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Sheldon Axler

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第1章向量空间
S1.1 复数
S1.2 向量空间的定义
S1.3 向量空间的性质
S1.4 子空间
S1.5 和与直和
习题
第2章有限维向量空间
S2.1 张成与线性无关
S2.2 基
S2.3 维数
习题
第3章线性映射
S3.1 定义与例子
S3.2 零空间与值域
S3.3 线性映射的矩阵
S3.4 可逆性
习题
第4章多项式
S4.1 次数
S4.2 复系数
S4.3 实系数
习题
第5章本征值与本征向量
S5.1 不变子空间
S5.2 多项式对算子的作用
S5.3 上三角矩阵
S5.4 对角矩阵
S5.5 实向量空间的不变子空间
习题
第6章内积空间
S6.1 内积
S6.2 范数
S6.3 规范正交基
S6.4 正交投影与极小化问题
S6.5 线性泛函与伴随
习题
第7章内积空间上的算子
S7.1 自伴算子与正规算子
S7.2 谱定理
S7.3 实内积空间上的正规算子
S7.4 正算子
S7.5 等距同构
S7.6 极分解与奇异值分解
习题
第8章复向量空间上的算子
S8.1 广义本征向量
S8.2 特征多项式
S8.3 算子的分解
S8.4 平方根
S8.5 极小多项式
S8.6 约当形
习题
第9章实向量空间上的算子
S9.1 方阵的本征值
S9.2 分块上三角矩阵
S9.3 特征多项式
习题
第10章迹与行列式
S10.1 基变换
S10.2 迹
S10.3 算子的行列式
S10.4 矩阵的行列式
S10.5 体积
习题
符号索引
索引
· · · · · · (收起)

具体描述

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.

用户评价

评分☆☆☆☆☆

##这本书应该是个好书的，前大半本也确实不错，但是搞到后面尤其是第八章起开始懵逼了。两个原因：这本书采用了比较新的框架，和传统的差别很大，我认为还是传统的更适合我；讲理论的时候基本都不包括应用（除了一个我印象很深的用正交投影解决多项式逼近问题），没应用的纯数学让我这种工科人迅速懵逼，兴趣降低。总之是个好书，但是有一部分我目前欣赏不来，以后功力提高可能再看看吧。

评分☆☆☆☆☆

##很多东西的讲法是很便于理解运用的，很多教材的话翻译成done right的讲法才能看明白在说什么

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

评分☆☆☆☆☆

##非常好的观点，可以衔接上泛函分析。缺点是忽视了矩阵的计算技巧，初学的话需要结合传统的高代教材一起看。

评分☆☆☆☆☆

##看到最后一页，才明白《线性代数应该这样学》用心良苦，《高等数学》和《线性代数》那些公式原理这么来，原来行列式从线性空间、线性映射、矩阵、特征值、内积、复化、算子、正交、等距同构、迹……这么一路定义过来的，才凝炼出我们最初《线性代数》一上来看到的“行列式”！

评分☆☆☆☆☆

##观点是要高一些，概念更加抽象。

评分☆☆☆☆☆