【经典书】线性代数,352页pdf教你应该这样学

2020 年 12 月 20 日 专知
好的线性代数教材和资源往往能让我们学习起来事半功倍!今天推荐一个风靡全网的线性代数教材:《Linear Algebra Done Right》,中文译为:《线性代数应该这样学》。



这本书还是非常有名的。自第一版出版以来,在 30 多个国家为 200 多所高校所采用,其中包括斯坦福大学和加州大学伯克利分校等著名学府。而这本书在豆瓣上也有高达 9.4 的评分。


作者介绍:


Sheldon Jay Axler出生于1949年11月6日,是美国数学家,现任旧金山州立大学理工学院院长。他为数学教育做出了杰出的贡献,出版了多本数学教材。他获得普林斯顿大学的最高荣誉学士学位,他在加州大学伯克利分校获得数学博士学位,导师是Donald Sarason教授。之后,他又在麻省理工大学做博士后。Alxer 教授于1996获得美国数学协会颁发的Lester R. Ford奖,2002年,他成为美国数学学会的成员,现在是American Mathematical Monthly的副主编,Mathematical Intelligencer的主编。他的书《Linear Algebra Done Right》,也就是我们今天要说的这本,避开了行列式的使用,转而使用其他的方法。


https://www.axler.net/


目录:


该书总共包含 10 章内容,重点在于理解有限维向量空间上的线性算子的结构。具体章节为:


本书的章节目录

第一章向量空间

1.1 复数

1.2 向量空间的定义

1.3 向量空间的性质

1.4 子空间

1.5 和与直和

习题

第二章有限维向量空间

2.1 张成与线性无关

2.2 

2.3 维数

习题

第三章线性映射

3.1 定义与例子

3.2 零空间与值域

3.3 线性映射的矩阵

3.4 可逆性

习题

第四章多项式

4.1 次数

4.2 复系数

4.3 实系数

习题

第五章特征值与特征向量

5.1 不变子空间

5.2 多项式对算子的作用

5.3 上三角矩阵

5.4 对角矩阵

5.5 实向量空间的不变子空间

习题

第六章内积空间

6.1 内积

6.2 范数

6.3 规范正交基

6.4 正交投影与极小化问题

6.5 线性泛函与伴随

习题

第七章内积空间上的算子

7.1 自伴算子与正规算子

7.2 谱定理

7.3 实内积空间上的正规算子

7.4 正算子

7.5 等距同构

7.6 极分解与奇异值分解

习题

第八章复向量空间上的算子

8.1 广义特征向量

8.2 特征多项式

8.3 算子的分解

8.4 平方根

8.5 极小多项式

8.6 若尔当标准形

习题

第九章实向量空间上的算子

9.1 方阵的特征值

9.2 分块上三角矩阵

9.3 特征多项式

习题

第十章迹与行列式

10.1 基变换

10.2 

10.3 算子的行列式

10.4 矩阵的行列式

10.5 体积

习题

记号


这本《Linear Algebra Done Right》虽然只有 352 页,但是内容非常全面,基本涵盖了线性代数的各个方面,包括:向量空间、线性独立、跨度、基础和维度、线性映射、特征值和特征向量等等。


内容上来说也是图文并茂,不仅提供知识点的证明,还有相应的例子加以解释。


https://www.springer.com/gp/book/9783319110790



专知便捷查看

便捷下载,请关注专知公众号(点击上方蓝色专知关注)

  • 后台回复“LADR” 可以获取《【经典书】线性代数,352页pdf教你应该这样学》专知下载链接索引

专知,专业可信的人工智能知识分发,让认知协作更快更好!欢迎注册登录专知www.zhuanzhi.ai,获取5000+AI主题干货知识资料!
欢迎微信扫一扫加入专知人工智能知识星球群,获取最新AI专业干货知识教程资料和与专家交流咨询
点击“ 阅读原文 ”,了解使用 专知 ,查看获取5000+AI主题知识资源
登录查看更多
7

