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孟品超，姜志侠 著

图书标签:

• 矩阵分析
• 线性代数
• 数值分析
• 高等数学
• 数学教材
• 学习指南
• 矩阵理论
• 理工科
• 考研
• 数学辅导

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302373032

版次：1

商品编码：11642404

品牌：清华大学

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-01-01

用纸：胶版纸

页数：157

字数：249000

正文语种：中文

编辑推荐

配套教材：

内容简介

　　《矩阵分析学习指导》是与姜志侠、孟品超、李延忠编著的《矩阵分析》（清华大学出版社，2015）配套的辅导教材，包含了线性空间与线性变换、内积空间、矩阵的相似标准形、矩阵分解、矩阵分析、矩阵函数等内容的基本要求、基本内容、典型例题和习题解析。
　　《矩阵分析学习指导》可作为理工类院校硕士研究生和高年级本科生学习矩阵论、矩阵分析课程的同步辅导书，也可供自学参考。

内页插图

目录

第1章 线性空间与线性变换
一、基本要求
二、基本内容
三、典型例题
四、习题解析

第2章 内积空间
一、基本要求
二、基本内容
三、典型例题
四、习题解析

第3章 矩阵的相似标准形
一、基本要求
二、基本内容
三、典型例题
四、习题解析

第4章 矩阵分解
一、基本要求
二、基本内容
三、典型例题
四、习题解析

第5章 矩阵分析
一、基本要求
二、基本内容
三、典型例题
四、习题解析

第6章 矩阵函数
一、基本要求
二、基本内容
三、典型例题
四、习题解析
参考文献

深入探索数学的宏伟殿堂：一本引导你征服数学魅力的旅程 这本指南并非一本关于特定数学分支的教材，而是一扇敞开的窗户，引领你领略数学的广阔天地，激发你对数学世界的无限好奇与求知欲。它旨在为你提供一个清晰的视角，让你理解数学并非孤立的理论，而是渗透于科学、工程、经济乃至日常生活中的强大工具。我们将一同踏上一段探索之旅，逐步揭示数学的奥秘，培养严谨的逻辑思维，提升解决复杂问题的能力。 第一章：数学思维的基石——逻辑与推理的艺术 我们首先将从数学思维最核心的要素——逻辑与推理——入手。逻辑是搭建数学大厦的砖石，推理则是建造它的匠心。本章将深入探讨演绎推理和归纳推理的基本原理，以及它们在数学证明中的应用。我们将学习如何识别逻辑谬误，构建有效的论证，并理解数学公理、定理和定义之间的严谨关系。 什么是逻辑？ 我们将从最基础的命题逻辑出发，理解命题的真值，以及联结词（如“与”、“或”、“非”、“蕴含”、“等价”）的含义。你将学会如何使用真值表来分析复杂命题的真假，并理解全称量词和存在量词在数学描述中的关键作用。 演绎推理的力量： 从已知前提推导出必然结论的过程，是数学证明的灵魂。我们将学习几种常见的演绎推理方法，如直接证明、反证法、数学归纳法等。你将有机会通过具体的例子，亲身体验如何运用这些方法来证明一些经典的数学命题。 归纳推理的启示： 尽管归纳推理在数学证明中扮演的角色不如演绎推理那样严谨，但它却是发现数学规律、提出猜想的重要手段。我们将探讨如何通过观察特例，总结规律，并将其转化为数学猜想。理解归纳推理的局限性，以及如何将猜想转化为可验证的数学命题，是培养独立数学探索能力的关键。 构建严谨证明： 本章还将聚焦于如何写出清晰、准确、完整的数学证明。我们将学习如何清晰地陈述假设，如何一步步地逻辑推导，以及如何准确地使用数学符号和术语。通过对范例的分析，你将掌握构建令人信服的数学论证的技巧。 第二章：数的奇妙世界——从整数到抽象代数 数的概念是数学的起点，也是其发展壮大的基石。本章将带领你穿越数的不同领域，从最熟悉的整数，到更广阔的实数、复数，最终触及抽象代数的奇妙世界。