具体描述
This text is designed for the sophomore level, first linear algebra course offered at both 2 and 4-year schools. Students taking this course are preparing for majors in math, computer science, physics, quantitative analysis, and engineering. Linear Algebra serves as a bridge between the intuitive/computational treatment usually found in freshman calculus and the more formal atmosphere of upper division courses. Most students enter linear algebra unaccustomed to working with abstracts concepts and inexperienced in communicating their thoughts in a clear and precise manner, yet their success in subsequent courses depends to a large extent on mastery of these skills. The challenge for them is to develop their mathematical sophistication while exploring the landscape of linear algebra.
作者简介
目录信息
读后感
计算机的理论知识很多都牵涉到了线性代数， 我想我应该补习一下这门课了。 只是偶尔翻到了这本书， 却发现正好对口味。 作者并没有向其他看到的书籍一样堆砌公式， 也不是简单的泛泛而谈。 一般都举一些例子， 实际的应用， 概念的来头， 而对定理， 公式都带有逻辑性的证明。...
评分计算机的理论知识很多都牵涉到了线性代数， 我想我应该补习一下这门课了。 只是偶尔翻到了这本书， 却发现正好对口味。 作者并没有向其他看到的书籍一样堆砌公式， 也不是简单的泛泛而谈。 一般都举一些例子， 实际的应用， 概念的来头， 而对定理， 公式都带有逻辑性的证明。...
评分计算机的理论知识很多都牵涉到了线性代数， 我想我应该补习一下这门课了。 只是偶尔翻到了这本书， 却发现正好对口味。 作者并没有向其他看到的书籍一样堆砌公式， 也不是简单的泛泛而谈。 一般都举一些例子， 实际的应用， 概念的来头， 而对定理， 公式都带有逻辑性的证明。...
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评分计算机的理论知识很多都牵涉到了线性代数， 我想我应该补习一下这门课了。 只是偶尔翻到了这本书， 却发现正好对口味。 作者并没有向其他看到的书籍一样堆砌公式， 也不是简单的泛泛而谈。 一般都举一些例子， 实际的应用， 概念的来头， 而对定理， 公式都带有逻辑性的证明。...
用户评价
说实话，当我翻开这本书时，一开始还有点担心它会过于枯燥，毕竟线性代数名声在外，总与“硬啃”联系在一起。然而，这本书成功地颠覆了我的固有印象。它的叙述语言充满了一种恰到好处的活力，读起来更像是一位经验丰富的导师在耐心地为你剖析难点，而不是冷冰冰的公式堆砌。特别是关于特征值和特征向量的章节，作者用了一种非常巧妙的方式来解释它们在系统稳定性分析中的核心地位，那段关于对角化过程的阐述，简直是艺术品级别的清晰。我发现自己不再是机械地记忆算法，而是真正理解了“为什么”要这么做。而且，书后的习题设计非常有层次感，从基础巩固到思维挑战，难度递增的设计有效地推动了知识的内化。对于希望培养数学直觉而非仅仅应试的读者，这本书提供了必要的深度和广度。
评分这本关于线性代数的书，内容组织得非常清晰，对于初学者来说简直是一盏明灯。作者似乎深谙如何将抽象的数学概念转化为易于理解的直观图像。我特别喜欢它在引入矩阵运算时所采用的循序渐进的方法，每一步的推导都详实而没有遗漏，这让我在面对复杂的向量空间变换时，不再感到手足无措。书中大量的图示和几何解释，极大地帮助我构建了对抽象概念的直观认识，比如行列式的几何意义，一下子就变得立体而生动。不同于一些偏向纯理论的教材，它并没有将应用束之高阁，而是巧妙地将实际例子融入到章节练习中，让我能真切感受到这些数学工具在工程和数据科学中的威力。对于那些希望扎实掌握线性代数基础，并能将其应用到实际问题中的读者，这本书无疑是一个极佳的起点，它构建了一个坚固而富有弹性的知识框架，足以支撑后续更深入的学习。
评分我曾经尝试过几本号称“入门级”的线性代数教材，但要么过于注重理论证明而让人望而却步，要么又过于简化而流于表面。这本书找到了一个令人赞叹的平衡点。它在保持数学严谨性的同时，非常注重培养读者的计算能力和问题解决能力。每一个定理的引入都不是凭空出现的，而是紧密联系着前文的例子或后续的应用背景，使得整个知识体系的逻辑链条无比顺畅。我尤其欣赏它对子空间和线性变换的讨论，作者没有急于跳到复杂的子空间交集或并集，而是先从最基本的线性组合和跨越空间入手，步步为营，确保读者对“线性”这个核心概念有着深刻的理解。对于那些对数学有一定基础，但希望系统性地、深入浅出地掌握这一学科的读者来说，这本书提供了一种既扎实又富有启发性的阅读体验。
评分从阅读体验的角度来看，这本书的排版和设计也功不可没。清晰的章节标题、规范的数学符号展示，以及恰到好处的留白，都极大地减轻了长时间阅读带来的视觉疲劳。更重要的是，它在知识点的组织上体现了一种“发现式”的学习路径。例如，它不会一开始就抛出满屋子的定义，而是通过一个具体的问题场景，引导读者去思考“我们需要什么样的数学工具来解决它”，从而自然而然地导出新的概念和理论。这种以问题驱动的学习方式，极大地激发了我学习的内在动力。当我最终掌握了那些看似艰深的理论时，我感觉到的不是解脱，而是对数学世界又多了一份敬畏和亲近感。这本书成功地将线性代数从一门“必须学的课”变成了一门“我想深入探索的学问”。
评分这本书在细节的处理上，体现了作者极高的教学素养。很多教材中容易被一带而过或者解释不清的概念，比如规范正交基的构造过程，或者QR分解的几何意义，在这里都被详尽地拆解分析，甚至连一些看似微不足道的符号定义，作者都给出了解释其背后的动机。这对于那些在学习过程中习惯于“刨根问底”的读者来说，简直是福音。我发现自己可以完全信任书中的每一个步骤，不用频繁地跳到其他参考资料去核对或寻找补充说明。此外，书中对一些经典算法的描述，如高斯消元法、LU分解等，不仅给出了操作步骤，还探讨了数值稳定性的问题，这使得这本书的适用范围超越了纯粹的理论学习，直接与计算实践接轨。这种对全面性的追求，让这本书的价值远超一本普通的教科书。
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