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线性代数(第5版)

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作者[美]Gilbert Strang 吉尔伯特·斯特朗)

出版社清华大学出版社

ISBN9787302535560

出版时间2019-08

版次1

装帧其他

开本其他

纸张胶版纸

定价108元

货号SC:9787302535560

上书时间2024-05-10

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商品描述
作者简介:
"作者GILBERT STRANG为Massachusetts Institute of Technology数学系教授。从UCLA博士毕业后一直在MIT任教.教授的课程有“数据分析的矩阵方法”“线性代数”“计算机科学与工程”等,出版的图书有Linear Algebra and Learning from Data (NEW)、See math.mit.edu/learningfromdata、Introduction to Linear Algebra - Fifth Edition 、Contact linearalgebrabook@gmail.com、Complete List of Books and Articles、Differential Equations and Linear Algebra。
"
主编推荐:
Gilbert Strang的《线性代数(第5版)》是一本经典线性代数教材。此书深入浅出地展示了线性代数的所有核心概念,讲述过程中恰当穿插了各种应用,体现了线性代数特别有用的思想。
精彩内容:
Preface 

I am happy for you to see this Fifth Edition of Introduction to Linear Algebra. This is the text for my video lectures on MIT’s OpenCourseWare (ocw.mit.edu and also YouTube). I hope those lectures will be useful to you (maybe even enjoyable !). 
Hundreds of colleges and universities have chosen this textbook for their basic linear algebra course. A sabbatical gave me a chance to prepare two new chapters about probability and statistics and understanding data. Thousands of other improvements too— probably only noticed by the author. . . Here is a new addition for students and all readers: 
Every section opens with a brief summary to explain its contents. When you read a new section, and when you revisit a section to review and organize it in your mind, those lines are a quick 
...
内容简介:
线性代数内容包括行列式、矩阵、线性方程组与向量、矩阵的特征值与特征向量、二次型及Mathematica 软件的应用等。 每章都配有习题,书后给出了习题答案。本书在编写中力求重点突出、由浅入深、 通俗易懂,努力体现教学的适用性。本书可作为高等院校工科专业的学生的教材,也可作为其他非数学类本科专业学生的教材或教学参考书。
目录:
Table of Contents 
1 Introduction to Vectors 1 
1 1 VectorsandLinearCombinations                       2 

1 2 LengthsandDotProducts                           11 

1 3 Matrices                                     22 

2 Solving Linear Equations 31 
2 1 VectorsandLinearEquations                         31 

2 2 TheIdeaofElimination                            46 

2 3 EliminationUsingMatrices                          58 

2 4 RulesforMatrixOperations                          70 

2 5 InverseMatrices                                83 

2 6 Elimination = Factorization: A = LU                    97 

2 7 TransposesandPermutations                          108 

3 Vector Spaces and Subspaces 122 
3 1 SpacesofVectors                                122 

3 2 The Nullspace 
...

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