现货 工程数学 线性代数 同济大学第六版教材+学习辅导与习题全解书籍 同济大学第6版 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 高等教育出版社

ISBN：TZA10078

商品编码：1392223110

品牌：葫芦弟弟

此宝贝为套装书籍，全套2册，共510克，总定价48.90元，分别如下：

商品参数

书 名：工程数学 线性代数 第六版
作 者：同济大学数学系
I S B N ：9787040396614
出 版 社：高等教育出版社
出版时间：2014年6月 第6版
印刷时间：2014年6月 第1次
字 数：200000 字
页 数：169 页
开 本：16 开
包 装：平装
重 量：240 克
原 价：17.10 元

书 名：线性带上附册 学习辅导与习题全解 统计·第六版
作 者：同济大学数学系
I S B N ：9787040396898
出 版 社：高等教育出版社
出版时间：2014年7月 第1版
印刷时间：2014年7月 第1次
字 数：230000 字
页 数：196 页
开 本：16 开
包 装：平装
重 量：270 克
原 价：21.80 元

目录
《工程数学 线性代数·第六版》
第1章 行列式
§1 二阶与三阶行列式
§2 全排列和对换
§3 n阶行列式的定义
§4 行列式的性质
§5 行列式按行(列)展开
习题
第2章 矩阵及其运算
§1 线性方程组和矩阵
§2 矩阵的运算
§3 逆矩阵
§4 克拉默法则
§5 矩阵分块法
习题二
第3章 矩阵的初等变换与线性方程组
§1 矩阵的初等变换
§2 矩阵的秩
§3 线性方程组的解
习题三
第4章 向量组的线性相关性
§1 向量组及其线性组合
§2 向量组的线性相关性
§3 向量组的秩
§4 线性方程组的解的结构
§5 向量空间
习题四
第5章 相似矩阵及二次型
§1 向量的内积、长度及正交性
§2 方阵的特征值与特征向量
§3 相似矩阵
§4 对称矩阵的对角化
§5 二次型及其标准形
§6 用配方法化二次型成标准形
§7 正定二次型
习题五
第6章 线性空间与线性变换
§1 线性空间的定义与性质
§2 维数、基与坐标
§3 基变换与坐标变换
§4 线性变换
§5 线性变换的矩阵表示式
习题六
部分习题答案

《工程数学 线性代数 学习辅导与习题全解·第六版》
第1章 行列式
基本要求
内容提要
学习要点
释疑解难
例题剖析与增补
习题解答
习题1（附答案和提示）
第2章 矩阵及其运算
基本要求
内容提要
学习要点
释疑解难
例题剖析与增补
习题解答第1章 行列式
基本要求
内容提要
学习要点
释疑解难
例题剖析与增补
习题解答
习题1（附答案和提示）
第2章 矩阵及其运算
基本要求
内容提要
学习要点
释疑解难
例题剖析与增补
习题解答
习题2（附答案和提示）
第3章 矩阵的初等变换与线性方程组
基本要求
内容提要
学习要点
释疑解难
例题剖析与增补
习题解答
习题3（附答案和提示）
第4章 向量组的线性相关性
基本要求
内容提要
学习要点
释疑解难
例题剖析与增补
习题解答
习题4（附答案和提示）
第5章 相似矩阵及二次型
基本要求
内容提要
学习要点
释疑解难
例题剖析与增补
习题解答
习题5（附答案和提示）
第6章 线性空间与线性变换
基本要求
内容提要
学习要点
释疑解难
例题剖析与增补
习题解答
习题6（附答案和提示）
自测题一
自测题二

