《线性代数与几何(下)》的核心内容包括矩阵理论以及线性空间理论,分上、下两册出版,对应于两个学期的教学内容。下册在上册的基础上更深入地介绍线性空间和线性变换的理论,具体包括一元多项式,相似标准形,欧几里得空间和酉空间,矩阵分析初步以及射影几何基础等五章内容。《线性代数与几何(下)》将几何与代数密切地联系在一起,层次清晰,论证严谨,例题典型丰富,习题精炼适中。
《线性代数与几何(下)》可作为高等院校理、工、经管等专业的教材及教学参考书,也可供自学读者及有关科技人员参考。
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这本书最大的特点在于它对理论的“溯源”和“展望”做得非常出色。它不仅仅告诉你“是什么”,更重要的是解释了“为什么是这样”以及“它将引向何方”。例如,在介绍内积空间时,作者并没有直接跳到抽象的定义,而是从欧几里得几何空间中的点积和角度关系出发,逐步抽象化,让人能够清晰地感受到概念是如何自然生成的。这种叙事方式让学习过程充满了探索的乐趣。读完关于正交化和SVD分解的章节后,我对数据降维和信息压缩背后的数学原理有了更深刻的理解,感觉自己仿佛触摸到了现代工程和数据科学的基石。这本书的深度足以支撑研究生阶段的学习,但其叙述的流畅性又保证了本科生不会望而却步,这种平衡点拿捏得极其精准,显示出作者深厚的教学功力和洞察力。
评分说实话,我购买这本书之前,我对抽象代数的一些基础概念还停留在非常模糊的层面,尤其是在面对高维空间和矩阵分解时,常常感到力不从心。这本书的出现,简直是为我打开了一扇新的窗户。它在处理矩阵理论时,没有简单地停留在代数运算的层面,而是深入挖掘了背后的几何意义。比如,最小二乘法在几何上是如何体现误差最小化的,作者用了大量的图示和严谨的推导来阐释,这一点我非常欣赏。这本书的习题设计也独具匠心,它并非那种为了凑数而设置的计算题,每一道题都仿佛是作者精心设计的“思维陷阱”,旨在考察你是否真正理解了概念的本质,而不是仅仅记住了公式。完成这些习题后,我感觉自己的数学直觉得到了极大的锻炼,看待问题的角度也变得更加开阔。这本书的价值,远超出一本普通的教材范畴。
评分我对这本书的排版和印刷质量非常满意。纸张的质感很好,长时间阅读也不会感到眼睛疲劳,这对于需要长时间与数学公式打交道的读者来说至关重要。更重要的是,书中的数学符号和公式的排布非常规范、清晰,没有出现任何印刷模糊或者错位的情况。在涉及复杂矩阵运算和行列式计算的部分,这种清晰度直接决定了阅读体验的好坏。我特别喜欢作者在关键概念旁标注的“思维导图式”的小提示,它们不是冗长的解释,而是用最精炼的语言点出了核心的联系和注意事项。这种设计极大地提高了我的学习效率,我可以快速地在章节之间建立起知识的关联。坦率地说,市面上很多数学书籍在细节处理上都很粗糙,这本书在工艺上的投入明显是值得肯定的,体现了出版方对学术严谨性的尊重。
评分我习惯于在学习新知识时,将不同版本的教材进行对比阅读,以期获得更全面的视角。在这方面,这本书表现出了极强的独特性。它的视角似乎更偏向于应用和结构分析,而非纯粹的拓扑或分析背景下的讨论。对于那些希望将线性代数知识迅速转化为解决实际问题能力的读者来说,这本书无疑是一个宝库。它在处理特征值问题时,对应用实例的选取非常贴合当下的研究热点,比如在稳定性分析和图论中的体现。书中对于证明的阐述,也尽量做到了简洁有力,避免了过度冗余的逻辑链条,这对于时间紧张的学习者来说非常友好。总而言之,这本书成功地将一门看似冰冷的学科,注入了清晰的几何直觉和实用的分析工具,是一本值得反复研读的优秀著作。
评分这本书的封面设计得相当引人注目,深邃的蓝色调配上简洁的白色字体,给人一种沉稳又不失现代感的感觉。我原本是带着一丝忐忑的心情翻开它的,毕竟“线性代数”这个词汇本身就让人联想到枯燥的公式和抽象的证明。然而,翻阅前几页,我就被作者清晰的逻辑和层层递进的讲解方式所吸引。它不是那种堆砌定义和定理的教科书,更像是一位耐心的导师在一步步引导你进入数学的殿堂。尤其是关于向量空间和线性变换的章节,作者巧妙地运用了许多直观的几何类比,让原本难以捉摸的概念变得清晰可见。比如,在解释特征值和特征向量时,作者用到了旋转和平移的例子,这极大地降低了我的理解门槛。我感觉这本书的编排节奏把握得非常好,既保证了理论的深度,又兼顾了初学者的接受能力。读完第一部分,我对于线性代数这门学科的整体脉络已经有了非常扎实的认识,这得益于作者在结构组织上的匠心独运。
评分[昔日所读] 大一 几何与代数(2) 课程教材
评分还爱还爱。
评分跟第二版差别不少
评分还爱还爱。
评分也是好书 对上册的提高
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