1 Introduction to Vectors
2 Solving Linear Equations
3 Vector Spaces and Subspaces
4 Orthogonality
5 Determinants
6 Eigenvalues and Eigenvectors
7 The Singular Value Decomposition (SVD)
8 Linear Transformations
9 Complex Vectors and Matrices
10 Applications
11 Numerical Linear Algebra
12 Linear Algebra in Probability & Statistics
· · · · · · (收起)
2 Solving Linear Equations
3 Vector Spaces and Subspaces
4 Orthogonality
5 Determinants
6 Eigenvalues and Eigenvectors
7 The Singular Value Decomposition (SVD)
8 Linear Transformations
9 Complex Vectors and Matrices
10 Applications
11 Numerical Linear Algebra
12 Linear Algebra in Probability & Statistics
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评分
##在读第五版的，还不错，只可惜没有中文，无法对比理解。只读英文版，确实有所难处。
评分##在读第五版的，还不错，只可惜没有中文，无法对比理解。只读英文版，确实有所难处。
评分##开始还不以为然，看到第三章null space 开始觉得非常精彩。第一本更强调几何直觉，如果带着这些几何图像去研读这一本，定会收获更清晰的直觉。P311 第23题
评分##太棒了????
评分##很好的教材，很好的课程
评分##数学课基本在靠油管的MIT网课拯救
评分##数学课基本在靠油管的MIT网课拯救
评分##线性代数教材巅峰之作。你会知道什么叫深入浅出，原来数学课本可以读来如此舒适。
评分##课已经刷完了，书还没有看完，希望至少看到第7章吧。总的来说真的很好，但有些我以为比较重要的话题过的有点快（比如Linear transformation)....刷到了第8章。需要回顾定期回顾一下重点知识:四个子空间，不同的factorization，determinant以及linear transformation（这个感觉貌似不是很扎实).有一个小震撼是原来Ax=b里面包含了那么多层的含义!甚至很大一部分的factorization都是为了求最接近的解。
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