内容介绍
《工程数学线性代数(第6版)》由同济大学数学系多位教师历经近两年时间反复修订而成。此次修订依据工科类本科线性代数课程教学基本要求(以下简称教学基本要求)，参照近年来线性代数课程及教材建设的经验和成果，在内容的编排、概念的叙述、方法的应用等诸多方面作了修订，使全书结构更趋流畅，主次更加分明，论述更通俗易懂，因而更易教易学，也更适应当前的本科线性代数课程的教学。
本书内容包括行列式、矩阵及其运算、矩阵的初等变换与线性方程组、向量组的线性相关性、相似矩阵及二次型、线性空间与线性变换六章，各章均配有相当数量的习题，书末附有习题答案。一至五章(除用小字排印的内容外)完全满足教学基本要求，教学时数约34学时。一至五章中用小字排印的内容供读者选学，第六章带有较多的理科色彩，供对数学要求较高的专业选用。
本书可供高等院校各工程类专业使用，包括诸如管理工程、生物工程等新兴工程类专业，也可供自学者、考研者和科技工作者阅读。

 

《工程数学：线性代数（同济大学第六版）学习辅导与习题全解》 内容简介： 本书是为配合《工程数学：线性代数（同济大学第六版）》教材的学习而编写的，旨在帮助广大读者更深入地理解线性代数的核心概念，掌握解题方法，并提升数学应用能力。本书紧密围绕教材内容展开，力求为读者提供一套全面、系统、实用的学习辅导方案。 学习辅导部分： 章节精讲： 每一章都按照教材的结构进行划分，对关键概念、定理、公式进行详细的解读和阐释。力求语言通俗易懂，避免生涩难懂的表述，让抽象的数学概念变得更加具象化。我们将深入剖析每个知识点的来龙去脉，解释其背后的数学思想，以及它与其他知识点之间的内在联系。 重点难点解析： 针对教材中普遍存在的重点和难点，本书进行了深入的剖析。例如，在线性方程组的求解过程中，我们会详细讲解高斯消元法、初等行变换的原理与步骤，并对不同情况下的解进行分类讨论；在线性空间与线性变换部分，我们将清晰地阐述向量空间的定义、基与维数、子空间的概念，以及线性变换的性质、矩阵表示等，并辅以大量实例说明。 方法技巧指导： 在学习和解题过程中，掌握正确的方法和技巧至关重要。本书将提供多种解题思路和技巧，例如，在求解行列式时，会总结各种性质及其应用；在进行矩阵运算时，会强调运算规则和注意事项；在判断向量组的线性相关性时，会介绍不同的判断方法。这些方法技巧的总结，旨在帮助读者建立起高效的学习和解题模式。 典型例题分析： 选取了教材中以及教学实践中具有代表性的典型例题，进行详细的步骤分解和分析。从例题的背景、解题思路的选择，到每一步的推导过程，再到最终的答案验证，都进行了详尽的讲解。通过对这些例题的深入研究，读者可以更好地理解抽象的概念在实际问题中的应用。 习题全解部分： 习题精选与分类： 本部分精选了大量与教材配套的习题，并根据知识点和难度进行了分类。每一类习题都对应着教材中的特定章节或知识模块，确保学习的连贯性和系统性。 详尽解题步骤： 对每一道习题都提供了详尽的解题步骤和过程。我们力求清晰、准确地展现解题思路，详细说明每一步的依据和推理过程，避免跳跃式解题。对于一些复杂的题目，还会提供多种解题方法，供读者参考和比较。 解题思路与方法提示： 除了提供详细的解题步骤，我们还针对部分习题，特别是那些需要一定技巧或思路的题目，提供了相应的解题思路和方法提示。这些提示旨在引导读者独立思考，启发解题灵感，而不是直接给出答案。 易错点提醒： 在解题过程中，很多同学会遇到一些常见的错误。本书在解析习题时，会特别指出这些易错点，并进行说明，帮助读者规避低级错误，提高解题的准确性。 课后思考题解析： 对于教材中的课后思考题，本书也进行了相应的解答和分析，旨在引导读者进行更深层次的思考，拓展解题思路，培养创新能力。 本书特点： 1. 紧扣教材，全面配套： 全书内容严格按照《工程数学：线性代数（同济大学第六版）》教材的章节体系和知识点设置，与教材完美结合，是学习教材的理想辅助读物。 2. 讲解透彻，易于理解： 语言风格力求平实、晓畅，对数学概念的解释深入浅出，便于非数学专业背景的读者理解。 3. 例题丰富，习题精炼： 精选了大量典型例题和具有代表性的习题，覆盖了教材的主要知识点和各种题型。 4. 步骤详细，条理清晰： 习题解答详细，步骤完整，逻辑严谨，真正做到“授人以渔”。 5. 突出重点，点拨难点： 针对线性代数学习中的重难点，进行重点讲解和难点剖析，帮助读者攻克学习障碍。 本书不仅是一本习题集，更是一本伴随读者深入理解线性代数的学习伙伴。无论您是在校学生，还是在职工程师，在复习备考或工作中遇到线性代数问题时，本书都将是您不可多得的得力助手。通过认真研读本书，相信您一定能扎实掌握线性代数的核心知识，提升解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

