高等代数（第二版） pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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姚慕生著

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出版社：复旦大学出版社

ISBN：9787309031690

版次：2

商品编码：11578923

包装：平装

开本：16开

出版时间：2007-09-01

页数：357

正文语种：中文

具体描述

编辑推荐

　　适合大学理工科各专业以及经济管理类专业学生学习使用，既可以作为初学者学习高等代数或线性代数时参考，也可以作为报考研究生的复习资料。

内容简介

　　是大学本科生学习高等代数（或线性代数）的参考书。内容包括：行列式、矩阵、线性空间、线性变换以及多项式理论等。书中有近千道各种层次的习题及其解答，内容详实。其中对典型题例的分析为读者提供了解决各种问题的方法。这些方法是编者多年来从事高等代数学教学的经验与心得。

第1章行列式
1．1 基本概念
行列式的定义行列式的性质及行列式的计算 Cramer法则
行列式的其他性质
1．2 例题解析
用性质可化为三角行列式或降价的行列式按某一行（列）
展开法提取因子法各行（列）元素和相等的行列式
递推法和数学归纳法利用 Vander Monde行列式的计算
分析法升阶法 Laplace定理的应用其他例子
1．3 基础训练
训练题训练题答案
习题
第2章矩阵
2．1 基本概念
矩阵及其运算逆矩阵分块矩阵
矩阵的初等变换与初等矩阵
2．2 例题解析
矩阵及其运算可逆矩阵伴随初等变换
标准单位向量与基础矩阵迹矩阵乘法和行列式计算
分块初等变换及其应用 Cauchy-Binet公式及其应用
矩阵的Kronecker积
2．3 基础训练
训练题训练题答案
习题
第3章线性空间与线性方程组
3．l 基本概念
向量与向量空间向量的线性关系基与维数
基变换与过渡矩阵子空间矩阵的秩线性方程组的解
3．2 例题解析
向量的线性关系过渡矩阵子空间矩阵的秩
相抵标准型及其应用线性方程组的解及其应用其他
3．3 基础训练
训练题训练题答案
习题
第4章线性变换
4．1 基本概念
线性映射及运算线性映射与矩阵像与核不变子空间
4．2 例题解析
线性映射及其运算线性同构线性映射与矩阵
像空间与核空间不变子空间幂等变换
4．3 基础训练
训练题训练题答案
习题
第5章多项式
5．1 基本概念
一元多项式代数整除最大公因子因式分解多项式函数
复系数多项式实系数多项式有理系数多项式多元多项式
结式与判别式
5．2 例题解析
整除和带余除法最大公因子与互素多项式因式分解
与不可约多项式多项式函数与根复系数和实系数多
项式有理系数多项式多元多项式结式与判别式
5．3 基础训练
训练题训练题答案
习题
第6章特征值
6．1 基本概念
特征值、特征向量及相关概念相似矩阵对角化
极小多项式特征值的估计
6．2 例题解析
特征值和特征向量相似矩阵和对角化 Hamilton-Cayley定理与极小多项式
6．3 基础训练
训练题训练题答案
习题
第7章相似标准型
7．1 基本概念
l-矩阵及其法式不变因子和有理标准型
初等因子和 Jordan标准型矩阵函数
7．2 例题解析
l-矩阵和初等因子矩阵相似的判定对角化
特征多项式和极小多项式交换性和矩阵多项式
求矩阵的 Jordan标准型求过渡矩阵 Jordan标准型的
应用矩阵函数 Jordan标准型的几何方法
7．3 基础训练
训练题训练题答案
习题
第8章二次型
8．1 基本概念
二次型与矩阵的合同惯性定律正定二次型与正定阵
Hermite型正交相似标准型
8 ．2 例题解析
初等变换与矩阵合同归纳法的应用合同标准型的应用
矩阵与二次型负定型与半正定型多变元二次型的计算
正交相似标准型的应用同时对角化正定阵的方根
8．3 基础训练
训练题训练题答案
习题
……

前言/序言

用户评价

评分☆☆☆☆☆

啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦

评分☆☆☆☆☆

物美价廉，京东好样的！

评分☆☆☆☆☆

第三版都出来了，京东自营还只有第二版，差评！

评分☆☆☆☆☆

(2)删去广义逆及代数基本概念两部分内容。我们发现两者都不必作为基础课内容。特别是后者，现在数学专业专科也要开设抽象代数或近世代数课程，它就更不必要在基础课中占据课时了。

评分☆☆☆☆☆

(4)用(*)注出了一些选学内容。根据学时和需要，教师可自行决定选择其中哪些内容。作为一个从数学系毕业的人，读过很多不同版本的高等代数，这本书个人觉得写的最好。简洁明了，逻辑分明。我想这应该是数学教科书应具备的。在这本书中你将看到这些。强烈建议多读几遍我看了三遍了，怎么就是觉得讲的东西太少了？怎么就是觉得咬不动嚼不烂？计算性那么强的一门学科，在这本书上怎么就体现不出来呢？几本杨子胥的习题集都比这本书强后来才发现，这本书实际上是要配备北大出版社丘维声的高等代数两本一起看，才能看出它的美与价值来。前者抽象，严密，后者清晰，详实，两本一起看，更好，不推荐单独看此书

评分☆☆☆☆☆

好书

评分☆☆☆☆☆

不错