我对接下来的学习充满了期待。
评分这本书的编排逻辑堪称典范，每一章的内容都像是一个精心构建的积木，在前一章的基础上，又巧妙地引入新的概念，从而构建起一个完整而强大的理论体系。我特别喜欢作者在引入“行列式”这个概念时所采取的方式，它不仅仅是一个计算的值，更是揭示了线性变换对空间的“伸缩”效应，以及方阵是否可逆的关键判据。 我印象特别深刻的是，当读到“特征值与特征向量”这一章时，作者并没有直接给出定义和计算方法，而是先从“不变方向”这一直观的几何概念入手，逐步引申出特征值和特征向量的数学含义。这种方式极大地降低了理解的门槛，让我能够迅速建立起对这些抽象概念的直观认识。书中丰富的例题和练习题，覆盖了从基础概念到复杂应用的各个层面，让我能够在实践中不断巩固和深化理解，每一次完成一个练习题，都有一种豁然开朗的感觉。
评分我一直对数学概念的抽象性感到些许不适应，但这本书巧妙地通过引入实际应用场景，将抽象的数学理论与生活紧密联系起来。我特别欣赏作者在介绍“矩阵的转置”和“对称矩阵”时，所赋予它们的几何意义。转置操作不再是单纯的行列互换，而是与向量的内积空间以及坐标系的变换密切相关。 书中关于“特征值分解”的讲解，让我明白了如何将一个复杂的线性变换分解为更简单的基本变换的组合。这不仅加深了我对矩阵性质的理解，更重要的是，它为我打开了理解许多高级数学和工程应用的大门。通过书中大量的练习题，我得以在实践中巩固所学，并逐渐培养出独立解决问题的能力，感觉学习的过程充满成就感。
评分这是一本让我对数学产生了全新认识的著作。我一直觉得数学，尤其是线性代数，是一种抽象而枯燥的学科，充斥着符号和公式，仿佛是为了考试而存在。然而，这本书彻底颠覆了我的看法。作者在开篇就用一种非常生动的方式，将线性代数与我们日常生活中无处不在的现象联系起来，比如图像处理中的变换、推荐系统中的数据分析，甚至是城市交通流量的模拟。这种“接地气”的讲解方式，让我瞬间感觉数学不再是遥不可及的象牙塔，而是解决实际问题的有力工具。 我尤其欣赏作者在讲解核心概念时所采用的循序渐进的方法。从向量空间的基础定义，到线性组合、张成、线性无关等概念的引入，每一步都衔接得非常自然，并且都配有大量的图示和直观的解释。读到矩阵的乘法时，我不再仅仅将其视为一种运算规则，而是理解了它背后所代表的线性变换的复合。这本书并没有回避复杂性，但它通过巧妙的组织和清晰的语言，将这些复杂性变得易于理解。即使是那些初学者可能会觉得难以把握的概念，比如特征值和特征向量，作者也通过大量的例子和类比，帮助我构建起深刻的直观认识，让我明白了它们在描述系统演变和稳定性方面的重要性。
评分这本书给我最大的惊喜在于其对理论与实践结合的极致追求。它不仅仅停留在理论的推导，而是用大量的篇章深入探讨了线性代数在各个领域的实际应用。无论是计算机图形学中三维空间的旋转、缩放和投影，还是机器学习中降维技术（如PCA）的原理，亦或是信号处理中傅里叶变换的基石，这本书都给出了详尽的阐述。作者在讲解这些应用时，并没有简单罗列公式，而是深入剖析了其背后的数学思想，让我理解了为什么线性代数能够如此强大地解决这些问题。 我特别喜欢书中的案例研究部分。通过阅读这些真实世界的例子，我不仅巩固了所学的理论知识，更重要的是，我开始能够主动地思考如何运用线性代数来解决新的问题。例如，在介绍最小二乘法时，作者详细阐述了它如何在数据拟合和回归分析中发挥关键作用，并提供了一个实际的例子，展示如何利用线性代数的方法来找到最佳拟合曲线。这种“学以致用”的学习体验，极大地提升了我学习的动力和效率，让我觉得学习线性代数是有价值的，是能够切实改变我看待和解决问题方式的。
评分 评分 评分 评分 评分相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈图书下载中心 版权所有