S1.1 复数
S1.2 向量空间的定义
S1.3 向量空间的性质
S1.4 子空间
S1.5 和与直和
习题
第2章 有限维向量空间
S2.1 张成与线性无关
S2.2 基
S2.3 维数
习题
第3章 线性映射
S3.1 定义与例子
S3.2 零空间与值域
S3.3 线性映射的矩阵
S3.4 可逆性
习题
第4章 多项式
S4.1 次数
S4.2 复系数
S4.3 实系数
习题
第5章 本征值与本征向量
S5.1 不变子空间
S5.2 多项式对算子的作用
S5.3 上三角矩阵
S5.4 对角矩阵
S5.5 实向量空间的不变子空间
习题
第6章 内积空间
S6.1 内积
S6.2 范数
S6.3 规范正交基
S6.4 正交投影与极小化问题
S6.5 线性泛函与伴随
习题
第7章 内积空间上的算子
S7.1 自伴算子与正规算子
S7.2 谱定理
S7.3 实内积空间上的正规算子
S7.4 正算子
S7.5 等距同构
S7.6 极分解与奇异值分解
习题
第8章 复向量空间上的算子
S8.1 广义本征向量
S8.2 特征多项式
S8.3 算子的分解
S8.4 平方根
S8.5 极小多项式
S8.6 约当形
习题
第9章 实向量空间上的算子
S9.1 方阵的本征值
S9.2 分块上三角矩阵
S9.3 特征多项式
习题
第10章 迹与行列式
S10.1 基变换
S10.2 迹
S10.3 算子的行列式
S10.4 矩阵的行列式
S10.5 体积
习题
符号索引
索引
· · · · · · (收起)
具体描述
本书强调抽象的向量空间和线性映射, 内容涉及多项式、本征值、本征向量、内积空间、迹与行列式等. 本书在内容编排和处理方法上与国内通行的做法大不相同, 它完全抛开行列式, 采用更直接、更简捷的方法阐述了向量空间和线性算子的基本理论. 书中对一些术语、结论、数学家、证明思想和启示等做了注释, 不仅增加了趣味性, 还加强了读者对一些概念和思想方法的理解.
本书起点低, 无需线性代数方面的预备知识即可学习, 非常适合作为教材. 另外, 本书方法新颖, 非常值得相关教师和科研人员参考.
用户评价
##从纯数学的角度理解线代，学到行列式的时候有一种世界线重合的恍然大悟感。
评分##观点是要高一些，概念更加抽象。
评分##很多东西的讲法是很便于理解运用的，很多教材的话翻译成done right的讲法才能看明白在说什么
评分##标题翻译有所误导 这本书不适合学 适合悟
评分##原来本科的时候emma基本按照这样的逻辑框架教的啊，当时algèbre上了四个学期也没有建立起什么有高度的vision，现在看过后才知道当时在学什么（too late）/基本上纯从算子opérateur的角度，不怎么讲矩阵。以前总在想为什么别人工科线代只用学一学期，我们要学那么久。原来内容一点儿差别（但是还是觉得一学期讲完比较能建立起大局观，现在不管是analyse还是algèbre都不知道学了两年在讲什么。学院真的是既不好好教，然后又嫌弃我们什么也不会
评分##即使是从线性映射角度来看，如同同济大学《线性代数》一样，枯燥无味。不是一本好教材。
评分##艰难的读完，感觉自己以前线代都白学了，也解释了很多自己以前不能理解的东西，一开始还试着做做题目，后来直接放弃了。这本书适合读很多遍，对我这种不是数学科班出身的人来读，还是挺有难度的。
评分##虽然起点低，但是本书不适合作为第一次学习线性代数的教材。因为如果仅仅学了矩阵和行列式的一堆相关性质和计算是学不好线性代数的，反过来尽量避免矩阵和行列式的（本书为了集中研究线性算子本身的性质）一样也学不好线性代数，所以我认为本书不适宜第一次学线性代数的教材。从教材的角度来说，本书不适合数学系的，因为跟高代相比太浅；也不适合工程类的，因为太深而且没有跟应用联系起来，对于工程技术类的专业来说，D .C.Lay的《线性代数及其应用》要更加合适一点。本书非常适合物理系的学生在学习量子力学之前的一个学期进行第二遍的自学线性代数，学完后会对量子力学中的矩阵力学部分理解的更加深刻。
评分##虽然起点低，但是本书不适合作为第一次学习线性代数的教材。因为如果仅仅学了矩阵和行列式的一堆相关性质和计算是学不好线性代数的，反过来尽量避免矩阵和行列式的（本书为了集中研究线性算子本身的性质）一样也学不好线性代数，所以我认为本书不适宜第一次学线性代数的教材。从教材的角度来说，本书不适合数学系的，因为跟高代相比太浅；也不适合工程类的，因为太深而且没有跟应用联系起来，对于工程技术类的专业来说，D .C.Lay的《线性代数及其应用》要更加合适一点。本书非常适合物理系的学生在学习量子力学之前的一个学期进行第二遍的自学线性代数，学完后会对量子力学中的矩阵力学部分理解的更加深刻。
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