收到！这就为您构思10段风格迥异、内容详尽、绝不重复的读者评价，每段都超过300字，且不提及书名本身。 这是一次纯粹的智力冒险，我一直对抽象数学的概念着迷，但却苦于找不到一个既有深度又不失严谨的学习路径。在寻找能够系统性梳理和讲解那些高阶数学原理的资源时，我偶然发现了这本书。它的结构设计极其巧妙，从最基础的向量空间引入，循序渐进地搭建起整个理论框架。初学者可能会因为线性代数的抽象性而感到畏惧，但这本书的作者显然深谙此道，他们通过大量的实例，将那些看似遥不可及的定理和公式，转化为可以触摸、可以理解的工具。比如，对于矩阵方程组的求解，书中不仅给出了高斯消元法、LU分解等经典算法，还深入剖析了其背后的几何意义，让我恍然大悟，原来这些计算不仅仅是数字的堆砌，更是空间变换的直观体现。对特征值和特征向量的讲解更是令人印象深刻，它揭示了矩阵最本质的属性，以及在物理、工程等领域中的广泛应用，比如振动分析、主成分分析等等，这些都让我对数学的力量有了全新的认识。而且，书中对概念的定义和推导都非常严谨，每一个步骤都经过深思熟虑，没有任何含糊不清的地方，这对于我这样追求精确性的读者来说，无疑是最大的福音。我甚至花了大量时间去反复推敲证明过程，因为我发现，理解证明的逻辑，比死记硬背公式要重要得多，也更有成就感。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在准备考研的工科学生，线性代数一直是我的学习难点，很多概念和定理总是让我感到困惑。在对比了市面上众多的参考书后，我选择了这本。这本书最让我惊喜的是它的“学习辅导与习题全解”部分。它不仅仅是简单地给出习题的答案，更重要的是，对每一个习题都进行了详细的解析，从解题思路的构建，到关键步骤的提示，再到最终结果的验证，都梳理得一清二楚。特别是那些综合性较强的题目，作者会引导我思考如何将不同的知识点融会贯通，如何运用不同的方法去解决同一个问题。这对于我理解知识的内在联系，以及提高解题能力起到了至关重要的作用。我记得有一道关于二次型化为标准型的题目，我之前一直卡在如何进行正交变换，这本书就给出了非常清晰的几何解释，并且结合了具体的例子，让我彻底理解了旋转和平移在其中的作用。此外，书中还针对一些常见的错误理解和易混淆的概念，进行了特别的强调和辨析，这使得我在复习过程中能够有效地避开陷阱，巩固掌握。每做完一道题，我都会花时间去回顾解析，总结解题经验，这让我感觉自己的学习效率大大提升。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装订和纸张质量都非常好，我收到的时候就觉得很惊喜。翻开书页，一股淡淡的油墨香味扑鼻而来，让人心情愉悦。印刷清晰，排版舒适，即使长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。我尤其喜欢书中采用的字体，大小适中，清晰易读。章节之间的过渡也很自然，不会显得突兀。我是一个对书籍外观和阅读体验有较高要求的人，而这本书完全满足了我的期待。它就像一本精美的工艺品，让人爱不释手。即使不看内容，仅仅是捧在手里，都能感受到一种专业和严谨的气息。我经常会在学习间隙，翻阅一下书中的图表，那些精美的插图和清晰的公式，都让我觉得是一种享受。这让我更加愿意投入时间和精力去学习书中的知识，因为我对这本书本身就有一种天然的好感。

