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评分矩阵理论和线性方程组,向量空间的基本概念,以及特征值问题.这些核心内容可以用于大一下学期或大二的一门简明课程.对于更高级的课程或者时间更充裕的课程,第5~7章有足够多的额外内容.特点为大一新生和大二学生讲授线性代数的经验让我们谨慎地确立了这本教材的特点.我们的方法是基于学生的学习方式,以及他们要在线性代数和相关课程中取得成功所需要的工具.我们发现当内容难度一致的时候,学生学习的效率会更高.因此,在第1章,我们很早就有目的地讨论了诸如线性组合和线性无关这样的话题.这种方法帮助学生顺利地实现了从求解线性方程组到使用基和生成集合这些概念的巨大跳跃.学生需要的工具(当他们需要的时候)下面的例子说明了我们是如何为学生提供他们成功所需要的工具的.特征值的尽早引入.在第3章,我们在熟悉的Rn情形下介绍了向量空间的基本概念(子空间、基、维数等).因此,有可能很早就讨论特征值问题,并且比通常可能的讨论要深入得多.对行列式的一个简明介绍在第4.2节给出,这是为了方便特征值的提早处理.线性组合的尽早引入.在第1.5节,我们注意到矩阵与向量乘积Ax可以表示成A的列的线性组合Ax=x1A1+x2A2+…+xnAn.这个观点导致了线性方程组相关理论的一个简单而自然的发展.例如,方程Ax=b是相容的当且仅当b可以表示成A的列的线性组合.同样,相容的方程Ax=b有唯一解当且仅当A的列是线性无关的.这种方法对诸如子空间、基、维数这样的向量空间概念(在第3章中介绍)给出了一些早先的理由.这种方法还简化了秩和零化度的概念(这些概念随即用适当的子空间的维数自然给出了).在不同研究领域的应用.一些应用是源自差分方程和微分方程.另外一些应用则涉及数据插值和最小二乘逼近.特别地,来自各种不同学科的学生都遇到过画曲线来拟合实验或经验数据的问题.因此,他们可以领会线性代数中能够应用于这些问题的技术.计算机意识.就像影响微积分课程一样,计算机(特别是个人计算机)的不断普及也正在影响着线性代数课程.因此,这本教材有点数值的风格,而且(适当的时候)我们会评述在计算机环境中求解线性代数问题的各个方面.暴风雨中的慰藉我们试图提供给学生的支持是这种类型的:它将促进线性代数学习的成功——这门课程是学生所修的最重要的大学数学课程之一.难度的循序渐近.在典型的线性代数课程中,学生感到高斯消元和矩阵运算非常简单.然后,接踵而至的有关向量空间的概念突然难住了他们.我们做三件事情来减缓中间难度的急剧增长线性代数是大学教学的重要组成部分,特别是对于专业为理科、工科以及社会科学的这些学生.从实际层面上来看,矩阵理论和相关的向量空间概念为提出并解决重要问题提供了一种语言和有力的计算框架.除此之外,初等线性代数是对数学抽象和逻辑推理的重要介绍,因为其理论发展是自洽的、相容的并且对大多数学生都是可接受的.
评分非常好的书,我很喜欢。
评分外国人写的书果然不一样。
评分不错不错
评分包装完好 书的质量不错 关键速度给力
评分书很不错,英文的读起来有困难,帮助很大。
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