線性代數(shù)及其應(yīng)用(英文版)(第3版) (美)DAVIDC.LAY ..

    • 所屬分類:
      英語學(xué)術(shù)著..
    • 作者:
    • 出版社:
    • ISBN:9787121113956
    • 出版日期:
    • 原價(jià):
      ¥59.00元
      現(xiàn)價(jià):¥0.00元
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    圖書簡(jiǎn)介

    品牌:圖書
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      商品基本信息,請(qǐng)以下列介紹為準(zhǔn)
    商品名稱:  線性代數(shù)及其應(yīng)用(英文版)(第3版)
    作者:  (美)DAVIDC.LAY
    市場(chǎng)價(jià):  59元
    文軒網(wǎng)價(jià):   47.8元【81折】
    ISBN號(hào):  9787121113956
    出版社:  電子工業(yè)出版社
    商品類型:  圖書

      其他參考信息(以實(shí)物為準(zhǔn))
      裝幀:平裝  開本:16開  語種:中文
      出版時(shí)間:2010-11-01  版次:1  頁數(shù):492
      印刷時(shí)間:2010-08-01  印次:1  字?jǐn)?shù):
      溫馨提示:出版時(shí)間超過3年的圖書,因長(zhǎng)時(shí)間儲(chǔ)存可能會(huì)產(chǎn)生紙張缺陷,敬請(qǐng)諒解!

       內(nèi)容簡(jiǎn)介
        線性代數(shù)是處理矩陣和向量空間的數(shù)學(xué)分支科學(xué),在現(xiàn)代數(shù)學(xué)的各個(gè)領(lǐng)域都有應(yīng)用。《線性代數(shù)及其應(yīng)用(第3版)(英文版)》主要包括線性方程組、矩陣代數(shù)、行列式、向量空間、特征值和特征向量、正交性和最小二乘方、對(duì)稱矩陣和二次型等內(nèi)容。《線性代數(shù)及其應(yīng)用(第3版)(英文版)》的目的是使學(xué)生掌握線性代數(shù)最基本的概念、理論和證明。首先以常見的方式,具體介紹了線性獨(dú)立、子空間、向量空間和線性變換等概念,然后逐漸展開,最后在抽象地討論概念時(shí),它們就變得容易理解多了。這是一本介紹性的線性代數(shù)教材,內(nèi)容翔實(shí),層次清晰,適合作為高等院校理工科數(shù)學(xué)課的雙語教學(xué)用書,也可作為公司職員及工程學(xué)研究人員的參考書。 

       作者簡(jiǎn)介
        David C.Lay,是一位教育家,發(fā)表過30余篇關(guān)于函數(shù)分析和線性代數(shù)的研究論文。他還是由美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)資助的線性代數(shù)課程研究小組的創(chuàng)始人。Lay參與編寫了包括Introduction to Functional Analysis 、Calculus and Its Applications和Linear Algebra Gems-Assets for Und

       目錄


    CHAPTER I Linear Equations in Linear Algebra
    INTRODUCTORY EXAMPLE: Linear Models in Economics and Engineering
      1.1 Systems of Linear Equations
      1.2 Row Reduction and Echelon Forms
      1.3 Vector Equations
      1.4 The Matrix Equation Ax = b
      1.5 Solution Sets of Linear Systems
      1.6 Applications of Linear Systems
      1.7 Linear Independence
      1.8 Introduction to Linear Transformations
      1.9 The Matrix of a Linear Transformation
      1.10Linear Models in Business, Science, and Engineering
    Supplementary Exercises
    CHAPTER 2 Matrix Algebra
    INTRODUCTORY EXAMPLE: Computer Models in Aircraft Design
      2.1 Matrix Operations
      2.2 The Inverse of a Matrix
      2.3 Characterizations of Invertible Matrices
      2.4 Partitioned Matrices
      2.5 Matrix Factorizations
      2.6 The Leontief Input-Output Model
      2.7 Applications to Computer Graphics
      2.8 Subspaces of R
      2.9 Dimension and Rank
    Supplementary Exercises
    CHAPTER 3Determinants
    INTRODUCTORY EXAMPLE: Determinants in Analytic Geometry
      3.1 Introduction to Determinants
      3.2 Properties of Determinants
      3.3 Cramer's Rule, Volume, and Linear Transformations
    Supplementary Exercises
    CHAPTER 4Vector Spaces
    INTRODUCTORY EXAMPLE; Space Flight and Control Systems
      4.1 Vector Spaces and Subspaces
      4.2 Null Spaces, Column Spaces, and Linear Transformations
      4.3 Linearly Independent Sets; Bases
      4.4 Coordinate Systems
      4.5 The Dimension of a Vector Space
      4.6 Rank
      4.7 Change of Basis
      4.8 Applications to Difference Equations
      4.9 Applications to Markov Chains
    Supplementary Exercises
    CHAPTER 5 Eigenvalues and Eigenvectors
    INTRODUCTORY EXAMPLE: Dynamical Systems
    and Spotted owls
      5.1 Eigenvectors and Eigenvalues
      5.2 The Characteristic Equation
      5.3 Diagonalization
      5.4 Eigenvectors and Lmear Transformations
      5.5 Complex Eigenvalues
      5.6 Discrete Dynamical Systems
      5.7 Applications to Differential Equations
      5.8 Iterative Estimates for Eigenvalues
    Supplementary Exercises
    CHAPTER 6 Orthogonality and Least Squares
    INTRODUCTORY EXAMPLE: Readjusting the North American Datum
      6.1 Inner Product, Length, and Orthogonality
      6.2 Orthogonal Sets
      6.3 Orthogonal Projections
      6.4 The Gram-Schmidt Process
      6.5 Least-Squares Problems
      6.6 Applications to Linear Models
      6.7 Inner Product Spaces
      6.8 Applications of Inner Product Spaces
    Supplementary Exercises
    CHAPTER 7 Symmetric Matrices and Quadratic Forms
    INTRODUCTORY EXAMPLE: Multichannel Image Processing
      7.1 Diagonalization of Symmetric Matrices
      7.2 Quadratic Forms
      7.3 Constrained Optimization
      7.4 The Singular Value Decomposition
      7.5 Applications to Image Processing and Statistics
    Supplementary Exercises
    Appendixes
    A Uniqueness of the Reduced Echelon Form
    B Complex Numbers
    Glossary
    Answers to Odd-Numbered Exercises
    Index 


    目錄

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