你将理解数的运算规则如何演变，以及数系的扩充如何为解决更复杂的问题提供了可能性。 整数的王国： 我们将回顾整数的性质，如奇偶性、整除性、素数与合数等。你将学习数论中的基本概念，如最大公约数（GCD）、最小公倍数（LCM），以及欧几里得算法的应用。理解模运算（同余）的概念，及其在密码学、计算机科学等领域的实际应用。 超越整数的疆界： 我们将探讨分数（有理数）、无理数，以及实数的稠密性、完备性等性质。理解实数轴如何构成连续的数系。随后，我们将进入复数的领域，理解虚数单位 i 的诞生，以及复数的代数形式、三角形式和指数形式。你将学习复数的运算，以及复数在解决代数方程、信号处理、量子力学等领域的强大威力。 抽象代数的曙光： 当我们开始关注数的运算规律本身，而不是具体数值时，就进入了抽象代数的范畴。本章将初步介绍群、环、域等基本代数结构的概念。你将理解这些抽象结构如何概括了数的运算性质，并能广泛应用于解决不同领域的数学问题，例如置换群在对称性分析中的应用，以及多项式环在代数几何中的作用。 数系的构造与联系： 本章还将探讨不同数系之间的构造关系，例如如何从自然数构造整数，从整数构造有理数，以及如何通过戴德金分割或柯西序列来构造实数。理解这些构造过程，有助于深入理解数的本质，并为后续学习更高级的数学概念打下坚实基础。 第三章：形态与空间的奥秘——几何与拓扑的探索 除了数的逻辑，形体的规律也是数学研究的另一重要维度。本章将带你进入几何的殿堂，从欧几里得几何的严谨性，到非欧几何的无限可能，再到拓扑学对空间本质的抽象探究。你将学习如何描述、分析和理解空间中的对象及其变换。 欧几里得几何的基石： 我们将重温欧几里得几何的基本公理与定理，包括点、线、面、角、三角形、圆等基本概念。你将学习如何使用几何工具来解决空间问题，例如测量、求面积、求体积。理解相似、全等、同构等几何关系。 超越平坦空间： 我们将简要介绍非欧几何的诞生，如球面几何和双曲几何，以及它们与我们日常经验的差异。理解黎曼几何的初步思想，即空间本身可以是弯曲的，这为广义相对论等物理理论奠定了基础。 连续性与形变的艺术——拓扑学： 拓扑学关注的是图形在连续形变下（如拉伸、弯曲，但不撕裂或粘合）保持不变的性质。我们将介绍一些直观的拓扑概念，如连通性、孔洞的数量（亏格）、同胚等。你将看到，在拓扑学看来，一个咖啡杯和一个甜甜圈在本质上是相同的。了解拓扑学如何应用于网络分析、数据科学、材料科学等领域。 度量空间与距离： 我们还将探讨度量空间的概念，引入距离函数，以及如何衡量两个点之间的“远近”。这将为理解函数空间、微积分等更高级的概念做好铺垫。 第四章：变化与无穷的韵律——微积分与分析的壮丽 微积分是现代科学与工程的语言，它描述了事物变化的规律。本章将引领你领略微积分的无穷魅力，理解极限、导数、积分等核心概念，并初步接触数学分析的严谨性。 极限的精妙： 极限是微积分的基石。我们将深入理解极限的 ε-δ 定义，以及它如何严谨地刻画了趋近的概念。你将学会如何计算各种类型的极限，并理解极限在连续性、无穷序列和无穷级数中的重要作用。 导数：瞬时变化的度量： 导数代表了函数在某一点的瞬时变化率，也就是曲线的斜率。我们将学习如何计算导数，理解其几何意义和物理意义（如速度、加速度）。你将掌握求导的链式法则、乘积法则、商法则等技巧，并了解导数在优化问题、曲线分析等方面的广泛应用。 积分：累积与面积的计算： 积分是导数的逆运算，它用于计算累积量，如曲线下的面积、体积、功等。我们将介绍定积分和不定积分的概念，并学习微积分基本定理，它将导数和积分紧密地联系起来。你将掌握一些基本的积分技巧，并理解积分在概率论、物理学、工程学等领域的不可替代性。 序列与级数：无限求和的艺术： 掌握了极限的概念后，我们将探讨无穷序列与无穷级数的收敛性。你将学习如何判断一个级数是否收敛，并理解泰勒级数等幂级数如何将复杂的函数表示为无穷多项式的和。这将为理解函数逼近、数值计算等提供重要的理论基础。 