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《線性代數與矩陣論》第二版[DJVU] 資料下載
下載分級 教育资源
資源類別 學習材料
發布時間 2017/7/14
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《線性代數與矩陣論》第二版[DJVU] 資料下載 簡介: 資料介紹 相關專題學習資料: 數學物
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中文名: 線性代數與矩陣論 作者: 許以超 資源格式: DJVU 版本: 第二版 出版社: 許以超 書號: 9787040243079 發行時間: 2008年6月 地區: 大陸 語言: 簡體中文 線性代數與矩陣論  簡介:  線性代數與矩陣論.jpg 線性代數與矩陣論  內容簡介: 《線性代數與矩陣論》是將矩陣論和線性空間理論溶合在一起編寫的。《線性代數與矩陣論》先以中學時熟悉的多項式為基礎,《線性代數與矩陣論》將多項式理論交代清楚。《線性代數與矩陣論》接下去講多元多項式。然後是矩陣論和線性空間理論的基本工具:行列式、矩陣以及線性方程組求解理論。 《線性代數與矩陣論》從而引進線性空間、線性不等式和它上面的線性變換,以及求復方陣的Jordan標准形的代數理論和幾何解釋,Jordan標准形的應用,《線性代數與矩陣論》它包含了方陣函數和方陣在復相似下的標准型理論。給出了線性函數和它的推廣,即多重線性函數,Grassmann代數以及張量場。 《線性代數與矩陣論》接著轉向內積空間(即實和復Euclid空間的結構和二次型的分類)。最後三章是廣義逆矩陣的幾何基礎和矩陣處理,非負矩陣的基本性質和復矩陣偶在相抵下的標准形。《線性代數與矩陣論》的特點是充分發揮矩陣技巧在矩陣論和線性空間理論中的應用,涉及面也比較廣。 《線性代數與矩陣論》的另一個特點是書中的例題和習題比較難一點,雖然《線性代數與矩陣論》的一些習題已經被一些作者選為例題,但是《線性代數與矩陣論》的目的是使同學有一個良好的嚴格訓練環境,可以自由地選擇這些習題來做。《線性代數與矩陣論》可作為大學數學系高等代數或矩陣論的教科書或教學參考書。 線性代數與矩陣論  內容截圖:  線性代數與矩陣論..jpg 線性代數與矩陣論  目錄:  第一章 多項式理論 1. 1 一元多項式的代數運算 1. 2 一元多項式的可除性理論 1. 3 一元多項式的因式分解 1. 4 一元整系數多項式 1. 5 一元多項式的根 1. 6 一元實多項式的Sturm定理 1. 7 多元多項式和對稱多項式 第二章 行列式理論 2. 1 排列 2. 2 行列式 2. 3 代數余子式及Laplace展開式 2. 4 行列式計算的一些技巧 2. 5 Cramer法則 第三章 矩陣 3. 1 矩陣的代數運算 3. 2 Binet—Cauchy公式 3. 3 矩陣的逆方陣和秩 3. 4 初等變換和矩陣的相抵 3. 5 等價關系 第四章 線性方程組理論 4. 1 非齊次線性方程組 4. 2 齊次線性方程組 4. 3 方陣的特征根 4. 4 結式和判別式 第五章 線性空間 5. 1 線性空間 5. 2 基和基變換 5. 3 線性同構 5. 4 子空間 5. 5 線性方程組求解的幾何理論 第六章 線性變換 6. 1 線性變換 6. 2 商空間和不變子空間 6. 3 λ矩陣在相抵下的標准形 6. 4 復方陣在相似下的Jordan標准形 第七章 Jordan標准形的應用 7. 1 Jordan標准形的幾何意義 7. 2 Jordan標准形的應用 7. 3 方陣冪級數和方陣函數 7. 4 方陣在復相似下的標准形 第八章 線性函數和多重線性函數 8. 1 線性函數 8. 2 多重線性函數 8. 3 Grassman代數 8. 4 張量場 第九章 實Euclid空間 9. 1 雙線性函數 9. 2 實Euclid空間 9. 3 實方陣在實正交相似下的標准形 9. 4 實對稱方陣的特征根 9. 5 實線性不等式 第十章 二次型分類 10. 1 對稱方陣在相合下的標准形 10. 2 實正定對稱方陣和實方陣的極分解 10. 3 反對稱方陣在相合下的標准形 第十一章 復Euclid空間 11. 1 復Euclid空間 11. 2 復方陣在酉相似下的標准形 11. 3 Hermite方陣在復相合下的標准形 11. 4 正定Hermite方陣和復方陣的極分解 11. 5 復方陣在酉相合下的標准形 11. 6 復方陣在復正交相合下的標准形 第十二章 廣義逆矩陣 12. 1 線性方程組的最小二乘解 12. 2 強廣義逆矩陣 12. 3 廣義逆矩陣 第十三章 非負方陣 13. 1 不可分拆非負方陣的特征根 13. 2 非負方陣 13. 3 隨機方陣第十四章 矩陣偶的標准形理論 14. 1 矩陣偶在相抵下的標准形 14. 2 復對稱及反對稱方陣偶在相合下的標准形 名詞索引  《線性代數與矩陣論》來源於網絡,僅用於分享知識,學習和交流!請下載完在24小時內刪除。 《線性代數與矩陣論》禁用於商業用途!如果您喜歡《線性代數與矩陣論》,請購買正版,謝謝合作!
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