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.
##这本书不适合初学 概念能把我绕晕
评分 评分##读了7章,前3章讲的是基本概念。尤其是第3章对于算子的矩阵是一个很不错的引入方式。 后面的章节主要围绕下面的观点展开:寻找条件使得算子的矩阵包含尽可能多的0(参看P82倒数第3段) 下面分4种情形看, 1、向量空间 命题5.12,定理5.13讲的是上三角矩阵 命题5.21讲的是...
评分 评分##现在回头看,其实就是早先国内教法僵化,赶不上时代了,这本书又恰巧被引进过来,所以显得弥足珍贵。 ------------------------------------------------------------------- 给大学新生上的线性代数和高等数学课,也许是为了侧重灌输实用知识,教给学生的更多是一堆眼花缭乱的...
评分##错过了泛函的读起来真困难,不推荐
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##迹与行列式讲的还是不够自然,最好的讲法还是应该引入张量和外代数,即多线性反对称函数 可以参考这些回答: 行列式的本质是什么? https://www.zhihu.com/question/36966326/answer/1004321646 迹的几何意义是什么? https://www.zhihu.com/question/20533117/answer/586836350
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