第五章：关联与结构的描绘——函数与映射的桥梁 函数是数学中最基本也最强大的工具之一，它描述了不同量之间的关联。本章将深入理解函数的概念，并将其推广到更抽象的映射，揭示数学对象之间的内在联系。 函数的定义与性质： 我们将回顾函数的定义域、值域、单射、满射、双射等概念。你将学习各种常见的函数类型，如多项式函数、指数函数、对数函数、三角函数等，以及它们的图像特征和性质。 函数运算与复合： 理解函数的加减乘除、复合运算，以及反函数的概念。这将帮助你构建更复杂的函数模型，并能分析函数之间的相互作用。 映射：抽象的函数概念： 将函数的概念从实数域推广到任意集合之间的映射。你将理解映射在集合论、代数、拓扑学等领域中的普遍性。例如，群同态就是一种特殊的映射，它保持了群的结构。 关系的数学语言： 除了函数，关系也是描述对象之间联系的重要方式。我们将探讨等价关系、偏序关系等，理解它们在分类、排序等问题中的应用。 第六章：模式与规律的探索——统计与概率的智慧 在充满不确定性的世界里，统计与概率为我们提供了理解和应对随机性的有力工具。本章将引导你掌握从数据中提取信息，并对未来进行预测的方法。 概率论：随机事件的度量： 我们将从基本的概率定义入手，理解概率空间、随机变量、概率分布等概念。你将学习如何计算离散和连续随机变量的概率，并理解期望值、方差等统计量。 数理统计：从样本到整体： 统计学帮助我们从有限的样本数据中推断总体特征。我们将介绍描述性统计（均值、中位数、标准差等）和推断性统计（假设检验、区间估计等）的基本方法。 数据分析与可视化： 你将了解如何收集、整理和可视化数据，以发现潜在的模式和趋势。学习一些常用的统计图表，如直方图、散点图、箱线图等。 应用场景： 统计与概率在金融风险评估、医学研究、市场调查、人工智能等领域有着广泛的应用。本章将通过一些实例，展示这些理论如何转化为实际的解决方案。 第七章：跨越学科的界限——数学与其他领域的对话 数学并非孤立存在，它与物理、化学、生物、经济、计算机科学等众多学科紧密相连，并为它们提供了强大的理论支撑和研究工具。本章旨在激发你思考数学在其他领域的应用，并鼓励你探索跨学科的学习路径。 物理世界的数学语言： 从牛顿力学中的微分方程，到量子力学中的线性代数和概率论，再到相对论中的微分几何，数学是理解物理规律的基石。 化学分子的数学模型： 化学中的分子结构、反应动力学、量子化学计算等都离不开数学工具。 生物学中的数学建模： 从种群动态模型，到基因调控网络，再到生物信息学的数据分析，数学正在深刻地改变着生物学的研究范式。 经济学的理性分析： 数学在经济学中扮演着至关重要的角色，从宏观经济模型到微观市场分析，都依赖于精密的数学推导。 计算机科学的理论基础： 算法、数据结构、计算理论、密码学、机器学习等计算机科学的核心领域，都根植于数学的原理。 学习的旅程，永无止境 这本指南旨在为你打开通往数学世界的大门，提供一个全面而深入的视角，让你理解数学的逻辑之美、结构之妙、变化之深。它并非要你记住每一个公式或定理，而是要培养你独立思考、逻辑推理、解决问题的能力，以及对数学的兴趣和热爱。 我们相信，通过对这些基础概念的深入理解，你将能够： 构建严谨的逻辑框架： 无论是分析一个科学问题，还是评估一个社会现象，你都能以清晰的逻辑思维来审视。 掌握抽象思维的能力： 你将能够跳出具体的例子，理解更一般化的数学原理，并将其应用于解决不同类型的问题。 培养发现规律的敏锐度： 你将学会从看似杂乱无章的信息中，提炼出潜在的数学模式和规律。 增强解决复杂问题的信心： 你将能够运用数学工具，将复杂的问题分解，并找到有效的解决方案。 激发持续学习的动力： 你将认识到数学的无限魅力，并愿意不断探索更广阔的数学领域。 无论你未来的道路将通向何方，对数学的深刻理解都将是你宝贵的财富。这本指南是你踏上这段精彩旅程的起点，愿它为你点燃探索数学智慧的火花，让你在理性的世界中，找到无限的乐趣与可能。

