你是不是曾經被線性代數里奇怪的名詞和繁瑣的計算所困?不知道在說什麽,也不知道該從哪里學習?那麽,這本書最合適你不過了。這是世界上最簡單的線性代數教科書,它透過漫畫式的情境說明,讓你邊看故事邊學知識,每讀完一篇就能理解一個概念,每一部分還附有文字說明,只要跟著這些簡單的習題進行操練,你將能在最短的時間內修煉成線性代數達人!
有趣的故事情節、時尚的漫畫人物造型、細致的內容講解定能給你留下深刻的印象,讓你看過忘不了。不論你是學生、上班族或是已經有一家屬於自己的公司的老板,活學活用線性代數知識,定能為你的學習與工作增添更多的便利。
目錄
序章 加油!線性代數
第1章 何謂線性代數
1.線性代數
2.研究要點和考試要點
3.數學家眼中的線性代數
3.1 數學家眼中的線性代數
3.2 線性代數和公理
第2章 基礎知識
1.數的分類
2.充分必要條件
2.1 命題
2.2 必要條件和充分條件
2.3 充分必要條件
3.集 合
3.1 集合
3.2 集合的表示
3.3 子集
4.映 射
4.1 映射
4.2 像
4.3 值域和定義域
4.4 滿射、單射、滿單射
4.5 逆映射
4.6 線性映射
5.希臘文字
6.理科特有的說法
7.排列組合
8.主將的命令和映射
第3章 矩 陣
1.矩 陣
2.矩陣的運算
3.特殊矩陣
第4章 矩陣(續)
1.逆矩陣
2.逆矩陣的求解方法
3.行列式
4.求解行列式值的方法
5.利用代數余子式的方法求逆矩陣
5.1 元素α的余子式
5.2 元素α的代數式
5.3 利用代數余子式法求逆矩陣
6.利用克萊姆法則解一次方程組
第5章 向量
1.向量
2.向量的計算
3.向量表示
第6章 向量(續)
1.線性獨立
2.基
3.維數
3.1 子空間
3.2 基和維數
4.坐標
第7章 線性映射
1.線性映射
2.學習線性映射有何用處
3.特殊的線性映射
3.1 放大
3.2 旋轉
3.3 平移
3.4 透視投影
4.核、像空間、維數公式
5.秩
5.1 秩
5.2 秩的求法
6.線性映射和矩陣的關系
第8章 特征值和特征向量
1.特征值和特征向量
2.特征值和特征向量的求法
3.n階方陣,次冪的求法
4.是否存在重解與對角化
4.1 存在重解時的示例1
4.2 存在重解時的示例2
附錄1 習題
參考文獻
第1章 何謂線性代數
1.線性代數
2.研究要點和考試要點
3.數學家眼中的線性代數
3.1 數學家眼中的線性代數
3.2 線性代數和公理
第2章 基礎知識
1.數的分類
2.充分必要條件
2.1 命題
2.2 必要條件和充分條件
2.3 充分必要條件
3.集 合
3.1 集合
3.2 集合的表示
3.3 子集
4.映 射
4.1 映射
4.2 像
4.3 值域和定義域
4.4 滿射、單射、滿單射
4.5 逆映射
4.6 線性映射
5.希臘文字
6.理科特有的說法
7.排列組合
8.主將的命令和映射
第3章 矩 陣
1.矩 陣
2.矩陣的運算
3.特殊矩陣
第4章 矩陣(續)
1.逆矩陣
2.逆矩陣的求解方法
3.行列式
4.求解行列式值的方法
5.利用代數余子式的方法求逆矩陣
5.1 元素α的余子式
5.2 元素α的代數式
5.3 利用代數余子式法求逆矩陣
6.利用克萊姆法則解一次方程組
第5章 向量
1.向量
2.向量的計算
3.向量表示
第6章 向量(續)
1.線性獨立
2.基
3.維數
3.1 子空間
3.2 基和維數
4.坐標
第7章 線性映射
1.線性映射
2.學習線性映射有何用處
3.特殊的線性映射
3.1 放大
3.2 旋轉
3.3 平移
3.4 透視投影
4.核、像空間、維數公式
5.秩
5.1 秩
5.2 秩的求法
6.線性映射和矩陣的關系
第8章 特征值和特征向量
1.特征值和特征向量
2.特征值和特征向量的求法
3.n階方陣,次冪的求法
4.是否存在重解與對角化
4.1 存在重解時的示例1
4.2 存在重解時的示例2
附錄1 習題
參考文獻
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