具体描述
《线性代数》是根据高等学校基础理论教学“以应用为目的,以必须够用为度”的原则,按照教育部制定的《线性代数课程教学基本要求》,并结合21世纪线性代数课程教学内容与课程体系改革发展要求而编写的。全书共七章,分别介绍了n阶行列式、矩阵、n维向量与向量空间、线性方程组、矩阵的特征值与二次型、线性空间与线性变换、应用数学模型。每章后均有小结并配有大量的习题,书后附有参考答案和多年考研真题。《线性代数》可作为理工科大学及高等专科院校的数学教材或参考书,也可供综合性大学和高等师范院校非数学专业及各类成人教育的师生使用。
作者简介
目录信息
§1 全排列及逆序数
§2 n阶行列式的定义
§3 对换
§4 行列式的性质
§5 行列式按行(列)展开
§6 克拉默法则
小结
习题一
第二章 矩阵
§1 矩阵的定义
§2 矩阵的运算
§3 矩阵的逆
§4 矩阵的分块
§5 矩阵的初等变换与初等矩阵
§6 用初等变换求逆矩阵
§7 矩阵的秩
小结
习题二
第三章 n维向量与向量空间
§1 n维向量
§2 向量组的线性相关性
§3 向量组间的关系与极大线性无关组
§4 向量组的秩及其与矩阵的秩的关系
§5 向量空间
小结
习题三
第四章 线性方程组
§1 线性方程组的消元法
§2 线性方程组有解的判别定理
§3 线性方程组解的结构
小结
习题四
第五章 矩阵的特征值与二次型
§1 向量的内积与正交向量组
§2 方阵的特征值和特征向量
§3 相似矩阵与矩阵的对角化
§4 实对称矩阵的对角化
§5 二次型及化二次型为标准形
§6 正定二次型
小结
习题五
第六章 线性空间与线性变换
§1 线性空间的定义与性质
§2 线性空间的维数、基与坐标
§3 基变换与坐标变换
§4 线性变换
§5 线性变换的矩阵
小结
习题六
第七章 应用数学模型
§1 欧拉(Euler)四面体问题
§2 交通流量的计算模型
§3 投入产出分析模型
§4 小行星的轨道模型
§5 人口迁移的动态分析模型
§6 常染色体遗传模型
§7 莱斯利(Leslie)种群模型
§8 Dürer幻方
小结
习题参考答案
附录 2002—2008年硕士研究生入学考试《高等数学》试题线性代数部分
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
终于找到一本能让我对抽象概念产生具象化理解的数学书了!这本书的编排方式简直是为我量身定制。我一直以来都对数学抱有一种敬畏,尤其是那些看似高高在上、难以捉摸的理论。但当我翻开这本《线性代数》时,那种隔阂感瞬间消失了。作者没有一开始就抛出复杂的定理和证明,而是从一些非常贴近生活,甚至可以说是“接地气”的例子入手,比如图像处理中的缩放、旋转,或者数据分析中特征提取的思路。这些例子本身就很有趣,而且作者能够巧妙地将它们与线性代数的概念联系起来,让我恍然大悟:“原来学这个是有用的!”。更令人惊喜的是,书中对每一个概念的讲解都循序渐进,不会跳跃。他会先介绍基本定义,然后给出清晰的几何解释,再辅以大量的计算示例,最后才升华到理论层面。我特别喜欢他对向量空间和线性变换的描述,用了很多类比,让我不再觉得它们只是冷冰冰的符号组合,而是拥有内在逻辑和几何意义的“实体”。阅读过程中,我甚至会主动去思考,如果将某个操作应用到不同的情境下,会发生什么。这本书真的让我重新燃起了对数学的兴趣,感觉就像打开了一扇通往新世界的大门。