评分☆☆☆☆☆

我之所以对《矩阵分析学习指导》这本书充满期待，是因为我一直觉得，在学习线性代数时，虽然矩阵的概念已经接触过，但对其“分析”层面的理解还远远不够。我希望这本书能够深入挖掘矩阵的内在属性，以及这些属性如何影响其在各种数学和工程问题中的行为。我特别关注书中是否会详细讲解“矩阵的范数”的多种类型（如Frobenius范数、L1范数、L2范数等）及其在不同场景下的意义和应用。比如，为什么在某些优化问题中，我们倾向于使用L1范数来inducing稀疏性？这背后涉及到怎样的数学原理？我希望书中能够通过一些生动形象的例子，让我能够直观地理解这些概念。此外，我对于“矩阵的奇异值分解（SVD）”在数据降维、去噪、推荐系统等领域的广泛应用一直非常感兴趣。我希望能在这本书中找到对SVD更深入的解释，不仅仅是如何计算，更重要的是理解SVD如何揭示数据的内在结构和关键信息。如果书中还能包含一些关于如何判断矩阵是否可逆、如何有效求解大型线性方程组等方面的“技巧性”指导，那将对我的学习大有裨益。

评分☆☆☆☆☆

《矩阵分析学习指导》这本书的标题让我眼前一亮，因为它承诺的是“指导”，而不是单纯的理论堆砌。作为一名对数据可视化和图论分析感兴趣的学生，我深知矩阵在表示和分析图结构数据方面所扮演的关键角色。我希望这本书能够系统地讲解如何将图论中的各种概念，如邻接矩阵、度矩阵、拉普拉斯矩阵等，转化为矩阵分析的语言，并进一步分析图的性质。我特别关注书中是否会深入探讨“图谱理论”的相关内容，比如，如何通过分析拉普拉斯矩阵的特征值和特征向量来揭示图的连通性、聚类结构以及传播动力学。我希望书中能够提供一些实际的图数据分析案例，展示如何运用矩阵分析的方法来解决诸如社区发现、节点重要性排序等问题。此外，我对于“矩阵的低秩逼近”在处理大规模图数据时可能起到的作用也充满兴趣，因为现实世界中的图数据往往非常庞大，如何通过近似的方法来提取关键信息，将是研究的重点。如果这本书能提供一些关于如何选择合适的矩阵分解方法来提高图分析算法效率的见解，那对我来说将非常有价值。

评分☆☆☆☆☆

我之所以对《矩阵分析学习指导》这本书充满好奇，很大程度上是因为我在学习量子计算的过程中，频繁地遇到各种各样的矩阵运算和概念。量子比特的态可以用向量表示，量子门的操作可以用矩阵来描述，而量子算法的分析则离不开对酉矩阵、厄米矩阵等特殊矩阵性质的深入理解。我希望这本书能够帮助我打下坚实的矩阵分析基础，让我能够更清晰地理解量子计算中的数学原理。我特别期待书中是否会详细介绍“张量积”的概念，因为在量子计算中，多比特系统的状态描述就需要用到张量积，而它与矩阵乘法的联系和区别，以及如何在实际中计算和操作，是我一直想要弄清楚的。另外，关于“矩阵的特征值分解”和“奇异值分解”在量子算法设计中的应用，比如在量子隐形传态、量子纠缠等概念的数学描述中，我希望能有深入的讲解。我希望这本书能用一种清晰易懂的方式，将抽象的数学概念与量子计算的实际应用联系起来，让我不仅能够理解公式，更能体会到数学之美在量子世界中的体现。如果书中能够包含一些量子计算领域常见的矩阵运算示例，那就更好了。

评分☆☆☆☆☆

当我看到《矩阵分析学习指导》这本书名时，我的脑海中立刻浮现出那些在算法竞赛中遇到的与矩阵相关的难题，以及在机器学习领域中，诸如奇异值分解（SVD）和主成分分析（PCA）等经典应用。我一直在寻找一本能够系统地梳理矩阵分析理论，并将其与实际应用紧密结合的书籍。我希望这本书能够不仅仅是罗列定理公式，而是能够清晰地阐释每个概念背后的数学思想和几何直观。例如，在讲解向量空间时，我希望能看到它如何与线性变换联系起来，以及在这些空间中，矩阵扮演着怎样的角色。我特别好奇书中是否会包含一些关于矩阵分析在图论、网络分析等领域应用的案例。因为这些领域的数据往往天然地可以用矩阵来表示，而矩阵分析的方法也能够有效地揭示图的结构特性和潜在规律。另外，对于一些数值计算方面的问题，比如矩阵的条件数对求解精度的影响，以及如何通过一些预处理技术来改善计算性能，我希望这本书能够有所涉及。我期待这本书能够为我打开一扇新的大门，让我能够更深入地理解和运用矩阵分析，在算法设计和数据分析领域取得更大的突破。