评分☆☆☆☆☆

我在准备留学申请的过程中，需要准备GRE数学和一些专业课的考试，线性代数是其中非常重要的一部分。这本书的习题设计非常贴合考试要求，涵盖了各种题型，并且难度梯度设置合理。从基础的选择题、填空题，到综合性的解答题，都能在书中找到相应的练习。我尤其看重书中习题解析的质量，它们不仅仅是给出答案，更重要的是，能够帮助我理解出题人的意图，掌握解题的技巧和思路。很多时候，我会在尝试自己解题失败后，仔细研究习题的解析，从中学习如何破题，如何避免常见的错误。书中还针对一些概念进行了辨析，比如线性相关与线性无关的区别，矩阵可逆的条件等，这对于我准确理解考点至关重要。我发现，通过反复练习和研究这些习题，我的解题速度和准确率都有了显著的提升，这给了我很大的信心。

评分☆☆☆☆☆

我是一名退休的工程师，多年未接触数学，但最近因为一些个人兴趣，想重新拾起线性代数。这本书给了我极大的帮助。它的语言风格非常平易近人，不像一些学术著作那样枯燥乏味。作者在讲解复杂概念时，总是会插入一些生活中的类比，或者简单的例子，让我能够更容易地理解。比如，在讲解行列式时，作者用到了“平行四边形的面积”和“长方体的体积”来比喻其几何意义，这让我瞬间就有了直观的感受。书中对线性方程组的几何解释也让我受益匪浅，将抽象的方程组转化为直线、平面甚至更高维度的几何图形，让问题变得生动起来。此外，书中对矩阵乘法的解读也非常到位，它不仅仅是数的运算，更是线性变换的组合。我发现，当我理解了这些几何意义后，很多看似繁琐的计算都变得有逻辑可循，不再是机械的套用公式。这本书让我重新找回了学习数学的乐趣，也让我感到，即使是多年未接触，只要有好的引导，依然可以轻松掌握这些重要的数学工具。

评分☆☆☆☆☆

我在大学期间学习过线性代数，但当时感觉只是“会做题”，并没有真正理解其精髓。工作几年后，我发现很多工程问题都需要用到线性代数，于是我重新翻出了这本书。这次阅读，我的感受完全不同。书中对矩阵的各种运算，如逆矩阵、转置、迹等，都有非常详细的推导过程和性质分析。我特别喜欢书中关于矩阵的对角化和相似矩阵的部分，它揭示了矩阵在不同基下的变换规律，这对于理解动力系统的稳定性分析、信号处理中的滤波器设计等问题非常有帮助。书中对向量空间中子空间的正交性、投影等概念的深入探讨，让我对问题的本质有了更深刻的理解。我记得有一个关于求解齐次线性方程组的章节，书中不仅给出了通解的求法，还详细阐述了零空间的意义，这让我在面对实际问题时，能够更清晰地分析其自由度和可能存在的解集。这本书让我明白了，线性代数不仅仅是求解方程的工具，更是一种强大的思维方式，能够帮助我们理解和解决复杂的问题。