相关内容

线性代数(Linear Algebra)是数学的一个分支,它的研究对象是向量,向量空间(或称线性空间),线性变换和有限维的线性方程组。向量空间是现代数学的一个重要课题;因而,线性代数被广泛地应用于抽象代数和泛函分析中;通过解析几何,线性代数得以被具体表示。线性代数的理论已被泛化为算子理论。由于科学研究中的非线性模型通常可以被近似为线性模型,使得线性代数被广泛地应用于自然科学和社会科学中。 - 题图来自「维基百科」。
干货书《金融数学导论: 概念与计算方法》,290页pdf
专知会员服务
63+阅读 · 2021年5月7日
专知会员服务
79+阅读 · 2021年5月4日
【经典书】信息论原理,774页pdf
专知会员服务
255+阅读 · 2021年3月22日
专知会员服务
76+阅读 · 2021年3月16日
【经典书】线性代数元素,197页pdf
专知会员服务
55+阅读 · 2021年3月4日
【经典书】线性代数,399页pdf,Georgi Shilov经典本科教材
【经典书】线性代数,286页pdf
专知会员服务
129+阅读 · 2021年2月28日
【经典书】线性代数,Linear Algebra,525页pdf
专知会员服务
77+阅读 · 2021年1月29日
【经典书】C语言傻瓜式入门(第二版),411页pdf
专知会员服务
51+阅读 · 2020年8月16日
【经典书】概率统计导论第五版,730页pdf
专知会员服务
238+阅读 · 2020年7月28日
那些值得推荐和收藏的线性代数学习资源
博客 | MIT—线性代数(下)
AI研习社
6+阅读 · 2018年12月20日
博客 | MIT—线性代数(上)
AI研习社
9+阅读 · 2018年12月18日
学好机器学习,这里有你想要的一切
算法与数据结构
5+阅读 · 2018年6月19日
“花书”的佐餐,你的线性代数笔记
量子位
5+阅读 · 2018年3月29日
机器学习应该准备哪些数学预备知识?
AI100
4+阅读 · 2017年11月26日
图解高等数学|线性代数
遇见数学
39+阅读 · 2017年10月18日
机器学习算法的运算基础——矩阵
AI100
3+阅读 · 2017年8月2日
微积分的本质 合集
遇见数学
12+阅读 · 2017年7月29日
Arxiv
8+阅读 · 2021年2月1日
Arxiv
7+阅读 · 2020年12月10日
A Survey on Edge Intelligence
Arxiv
51+阅读 · 2020年3月26日
Arxiv
4+阅读 · 2019年11月25日
Foreground-aware Image Inpainting
Arxiv
4+阅读 · 2019年1月17日
VIP会员
相关VIP内容
干货书《金融数学导论: 概念与计算方法》,290页pdf
专知会员服务
63+阅读 · 2021年5月7日
专知会员服务
79+阅读 · 2021年5月4日
【经典书】信息论原理,774页pdf
专知会员服务
255+阅读 · 2021年3月22日
专知会员服务
76+阅读 · 2021年3月16日
【经典书】线性代数元素,197页pdf
专知会员服务
55+阅读 · 2021年3月4日
【经典书】线性代数,399页pdf,Georgi Shilov经典本科教材
【经典书】线性代数,286页pdf
专知会员服务
129+阅读 · 2021年2月28日
【经典书】线性代数,Linear Algebra,525页pdf
专知会员服务
77+阅读 · 2021年1月29日
【经典书】C语言傻瓜式入门(第二版),411页pdf
专知会员服务
51+阅读 · 2020年8月16日
【经典书】概率统计导论第五版,730页pdf
专知会员服务
238+阅读 · 2020年7月28日
相关资讯
那些值得推荐和收藏的线性代数学习资源
博客 | MIT—线性代数(下)
AI研习社
6+阅读 · 2018年12月20日
博客 | MIT—线性代数(上)
AI研习社
9+阅读 · 2018年12月18日
学好机器学习,这里有你想要的一切
算法与数据结构
5+阅读 · 2018年6月19日
“花书”的佐餐,你的线性代数笔记
量子位
5+阅读 · 2018年3月29日
机器学习应该准备哪些数学预备知识?
AI100
4+阅读 · 2017年11月26日
图解高等数学|线性代数
遇见数学
39+阅读 · 2017年10月18日
机器学习算法的运算基础——矩阵
AI100
3+阅读 · 2017年8月2日
微积分的本质 合集
遇见数学
12+阅读 · 2017年7月29日
相关论文
Arxiv
8+阅读 · 2021年2月1日
Arxiv
7+阅读 · 2020年12月10日
A Survey on Edge Intelligence
Arxiv
51+阅读 · 2020年3月26日
Arxiv
4+阅读 · 2019年11月25日
Foreground-aware Image Inpainting
Arxiv
4+阅读 · 2019年1月17日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员