评分☆☆☆☆☆

我对《矩阵分析学习指导》抱有相当高的期望，因为它似乎触及了我作为一名科研工作者在工作中遇到的一个痛点。在很多领域，我们都会遇到大量的数值数据，而如何有效地处理和分析这些数据，往往是研究深化的关键。矩阵分析提供了一个强大的数学工具集，但我常常觉得自己在应用这些工具时，更多是凭经验或者照搬别人的代码，而缺乏一种系统性的、深入的理解。我希望这本书能够填补这一空白，它不仅仅是理论的梳理，更重要的是能够帮助我建立起一种“矩阵思维”。比如，在讲解矩阵的性质时，我希望它能联系到实际数据的特性，说明为什么某个性质对于特定类型的数据分析至关重要。当我看到书中出现“张量”或者“张量分析”相关的内容时，我会特别感兴趣，因为我认为这是未来数据分析的一个重要方向，而矩阵分析很可能是理解张量分析的基石。此外，我希望书中能提供一些关于矩阵分析在数值计算稳定性和效率方面的讨论。在实际应用中，算法的稳定性和计算效率直接影响到结果的可靠性和可行性，而这些往往与矩阵的结构和性质息息相关。我渴望这本书能够深入地探讨这些实际问题，并给出具有指导意义的解答，让我能够更自信、更有效地将矩阵分析的理论转化为解决实际科研问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就足够吸引人，一种沉静而又充满力量感的配色，配上醒目的标题“矩阵分析学习指导”，让我立刻产生了翻阅的冲动。我一直觉得数学这个学科，尤其是像矩阵分析这样偏抽象的内容，如果不能有一个好的引导，很容易让人望而却步。市面上也有不少教材，但总觉得有些地方不够深入，或者讲解方式过于生硬，导致学习效率不高。我希望这本《矩阵分析学习指导》能真正起到“指导”的作用，不仅仅是简单地罗列公式定理，更重要的是能够帮助读者建立起对矩阵分析的直观理解，能够从不同的角度去审视和运用这些概念。比如，我特别好奇它在讲解线性空间、线性变换的时候，会不会结合一些实际的几何图形或者物理场景来辅助说明？因为我个人是通过类比和可视化来学习会更加有效。另外，关于特征值和特征向量的部分，我一直觉得这是矩阵分析的核心，也是最能体现矩阵“内在属性”的地方，我非常期待这本书能给出一些别出心裁的解释，能够让我真正理解它们在不同领域的应用，比如在稳定性分析、主成分分析等场景中，它们究竟扮演了怎样的角色？我还会关注书中在解题方法上的指导，有时候一道题的解法可能有很多种，选择最优的、最巧妙的解法往往需要经验和技巧，不知道这本书在这方面会不会有独到的见解。总而言之，这本书的出现，让我看到了希望，希望能在我探索矩阵分析的道路上，点亮一盏明灯。

评分☆☆☆☆☆

对于《矩阵分析学习指导》这本书，我抱有一种非常期待的态度，因为它似乎正是我在进行信号处理研究时急需的工具。在信号处理领域，我们经常需要处理大量的离散信号，而将这些信号表示成向量或矩阵，并运用矩阵分析的方法进行处理，是整个研究流程的关键。我希望这本书能够系统地梳理矩阵分析的核心理论，并将其与信号处理中的具体问题紧密结合。我尤其关注书中关于“矩阵的分解”（如LU分解、QR分解、Cholesky分解）的讲解，因为这些分解在求解线性方程组、最小二乘问题等方面至关重要，而这些问题在信号恢复、参数估计等场景中屡见不鲜。我希望能看到书中不仅仅是给出分解的算法，更重要的是解释这些分解的意义，以及它们在解决实际问题时为什么有效。此外，我希望书中能够涉及一些关于“矩阵的条件数”和“数值稳定性”的讨论，因为在处理实际信号数据时，往往会遇到噪声和误差，而这些因素可能会对计算结果的精度产生严重影响。如果这本书能够提供一些关于如何选择合适的矩阵分析方法来提高算法的鲁棒性和准确性的指导，那将非常有价值。总而言之，我希望这本书能成为我在信号处理研究道路上的良师益友，为我提供坚实的理论基础和实用的解题思路。

