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Sheldon Axler 杜现昆

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发表于2025-04-07

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商品介绍

2016-10 平装 9787115431783

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书籍描述

Sheldon 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》的编委，*Mathematical Intelligencer*主编，同时还是Springer的GTM研究生数学教材系列等多个系列丛书的主编。

本书强调抽象的向量空间和线性映射, 内容涉及多项式、本征值、本征向量、内积空间、迹与行列式等. 本书在内容编排和处理方法上与国内通行的做法大不相同, 它完全抛开行列式, 采用更直接、更简捷的方法阐述了向量空间和线性算子的基本理论. 书中对一些术语、结论、数学家、证明思想和启示等做了注释, 不仅增加了趣味性, 还加强了读者对一些概念和思想方法的理解.

本书起点低, 无需线性代数方面的预备知识即可学习, 非常适合作为教材. 另外, 本书方法新颖, 非常值得相关教师和科研人员参考.

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读者评价

评分☆☆☆☆☆

##LADR并不是特别入门的一本书, 书中有许多留给读者验证的命题以及证明过程稍显简略的定理, 因此我正在做这本书的讲解视频, 力求挖透重点, 同时检验自己是否真的理解. 目前已录完了第一章, 链接如下: [https://www.bilibili.com/video/BV1uK4y1a7jL/] 从我第一次接触到线性代数这...

评分☆☆☆☆☆

##首先要声明的是，这本书可以说是一本介于工科线性代数与数学系高等代数之间的书。换句话说，这本书是一本单纯介绍线性映射的书，几乎不涉及到任何具体的“矩阵运算”问题。这本书和工科的线性代数加起来，基本上就构成了数学系的高等代数的内容（可能还是比数学系的内容少）。...

评分☆☆☆☆☆

##考研的时候上过李永乐的线性代数课，学到了很多计算方法和做题技巧，但仅限于这个层面，对于一些线性代数的insight完全不懂。最近在准备考博复习的时候，《矩阵论》这本书看的实在是太卡壳了，决定还是先补一下线性代数的基础知识，对线性代数的认识不能只停留在计算层面，在知...

评分☆☆☆☆☆

##这根本就不是一本初学者的书

评分☆☆☆☆☆

##虽然起点低，但是本书不适合作为第一次学习线性代数的教材。因为如果仅仅学了矩阵和行列式的一堆相关性质和计算是学不好线性代数的，反过来尽量避免矩阵和行列式的（本书为了集中研究线性算子本身的性质）一样也学不好线性代数，所以我认为本书不适宜第一次学线性代数的教材。从教材的角度来说，本书不适合数学系的，因为跟高代相比太浅；也不适合工程类的，因为太深而且没有跟应用联系起来，对于工程技术类的专业来说，D .C.Lay的《线性代数及其应用》要更加合适一点。本书非常适合物理系的学生在学习量子力学之前的一个学期进行第二遍的自学线性代数，学完后会对量子力学中的矩阵力学部分理解的更加深刻。