书籍 线性代数应该这样学(第2版)的封面

线性代数应该这样学(第2版)

Sheldon Axler

出版时间

2009-01-01

ISBN

9787115206145

评分

★★★★★
书籍介绍

描述线性算子的结构是线性代数的中心任务之一,传统的方法多以行列式为工具,但是行列式既难懂又不直观,其定义的引入也往往缺乏动因。本书作者独辟蹊径,抛弃了这种曲折的思路,把重点放在抽象的向量空间和线性映射上,给出的证明不使用行列式,更显得简单而直观。本书把行列式的内容放在了最后讲解,开辟了一条理解线性算子结构的新途径。书中还对一些术语、结论、证明思路、提及的数学家做了注释,增加了行文的趣味性,便于读者掌握核心概念和思想方法。

本书起点较低,不需要太多预备知识,而特色鲜明,是公认的阐述线性代数的经典佳作。原书自出版以来,迅速风靡世界,在30多个国家为200多所高校所采用,其中包括斯坦福大学和加州大学伯克利分校等著名学府。

Sheldonc Axler

1975年毕业于加州大学伯克利分校,现为旧金山州立大学理工学院院长。

《美国数学月刊》编委,The Mathematical Intelligencer主编,同时还是Springer多个系列丛书的主编。

目录
第1章 向量空间
1.1 复数
1.2 向量空间的定义
1.3 向量空间的性质
1.4 子空间

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用户评论
这本书本身写的是一点儿问题都没有,但是如果作为入门教材的话实在是太难了。我们大一的时候用这本书作为教材,然后成功劝退了很多同学。
工科的还是老实去看那本《线性代数及其应用》,这本书还是数学系的适合看。自学要是看这本等于找死。
终于靠这本书前半部分理解了向量空间线性映射的直观含义,但是看到第5章实在看不懂了……果然不做习题理解就是废柴……
传统讲法是从矩阵到线性算子,这本是从线性算子到矩阵,把向量空间的诸方面性质作为主线,将矩阵作为表示工具,从脉络上非常清晰。不过缺乏可直接计算和操作的具体数学实体的方式对于初次学习者并不十分友好。证明部分很贴心,推导部分的等号成立原因都有标注,读来十分顺畅
寒假时每天都在读
还行吧
建议配合3blue1brown的线性代数的本质系列动画学习,个人认为最好的线性代数学习方法
很奇怪我一个工科生看着挺舒服的,前面那些评价算是某种纯数人的优越感吗
数学是最好学的语言也是最难的语言了,当然线性代数算是抽象的第一步,把精力放在对对象的理解上,剩余的推论是很自然的,不过觉得线性代数及其应用可以先看
一直在纠结线性代数,矩阵的实际意义,看了一些书觉得懂了但又没懂,现在看到第三章就有醍醐灌顶的感觉