2 Solving Linear Equations
3 Vector Spaces and Subspaces
4 Orthogonality
5 Determinants
6 Eigenvalues and Eigenvectors
7 The Singular Value Decomposition (SVD)
8 Linear Transformations
9 Complex Vectors and Matrices
10 Applications
11 Numerical Linear Algebra
12 Linear Algebra in Probability & Statistics
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具体描述
用户评价
##其实更喜欢 Strang教授的 Lectures，Textbook太想做到循循善诱了，反而降低了阅读流畅度。
评分##在读第五版的，还不错，只可惜没有中文，无法对比理解。只读英文版，确实有所难处。
评分##开始还不以为然，看到第三章null space 开始觉得非常精彩。第一本更强调几何直觉，如果带着这些几何图像去研读这一本，定会收获更清晰的直觉。P311 第23题
评分##很好的教材，很好的课程
评分##我居然坚持下来了！很感动，依依不舍。Strang教授采用注重体验、注重知识点背后的数学原理和知识点之间的联系、理论和实际相结合、不在一开始用枯燥的定义和证明填鸭学生的教学方式，让从来就讨厌数学的我体会到线性代数之美。从代数理论体系下多个角度看待同一数学现象，获取的美妙感受是难以言表的。Strang教授幽默风趣有少年气，很羡慕他这种发自内心沉浸在工作中的状态。配套教材有些微言大义（想起当初学江元生《结构化学》的感受，文字简洁深奥第一遍看不懂），初学者一边听课一边读书效果更佳。
评分##线性代数教材巅峰之作。你会知道什么叫深入浅出，原来数学课本可以读来如此舒适。
评分##开始还不以为然，看到第三章null space 开始觉得非常精彩。第一本更强调几何直觉，如果带着这些几何图像去研读这一本，定会收获更清晰的直觉。P311 第23题
评分##Linear Algebra Done Right前本科线代普遍使用的教材。
评分##After being tired of 快速入门 “极限编程” 通过冒烟测试然后迅速淡忘，我选择建筑性地补习线性代数（为了学习机器学习）事实证明糟糕地表达和结构安排造成的隔阂远胜过母语和另一门语言之间地隔阂 国内教材真的太差了 授课顺序也很不合理
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