本书主要内容包括矩阵、矩阵的行列式、线性方程组与向量空间、矩阵的相似分类与可对角化、二次型与矩阵的合同分类。内容遵循从实例到理论再回到实践的模型化原则，注重培养学生的数学思维能力，特别是代数学中的分类、分解思想。

本书涉及：行列式、矩阵、向量、线性方程组、特征值和特征向量及二次型相关知识点，练习题及答案解析。

本书分上、下两册出版，下册包括向量代数与空间解析几何、多元函数微分学、多元函数积分学、无穷级数等内容。本书内容深入浅出、论述清晰、通俗易懂，强调数学在医药学中的应用，避免繁琐的计算和晦涩的理论，融入数学建模的思想和方法，注重与专业相结合，让数学更好地服务于实际应用。第二版新增了数学软件MATLAB的应用案例及配套数字资

本书内容涵盖了线性代数的主要知识点，包括行列式、矩阵及其运算、矩阵的初等变换与线性方程组、向量组的线性相关性、矩阵的特征值与特征向量、二次型等。习题难度由基础到提高，逐步引导学生深入理解和掌握知识点。题型丰富多样，包括填空题、计算题、证明题等，全面覆盖知识点，帮助学生从不同角度理解和应用线性代数知识。

本书分上篇和下篇。上篇包括静态卷曲空间上的张量分析学,下篇包括动态(运动和变形)卷曲空间上的张量分析学。更具体地讲,上篇涉及静态卷曲空间上张量的经典微分学、协变微分学和广义协变微分学,下篇涉及动态卷曲空间上张量的局部变分学、协变变分学和广义协变变分学。上篇从曲面上张量的经典微分学切入,引出张量的协变微分学。这部分内容虽

本书以独特的历史视角，追溯数学发展的关键节点，并揭示每一次数学突破如何为现代人工智能奠定理论基石。全书共15章，深入探讨了15个核心数学分支在AI中的应用，包括逻辑推理、微积分优化、概率建模、几何学习、对称性原理、数论安全、最优化算法、博弈策略、拓扑分析、混沌预测、计算复杂性、信息理论、控制系统、降维表示，以及智能的数

本书通过实例介绍了在科学研究和数学建模竞赛中常用的数学建模方法，包括主成分回归、岭回归、偏最小二乘回归、向量自回归、logistic回归、Probit回归、响应面回归、线性与非线性规划、多目标规划与目标规划、动态规划、智能优化算法、网络优化、计算机仿真、排队论、微分与差分、数据预处理、支持向量机、大数据统计等方法。

本书包含知识结构网络图，教材中的定义、定理和公式，典型例题的分析选讲，解题关键，常见错误和知识交叉点。

本书为考研用书，精选了高质量的题目，解析编写清晰，一题多解，涵盖解题技巧和秒杀攻略等。

本书通过将向量空间统一于线性空间的框架之下，避免了概念的分割与重复；通过将线性变换前置并与矩阵的特征理论深度融合，引导学生从更高的几何与变换视角理解核心概念，建立起严密而直观的知识体系。为强化解决实际问题的能力，本书引入了MATLAB与Python双轨实践指南，并提供习题的求解代码。同时，新增矩阵分解等章节，紧密结合最