这本书最让我印象深刻的是它对概念的“深度挖掘”。很多线性代数的教材,可能只是停留在“知其然”的层面,但这本书却致力于让你“知其所以然”。作者没有满足于给出定义和计算方法,而是深入探讨了每一个概念的内在逻辑和几何意义。他花了大量的篇幅去解释“为什么”是这样,而不是仅仅告诉你“应该”是这样。我特别喜欢他在讲解子空间时,那种循序渐进的引导,他会先从最简单的例子入手,然后逐步拓展到更一般的情况,让你在不知不觉中就掌握了复杂的理论。而且,书中对证明的讲解也非常清晰,他会把复杂的证明分解成若干个小的步骤,并对每一步的推理过程都进行详细的解释。我曾经在其他书中遇到过难以理解的证明,但在这本书里,我竟然能够轻松地理解,甚至能够自己推导出一些类似的结论。这让我感觉自己的数学思维能力得到了显著的提升,不再是死记硬背,而是真正地理解了数学的精妙之处。
这本《线性代数》让我体验到了一种前所未有的学习乐趣,甚至可以说是一种“沉浸式”的学习体验。作者的文字风格非常吸引人,他没有使用那种枯燥乏味的学术语言,而是用一种更加平易近人、甚至带点幽默的方式来讲解。比如,在介绍一些比较抽象的概念时,他会巧妙地引入一些生活中的趣事或者历史故事,让原本枯燥的数学知识变得鲜活起来。我记得在讲解矩阵的秩时,作者用了一个非常生动的比喻,让我一下子就抓住了这个概念的核心。而且,书中大量的插图和图表,对于我这种视觉型学习者来说,简直是福音。它们将复杂的数学关系直观地呈现出来,让我不再需要在大脑中反复构建抽象的模型。我特别喜欢书中关于线性回归的章节,作者通过一步步的推导,展示了如何用线性代数的工具来解决实际问题,让我看到了数学在现实世界中的强大应用。阅读过程中,我常常会因为一个精彩的讲解而发出赞叹,感觉自己就像在阅读一本引人入胜的小说,而不是一本枯燥的教科书。
我必须要说,这本书在概念的阐述上,真的做到了“润物细无声”的境界。很多时候,我们在学习数学时,会遇到一些“你知道它存在,但就是理解不了它为什么存在”的时刻。这本书就巧妙地化解了这种困境。作者仿佛是一位经验丰富的向导,带领我们穿越线性代数的迷宫。他不是直接指引我们到达目的地,而是会先让我们在入口处停留,欣赏风景,了解这里的“风土人情”。比如,在讲解矩阵的乘法时,他没有上来就给公式,而是先分析了两个变换顺序叠加的效果,让你明白为什么需要这样的运算规则。这种“原因在前,方法在后”的逻辑,极大地增强了我的理解深度。而且,书中对每一个定理的提出,都伴随着一个清晰的“故事”,它解释了这个定理是如何从前述的概念中自然孕育出来的,而不是凭空出现的。我尤其欣赏作者在讲解特征值和特征向量时,那种细致入微的解释,他用图示和具体的例子,生动地展示了这些概念在不同场景下的意义,比如稳定性分析、主成分分析等。读完之后,我感觉自己不仅仅是记住了公式,更是理解了公式背后的“灵魂”。
我认为这本书在培养读者的“数学直觉”方面做得尤为出色。很多时候,我们在学习数学时,会感觉自己像是在进行一项纯粹的计算任务,而缺乏一种更深层次的理解。这本书就很好地解决了这个问题。作者在讲解每一个概念时,都非常注重将其与几何直观联系起来,让你能够“看到”数学。我尤其喜欢他对线性变换的讲解,他用大量的图示来展示不同变换的效果,让我能够直观地感受到向量和矩阵是如何改变几何图形的。这种“可视化”的学习方式,极大地降低了抽象概念的理解难度。而且,书中还穿插了一些“思考题”,这些题目不是为了刁难你,而是为了引导你去深入思考,去发现概念之间的联系。我记得在讲解矩阵的相似性时,作者通过一个很有趣的例子,让我彻底理解了相似矩阵的意义,以及为什么它们代表着同一线性变换在不同基下的表现。读完这本书,我感觉自己对线性代数的理解不再是停留在符号和公式层面,而是形成了一种更加深刻的、直观的认识。