研究生教材：矩阵理论及其应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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邱启荣 编

出版社： 中国电力出版社

ISBN：9787508376264

版次：1

商品编码：10100413

包装：平装

开本：16开

出版时间：2008-07-01

用纸：胶版纸

页数：190

字数：297000

正文语种：中文

编辑推荐

　　本教材根据国家教委制定的工科研究生学习矩阵论课程的基本要求，较全面、系统地介绍了与工程技术联系密切、应用广泛的矩阵理论与方法。编写过程中力求做到深入浅出、简明易懂、深度与广度适中。教材中给出了丰富的例子，使读者能更好地理解抽象的概念、理论，应用实例丰富了教材内容，也可扩大学生的知识面。教材注意用新观点、新思想来审视和阐述经典内容。教材中用Matlab软件处理计算问题，一方面可以加深对问题的理解，另一方面也可使读者从繁琐的重复运算中解脱出来，也便于读者将所学知识用于工程计算。

内容简介

　　《研究生教材·矩阵理论及其应用》根据国家教委制定的工科研究生学习矩阵论课程的基本要求，较全面、系统地介绍了与工程技术联系密切、应用广泛的矩阵理论与方法。编写过程中力求做到深入浅出、简明易懂、深度与广度适中。教材中给出了丰富的例子，使读者能更好地理解抽象的概念、理论，应用实例丰富了教材内容，也可扩大学生的知识面。教材注意用新观点、新思想来审视和阐述经典内容。教材中用Matlab软件处理计算问题，一方面可以加深对问题的理解，另一方面也可使读者从繁琐的重复运算中解脱出来，也便于读者将所学知识用于工程计算。

内页插图

目录

前言
第一章 线性空间
1.1 集合与映射
1.2 线性空间及其性质
1.3 基、维数与坐标
1.4 线性子空间
1.5 内积空间
习题1
第二章 线性变换
2.1 线性变换的定义
2.2 线性变换的运算
2.3 线性变换与矩阵
2.4 正交变换与正交矩阵
2.5 对称变换与对称矩阵
2.6 特征值与特征向量
习题2
第三章 JordaII标准形
3.1 λ-矩阵
3.2 不变因子与初等因子
3.3 Jordan标准形
3.4 Cayley—Hamilton定理最小多项式
习题3
第四章 向量与矩阵的范数
4.1 向量范数
4.2 矩阵的范数
习题4
第五章 矩阵分析
5.1 矩阵序列的极限
5.2 矩阵级数
5.3 矩阵的Kronecker积
5.4 矩阵的微分和积分
习题5
第六章 矩阵函数及其应用
6.1 矩阵幂级数
6.2 矩阵函数
6.3 矩阵函数的一般定义及其计算
6.4 矩阵函数的应用
习题6
第七章 矩阵的分解
7.1 n阶矩阵的LU分解
7.2 矩阵的QR分解
7.3 矩阵的满秩分解
7.4 矩阵的奇异值分解
习题7
第八章 广义逆矩阵
8.1 广义逆矩阵及其分类
8.2 广义逆矩阵A-
8.3 自反广义逆
8.4 广义逆A-m
8.5 广义逆A-l
8.6 广义逆A+
习题8
参考文献

前言/序言

　　矩阵理论既是学习经典数学的基础，又是一门最有实用价值的数学理论。它不仅是数学的一个重要的分支，而且业已成为现代各科技领域处理大量有限维空间形式与数量关系的强有力的工具。特别是计算机的广泛应用，为矩阵论的应用开辟了广阔的前景。例如，数值计算、优化方法及稳定性理论等，都与矩阵论有着密切的联系，从而使矩阵理论近年来在内容上有相当大的更新，非现有教科书所能概括的。《矩阵理论及其应用》是工科院校硕士研究生重要的学位课程，我们根据各学科研究生学习和科研的需要，结合多年的教学经验，以读者熟悉的线性代数为基础，结合Matlab软件应用，编出此书。
　　本书是编者在原教材《矩阵理论及其应用》(中国电力出版社出版，2003年)基础上改编的，书中的大部分内容在原教材中都有。本书在兼顾矩阵理论讨论的同时，注重矩阵理论应用的讨论，加强了与线性代数有关内容的衔接，使读者更容易理解和掌握，同时为弥补现有矩阵论教材应用实例较少的不足，重新配置例题与习题，增加了使用Matlab软件解决在矩阵论有关内容中的计算问题的内容，适当增加了一些有关的应用实例。
　　全书分为八章。其中：第一、二章由徐英凯编写；第三、六章由邱启荣编写；第四、五章由孙淑珍编写；第七、八章由李国东编写。全书由邱启荣统稿并担任主编。由朱来义担任主审。
　　本书的编写力求做到资料丰富、论述详尽严谨、文字通俗易懂，便于自学；尽可能满足不同专业工科及理科研究生学习的需要。全书内容充实，不同专业的研究生可根据需要删减。
　　由于编者的水平所限，错漏和不妥之处在所难免，敬请批评指正。

评分☆☆☆☆☆

但不可否认的是，无论统计学的未来如何发展，其主干课程中必然少不了像概率论、随机过程这样的概率基础课程。以前我在科学网上针对概率论专业的同学如何选择和学习课程发表过一些建议，因此针对咱们COS读者的背景，我重新整理了一份关于概率课程学习的若干想法，希望能对大家有所帮助。

评分☆☆☆☆☆

随机过程(Stochastic Process)是一连串随机事件动态关系的定量描述。随机过程论与其他数学分支如位势论、微分方程、力学及复变函数论等有密切的联系，是在自然科学、工程科学及社会科学各领域研究随机现象的重要工具。随机过程论目前已得到广泛的应用，在诸如天气预报、统计物理、天体物理、运筹决策、经济数学、安全科学、人口理论、可靠性及计算机科学等很多领域都要经常用到随机过程的理论来建立数学模型。

评分☆☆☆☆☆

送货快，书品质也很好，好满意

评分☆☆☆☆☆

不错的，内容全面，分析透彻。

评分☆☆☆☆☆

是正品，质量很好，价格便谊

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

整体不错。个别地方印刷的很密集。比如计算过程。可能是为了节省纸张。降低成本吧。

评分☆☆☆☆☆

老师真牛

评分☆☆☆☆☆

虽然外界不大能区分“概率论”和“统计学”的差别，但是在概率统计专业内的人士们看来，这两者无论从思维方式、课程学习还是学术训练角度来看，区别还是相当明显的。比如我了解的北大概率统计系的情况，概率论和数理统计分属不同的教研室，日常的学术活动也大相径庭。研究生除了第一年会一起上专业基础课之外，之后就少有交集。我当年的体会是，在统计专业同学们的眼中，“概率论跟基础数学没有什么区别”；而在概率专业的同学看来，“统计学不像是数学”。这些对彼此颇为玩味的看法至少表现出二者之间不小的差别，即便同在“概率统计专业”的屋檐下。当然，随着统计学在我国逐步确立为一级学科，概率和统计的这种“隔阂”也许会更加明朗化。