本书是按新时期大学数学教学大纲编写，内容丰富、理论严谨、思路清晰、例题典型、方法性强，注重分析解题思路与规律，对培养和提高学生的学习兴趣以及分析问题和解决问题的能力将起到较大的作用.全书共分6章，内容涵盖了行列式、矩阵及其运算、向量组、线性方程组解的结构、方阵、特征值与特征向量、二次型等.书后附有兰套线性代数综合测试题

作者从事长期从事“高等数学”“线性代数”“概率统计”等大学数学类课程的教学与研究，教学30多年，有丰富的教材编写经验。本书主要内容有：第一章行列式、第二章矩阵、第三章线性方程组与向量组的线性相关性、第四章特征值和特征向量矩阵的相似对角化、第五章二次型。每章后配有思维导图和习题，书后有习题解答。书中配有二维码，读者可扫码

GilbertStrang是麻省理工学院数学教授，美国国家科学院院士和美国艺术与科学院院士，在有限元理论、变分法、小波分析及线性代数等领域卓有成就，著有多部经典数学教材，开设多门开放式课程，享有国际盛誉。本书是深度学习的导论，全面介绍机器学习的数学基础，阐述架构神经网络的核心思想，主要内容包括线性代数的重点、大规模矩阵

"本书是普通高等教育“十一五”国家级规划教材。为便于读者更好地理解，本书在第2版基础上进行了更新：调整了章节顺序，更新了部分例题、证明表述。本书分为集合论、初等数论、图论、组合数学、代数结构、数理逻辑等6个部分，既有严谨、系统的理论阐述，也有丰富的、面向计算机科学与技术发展的应用实例，同时配有大量的典型例题与练习。各章

"本书介绍了图与网络的基本概念与核心内容，其中，核心内容有连通性、欧拉问题与哈密顿圈问题、平面图与着色问题、拉姆齐数与随机图等。包括的经典算法有最小支撑树和最短路算法、网络流算法与匹配算法。本书在内容上注重理论与实例相结合，也注重将一些现代学科的应用融入相应的章节，如信息学、生物医药、人工智能、编码设计、芯片设计等。在

本书依据高等学校经济管理类本科数学基础课程教学基本要求，在总结线性代数课程教学改革成果，吸收国内外同类教材的优点，结合我国高等教育发展趋势的基础上编写而成，以突出数学思想、强化概念理解、注重思维发展、培养数学能力、体现教育理念、提高教学质量为根本，力求实现课程内容与数学思想相促进、知识传授与能力培养相融合、理论教学与实

本书在全面介绍组合数学基础、母函数、递推关系、容斥原理、抽屉原理、基于群论的图染色问题的基础上，还介绍了组合优化、组合算法、编码理论等。全书共分为10章：第1-2章介绍组合数学的基础；第3章着重讨论了两种不同类型的母函数及其应用；第4章介绍了递推关系及两种典型数列在组合计数中的应用；第5章着重讨论了容斥原理在集合计数中

本教材共分为7章：行列式、矩阵及其运算、向量空间、线性方程组、特征值与特征向量、二次型和线性空间与线性变换，内容涵盖了线性代数科目的基本部分。编者对教材内容进行了仔细斟酌、反复修改及完善，使本教材内容经典、体系完备、结构合理、重点难点叙述详尽、通俗易懂，特别是课程思政方面，案例涵盖面广，形式丰富，主要有：课题引出融入、

本书共7章，内容包括：线性方程组与矩阵的概念、矩阵的运算与矩阵的秩、行列式、n维向量、矩阵的对角化、二次型、线性空间与线性变换。书后还提供了3套期末模拟试卷，附录部分提供了近5年全国硕士研究生招生考试数学试卷中的线性代数试题和书中各章习题以及期末模拟试卷的答案。

本书共分五章，包括矩阵、行列式、向量组与线性方程组、相似矩阵及二次型、线性空间与线性变换。每章内容包括六部分：教学基本要求、主要内容、典型例题解析、应用案例、单元练习及详解(分基础题和提高题)、教材习题详解(分基础题、提高题和自测题)。