本书共分为7章，分别为线性空间、线性变换、典型矩阵与变换、矩阵的相似标准形、矩阵分解、矩阵的微积分、广义逆矩阵。每章的内容包括：知识网络、归纳总结、典型例题、习题解答四部分。

本书内容涵盖行列式、矩阵、向量空间、线性方程组、矩阵的对角化及二次型共六章，总计约40万字。全书结构清晰，依次展开：第一章行列式(共六节)介绍行列式的定义、性质、展开与克拉默法则等；第二章矩阵(共七节)讲解矩阵的运算、逆矩阵、初等变换、秩及分块矩阵等内容；第三章向量空间(共五节)包括向量的运算、线性相关性、极大线性无关

本书的主要内容包括线性方程组、矩阵、初等变换和方程组解的判定、向量组的线性相关性、矩阵的相似与对角化、二次型。

本书既注重基础，又强调对于线性代数主要框架的理解，去掉了分块初等变换、若当标准型等超纲知识点的讲述。同时，本书引入了若干阅读材料，简单介绍了酉空间，双线性函数等与书中内容相关的数学知识，开阔学生们的眼界，使整个知识体系更加完整。本书在整体内容的安排、具体概念的引入，以及重要结论的证明中，都本着深入浅出、循序渐进的原则来

本书主要面向高等院校数学类本科生，也可作为非数学类专业师生的参考书。全书以线性代数课程内容为核心，系统构建了代数理论知识体系，内容涵盖行列式、矩阵、线性方程组与n维向量、线性空间、线性映射、特征值与特征向量、相似标准形、欧氏空间、二次型等模块。立足于本科数学相关专业的教学需求，遵循“夯实基础、突出逻辑、兼顾应用、融入思

RichardStanley的两卷本计数组合学入门已成为学生和专家们的标准指南。本书是第二卷，经过了全面修订，包括生成函数的复合，尤其是指数公式和Lagrange反演公式，有标记和无标记的树，代数、D有限、非交换生成函数以及对称函数。对称函数章节提供了唯一可用的关于此主题的适合于研究生级别的入门课程，并侧重于组合学，特

本书依据非数学类专业线性代数课程的教学基本要求和教学大纲编写而成，主要内容包括矩阵、行列式、向量空间及其线性变换、线性方程组、矩阵的相似化简、线性空间和线性变换共七章以及向量空间上的线性变换及其表示、Matlab与线性代数实验两个附录.每节末有适量的基础题供读者巩固基础知识，每章末有适量的综合提高题用以开拓读者思维。本

本书系统研究了直觉模糊集与毕达哥拉斯模糊集的理论拓展与应用。主要内容包括改进了两类模糊集的相似度与熵的计算公式，构建了新的公理体系和测度方法；拓展了毕达哥拉斯模糊集的集成算子(如Hamy平均、几何平均等)及其加权形式；将模糊集与可拓理论、聚类算法(如FCM)相融合，提出了新的融合模型与算法；最后，在网络舆情风险评价和海

全书共分7章，内容包括模糊集合及其运算、模糊统计方法、模糊关系与模糊聚类分析、模糊模型识别(最大隶属原则、择近原则)、模糊决策(含层次分析方法)、模糊线性规划、模糊逻辑、模糊控制。书后附录有MATLAB编程简介及本书中部分算法的源代码程序。书中详细介绍了应用于多个专业领域中较为成熟的实例，各章配有习题，书后附有习题参考

本书共分6章，系统围绕格论相关算子及应用展开，结构清晰、层层递进。第1章介绍格论、范畴论及拓扑学基本概念与结论，为后续阅读奠定基础。第2章聚焦单位区间，讲解三角模、三角余模、一致模的概念、表示及常见类型，同时阐述重叠函数与分组函数的基本性质及构造方法。第3章拓展至有界格，探讨三角模的序和构造、三角模范畴的Cartesi