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内容大纲
本书直观地讲解了线性代数这门学科,通过简单的线性方程组引出矩阵的基本概念和运算,详细介绍了向量空间、线性变换、正交性、行列式、特征值与特征向量等理论知识,以及其在统计学、计算机科学、物理学、工程学、经济学等领域中的应用。语言通俗易懂,示例丰富,每章都有大量习题。书中还有MATLAB教学代码,为课程教学和自学提供了全面支持。
本书适合数学及其他理工类专业本科生阅读,可作为线性代数课程的教材,也可作为自学者、教师和研究人员的参考读物。 -
作者介绍
吉尔伯特·斯特朗(Gilbert Strang),美国享有盛誉的数学家、教育家,在有限元理论、变分法、小波分析和线性代数等方面皆有研究贡献。他对数学教育做出了许多贡献,出版了十几部数学教科书和专著。曾任麻省理工学院数学系MathWorks讲座教授。主要讲授“线性代数导论”“计算科学与工程”等开放式课程,获得广泛好评,是美国数学开放教学的领军人物。曾任美国数学联合政策委员会主席、美国数学委员会主席、美国国家科学基金会(NSF)数学顾问小组主席、国际工业与应用数学理事会(ICIAM)理事、阿贝尔奖委员会委员等职务。2009年当选美国国家科学院院士。在麻省理工学院任教61年后,他开设的MIT 18.06课程(线性代数)在OCW(开放式课程)平台上浏览量超过1000万次。 -
目录
CHAPTER 1 Matrices and Gaussian Elimination
1.1 Introduction
1.2 The Geometry of Linear Equations
1.3 An Example of Gaussian Elimination
1.4 Matrix Notation and Matrix Multiplication
1.5 Triangular Factors and Row Exchanges
1.6 Inverses and Transposes
1.7 Special Matrices and Applications
CHAPTER 2 Vector Spaces
2.1 Vector Spaces and Subspaces
2.2 Solving Ax=0 and Ax=b
2.3 Linear Independence, Basis, and Dimension
2.4 The Four Fundamental Subspaces
2.5 Linear Transformations
CHAPTER 3 Orthogonality
3.1 Orthogonal Vectors and Subspaces
3.2 Cosines and Projections onto Lines
3.3 Projections and Least Squares
3.4 Orthogonal Bases and Gram–Schmidt
3.5 The Fast Fourier Transform
CHAPTER 4 Determinants
4.1 Introduction
4.2 Properties of the Determinant
4.3 Formulas for the Determinant
4.4 Applications of Determinants
CHAPTER 5 Eigenvalues and Eigenvectors
5.1 Introduction
5.2 Diagonalization of a Matrix
5.3 Difference Equations and Powers A^{k}
5.4 Differential Equations and e^{At}
5.5 Complex Matrices
5.6 Similarity Transformations
CHAPTER 6 Positive Definite Matrices
6.1 Minima, Maxima, and Saddle Points
6.2 Tests for Positive Definiteness
6.3 Singular Value Decomposition
6.4 Minimum Principles
6.5 The Finite Element Method
APPENDIX A Intersection, Sum, and Product of Spaces
APPENDIX B The Jordan Form
Matrix Factorizations
Linear Algebra in a Nutshell
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