评分☆☆☆☆☆

《矩阵分析学习指导》这本书的出现，对我来说，无疑是雪中送炭。作为一名初入深度学习领域的学生，我深切感受到矩阵运算是支撑起整个深度学习框架的基石。然而，在许多教材中，矩阵这部分内容往往被一带而过，或者只是简单地给出定义，让我感觉像是“知其然，不知其所以然”。我希望这本书能够填补这个空白，它不仅仅是提供一套学习矩阵分析的路线图，更能帮助我建立起对矩阵“感觉”和“直觉”。我特别期待它在讲解矩阵乘法、转置、逆等基本运算时，能够深入到其几何意义和实际应用，比如，矩阵乘法是如何表示一个复合的线性变换，而转置又在求逆和求解线性方程组中扮演了怎样的角色。我非常好奇书中是否会详细介绍一些关于“正定矩阵”、“半正定矩阵”等特殊矩阵的性质，以及它们在优化问题中的重要作用。因为在深度学习的训练过程中，损失函数的 Hessian 矩阵往往具有这些性质，理解它们对于理解和改进优化算法至关重要。我希望这本书能够以一种易于理解的方式，让我不仅能够掌握矩阵的计算技巧，更能理解其背后的数学原理，从而在构建和理解复杂的深度学习模型时，能够更加得心应手。

评分☆☆☆☆☆

这本书《矩阵分析学习指导》的标题立刻吸引了我，因为它承诺提供的是“指导”，而不是简单地罗列那些枯燥的定义和定理。我深知矩阵分析在数学、物理、工程、计算机科学等诸多领域的重要性，但同时我也清楚，它也是一个相对抽象且充满挑战的领域。我希望这本书能像一个经验丰富的导师，循序渐进地引导我深入理解矩阵的本质，而不仅仅是停留在计算的层面。我特别关注它是否会对一些核心概念进行深入的剖析，比如，它会如何解释“矩阵的秩”这个概念，它不仅仅代表着线性无关的行或列的数量，更深层地，它揭示了线性变换的“维度压缩”能力，以及数据之间的“冗余度”。我希望这本书能够通过各种生动形象的例子，让我摆脱对抽象符号的恐惧，能够将理论知识与实际应用联系起来。例如，在讲解矩阵的范数时，我希望能看到它如何影响算法的收敛性和稳定性，以及在处理大规模数据时，选择合适的范数可以带来怎样的优势。我更希望这本书能教会我“如何思考”矩阵问题，而不是仅仅“如何计算”矩阵问题，培养我从不同角度审视矩阵的性质和行为的能力。如果它能包含一些常见的矩阵分析误区及其纠正方法，那将是锦上添花。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《矩阵分析学习指导》的时候，我其实带着一种既期待又略带怀疑的心情。期待是因为我知道矩阵分析在现代科学技术中的重要性，从量子力学到机器学习，再到图像处理，无处不见它的身影。怀疑则是因为，坦白说，我之前接触过一些矩阵分析的书籍，但学习过程并不算顺利，很多时候感觉自己只是在被动地记忆和套用公式，而没有真正理解其背后的逻辑和思想。我希望这本书能够改变这种状况，它不仅仅是提供一个学习的框架，更能激发我的学习兴趣和独立思考能力。我尤其关注书中对于“应用”的侧重点，比如，它是否会深入到一些前沿的研究领域，展示矩阵分析在解决实际问题时的强大威力？我希望它能像一位经验丰富的向导，带着我穿越抽象的数学概念，去领略那些隐藏在数字背后的深刻原理。举个例子，在讲解矩阵分解（如SVD）的时候，我希望它不仅仅是告诉你如何计算，更能解释为什么SVD如此强大，它到底揭示了数据的哪些本质特征，以及在降维、去噪等方面是如何发挥作用的。我还希望它能提供一些“踩坑指南”，指出初学者在学习过程中容易遇到的误区和难点，并给出相应的规避建议。因为学习的过程就是不断试错和修正的过程，有一个过来人能提前点醒，绝对是事半功倍。我希望这本书能让我感受到，矩阵分析并非高不可攀，而是充满智慧和魅力的。

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是正品

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好好好 好好好好好好好 呵呵好好

评分☆☆☆☆☆

是正品

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挺好的

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