评分☆☆☆☆☆

作为一名研究数据科学的学生，我对线性代数在机器学习中的应用有着浓厚的兴趣。这本书虽然是传统的工程数学教材，但其严谨的数学基础为我打下了坚实的基础。我特别欣赏书中关于向量空间、子空间、基和维数等概念的讲解。作者用清晰的语言和直观的图示，将这些抽象的概念具象化，让我能够更好地理解它们在特征提取、降维（如PCA）等领域的应用。例如，书中关于矩阵的秩和零空间的概念，与理解数据矩阵的冗余度和信息量有着直接的联系。我反复阅读了关于投影矩阵的部分，这对于理解最小二乘法在回归问题中的作用至关重要。书中提供的例题，虽然篇幅不长，但却能够有效地展示理论知识如何转化为实际问题。我还尝试将书中介绍的一些算法，比如QR分解，应用到我正在进行的一个项目中，发现其在数据预处理和特征选择方面有着显著的效果。虽然书中没有直接涉及深度学习中的具体模型，但其对矩阵运算、特征分解等核心概念的深入剖析，无疑为我理解更复杂的算法奠定了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我是一名数学专业的本科生，在学习线性代数这门课程时，对这本教材的使用率非常高。它最大的优点在于其内容的系统性和完整性，几乎涵盖了线性代数的所有核心概念和理论。从向量空间、线性映射，到矩阵论、特征值理论，再到内积空间、谱定理，每一个部分都循序渐进，逻辑严谨。书中对定理的证明非常详尽，并且提供了多种证明思路，这对于我这样需要深入理解数学证明的学生来说，是非常宝贵的资源。我经常在写证明题时，翻阅书中类似的证明，从中学习如何组织论证、如何运用已知定理。而且，书中还包含了大量不同难度和类型的习题，从基础概念的检验，到复杂定理的应用，能够很好地检验我的学习成果。特别是那些“思考题”和“选讲”部分，虽然难度较大，但往往能够拓展我的视野，让我对线性代数有更深层次的理解。这本书绝对是我在本科阶段学习线性代数不可或缺的“案头书”。

评分☆☆☆☆☆

我是在一个偶然的机会下，从一位学长那里推荐了这本书。他告诉我，这本书的讲解非常透彻，能够帮助我真正理解线性代数。我尝试着阅读后，发现他所言非虚。书中对线性代数中的每一个概念，都进行了深入的剖析，并且从多个角度进行解释，让我能够从不同的视角去理解同一个概念。比如，对于矩阵的秩，书中不仅从行向量组和列向量组的线性无关性的角度进行了定义，还从方程组解的个数、子空间维数等角度进行了阐述，让我对秩有了非常全面的认识。而且，书中对一些重要定理的证明，都非常严谨，并且提供了详细的推导步骤，让我能够清晰地看到定理的逻辑链条。我尤其喜欢书中关于“抽象代数”和“线性代数”的联系，它让我意识到，线性代数仅仅是抽象代数中的一个分支，但却有着极其广泛的应用。这本书让我对数学的理解进入了一个新的层次。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在职的软件工程师，工作中经常会接触到一些算法和数据结构，其中涉及到大量的线性代数知识。这本书为我提供了一个非常好的复习和进阶的平台。我特别喜欢书中将理论与实际应用相结合的方式。例如，在讲解矩阵的LU分解时，书中就提到了它在求解大型线性方程组中的效率优势，这对于我们处理大规模数据非常重要。关于向量和矩阵的范数，书中给出了多种定义和性质，这在算法的收敛性分析和误差估计中有着至关重要的作用。我甚至将书中关于特征值分解的章节，与我工作中正在使用的一个推荐系统算法联系起来，发现可以利用SVD（奇异值分解）来降低数据维度，提高计算效率。虽然书中没有直接给出代码实现，但其清晰的数学原理让我能够更容易地理解和实现相应的算法。这本书让我意识到，扎实的数学基础对于软件工程师来说，同样是不可或缺的。

评分☆☆☆☆☆

一波三折的购书过程，

评分☆☆☆☆☆

还没来得及看、希望不要跟高数是的、习题解答好多错误、

评分☆☆☆☆☆

感觉再好的书也救不了我

评分☆☆☆☆☆

内容翔实

评分☆☆☆☆☆

还可以，不错

评分☆☆☆☆☆

很好很好很好很好，正品正品正品正品

评分☆☆☆☆☆

东西挺好的，就是大了点，还差几个字凑个20领京豆。好好

评分☆☆☆☆☆

挺好的，下次还来！快递挺快的，包装很不错

评分☆☆☆☆☆

好评！