本书是哈佛大学线性代数教材，充分运用几何视角展示线性代数的背景知识，尽量减少抽象论述。书中例题、练习与应用非常丰富，体现了作者对本课程的热爱。本书的特色有1.很早就引入线性变换，使对矩阵作用的讨论更容易理解且更有意义。2.可视化和几何化的解释贯穿全书。3.例题、练习与应用非常丰富，帮助学生理解教材内容。4.逐步引入抽象

"本书为培生现代经典系列之一。书中介绍了线性代数的基本理论，充分兼顾抽象理论与实际计算；不仅讲授如何阅读证明过程，还讲授如何写出证明过程。本书的特色有1.精心设计教材内容，使学生对线性代数的理解从具体实例逐渐过度到抽象理论；2.提供大量的各种层次的实际应用，使来自不同专业的学生都有收获；3.较早介绍矩阵变换在几何中的应

本书从向量的角度对国内高校工科“线性代数”的课程内容进行了较全面的几何分析。从向量的几何意义开始，分别讲述了向量、向量空间、行列式、矩阵、线性方程组和二次型的几何意义或几何解释，其中不乏对一些重要概念的物理意义的解释。大量的线性代数概念及定理的几何意义的解释也可以使它成为学生学习线性代数的参考手册。由于本书是直接根据线

如果你想在任何计算或技术领域工作，就需要了解线性代数。线性代数主要研究矩阵及其运算，是计算机科学中几乎所有算法和分析的数学基础。但是几十年前的教科书的呈现方式与当今专业人士使用线性代数解决现实世界问题的方式大不相同。本书是一本线性代数实用指南，讲授线性代数核心概念的Python实现，包括它们如何在数据科学、机器学习、深

《线性代数9讲》由著名辅导名师张宇领衔编写，本书创新采用乐"模块化强化教学法"的科学备考方案，将线性代数的考研内容按专题梳理划分为9个核心模块，并独创特征值应用场景矩阵。每章节的内容中，【思维导图】厘清知识脉络，【考点精讲】汇总高频失误案例。本书还特别配备了强化阶段题库，基础巩固题、综合提升题、压轴突破题按比例科学配比

本书共分为5章，主要概括如下：第1章介绍全书的基本概念和符号，包括半群、自由半群、本原字、代数码的运算。第2章介绍自动机基本理论。第1节介绍自动机的定义和表达方式、可识别语言等概念，以及著名的Pumping引理。第2节介绍语言的正则性和可识别性等价。第3节介绍语言的可识别性和有理性等价，进而得到语言的正则性、可识别性和

从Fibonacci数列讲起，从Fibonacci数列中抽象它的特征值特征方程，然后用特征值特征方程的概念解决扩展的Fibonacci数列、某些简单的差分方程和简单的微分方程。整本书沿着特征值特征方程书写，叙述怎样用特征值特征方程来解决实际问题，同时强调数学中不同学科中的内在联系。内容基本不超过中学数学范围。全书分六个

矩阵是重要的数学工具，也是当今人工智能、机器学习等领域重要的数据处理对象。本书作为矩阵理论的教材，将由浅入深地介绍矩阵的基本理论，包括矩阵的概念与运算、线性方程组、线性映射和线性变换、行列式、向量空间、特征值和特征向量、相似矩阵、二次型等，还有这些基本理论在机器学习上的简单应用。此外在本书各章还附上了对应的Python

本书是根据普通高等学校教学指导委员会制定的新的本科数学基础课程教学基本要求编写的.全书共9章，内容包括：多项式、行列式、矩阵、线性方程组、线性空间、线性变换、欧几里得空间、二次型及MATLAB实验等.本书注重培养读者的逻辑推理能力，论证严谨而简明，内容由浅入深、条理清晰，充分体现教学的适用性.除第九章外，书中每节配有一

本书系统地论述了图谱理论的基本定义,基本定理和重要应用,深人介绍了图论中数种主要矩阵及其特征多项式,以及这些矩阵的谱(特征值及其重数)的规律与应用,其中涉及系统工程、电路和人工智能领域. 本书可作为研究生的学习用书,也可为相关领域的研究和开发人员提供理论参考