小說推薦評論線性代數

❶ 線性代數

用遞推法

❷ 還有八十多天，全書第一遍沒看完還差線性代數，請教大家

跟你一樣，也是昨天剛看完概率，我沒看全書的概率，用的是輔導講義，感覺概率全書好難，全書太難了真的。我高數還有級數和方程呢，線代也是今天開始看。11月第二遍加真題，沒什麼大不了的，看看真題其實都是套路，全書比較肯跌。

❸ 求大學線性代數讀書報告

我暈這東西都能寫讀書報告，又不是看小說，嘛老師啊這是。這個跟讓別人形容下肉吃起來是什麼感覺一樣，可能么？這東西只可意會不可言傳啊

❹ 我該選哪本：線性代數（原書第7版）、線性代數及其應用（第3版）

線性代數（原書第7版）是leon那本的話，也是一本相當優秀的教材，

如你所言「學習的定位就是對線性代數有個清晰、完整、系統的了解。。。」，那麼國外的教材，拿來看看，的確是一個正確選擇。

不是為了考研，或者防止掛科，誰喜歡那些讓人犯困的國內教材？

呵呵，總之，鞋穿在腳上，合不合適，只有你自己知道。你已經為自己劃出了一個正確的范圍，剩下的只不過是隨機的選擇一個罷了，兩者相較，不分伯仲，只不過，我自己更加喜歡第二本而已。
你選擇前者一樣沒什麼錯誤，但最重要一點，看理工科資料，安排好計劃以及堅持不懈是王道，希望你能在漫漫征途上走下去，好運！

線性代數及其應用（第3版）是lay的話，參看下面的評論（非轉載，我原創）

不錯的書，在美國屬於知名的教學工作者，搞教學很有一套，雖然算不上厲害的數學家。

老外的教材，特別是美國的，一般為了清楚地講明白問題，並加以引申，達到深入淺出的目的，因此頁數很多，頗有大部頭的感覺。
此書也不例外，而且另有特點：

1，舉了很多應用實例，增加了讀者的直觀體會，這點往往是國內教材所欠缺的

2，觀點較高，處理方法比較現代，對線性（向量）空間予以足夠的關注。說白了，此書的內容不像一些年代久遠(比如文革前)的書，至少當下它不會落伍。

3，注重了數學軟體的應用，當然沒有上機條件或不喜編程的人也可以略去不看，不影響的。

需要注意一點是，習題答案在書後只有約一半，另外一半（偶數號題目）要到網上下載查閱（網址可參考此書前言部分）。

總之，推薦。此書有兩個翻譯版本，個人推薦華南理工的劉深泉老師版，翻譯錯誤較少。當然，如果能流利閱讀英文，最好是看原版，原汁原味嘛。

另外，還有一本斯特朗（strang）的《線性代數及其應用》較以上兩本更加堪稱經典，國內南開大學的侯自新校長翻譯的，1990年左右吧，現在市面上難以買到了，除非去什麼孔夫子舊書網之類的看看。不過，一般的學校圖書館都應該有借。當年很多人，包括我自己，都從中受益頗多。

我建議在以劉深泉版教材為主的基礎上，輔以此書。

❺ 不知道線性代數到底是什麼,該看什麼書

線性代數可非常有用。
如果你不學，估計你連為什麼有這個用處都不知道。
線性代數在所有需要分析多維線性方程的場合都有很大應用。例如大規模模擬電路，在某個集合V上定義了加法和數乘運算，若他們滿足一定規律則構成一個線性空間V。線性代數就是研究線性空間的結構。這種結構很普遍，比如線性方程組，常系數齊次線性微分方程，積分方程，坐標的平移、旋轉和鏡像對稱，函數空間等等都具有這種結構。線性代數還研究兩個線性空間V1到V2的映射，即所謂線性變換。通過線性代數，我們可以一舉解決許多具有類似結構的數學問題，這正是數學抽象的魅力所在。
線性代數裡面有一些基本概念和定理，非常重要。比如線性相關、線性無關、基、維數、正交、秩等等，這些概念反映了線性空間的本質特徵。

❻ 求好的線性代數教材！

高等數學研究的是連續變數的問題，前後內容具有連續性。而線性代數的問題是離散的，思路不一樣。
同濟教材首先講的是行列式的計算，這是基礎知識，雖然後面內容要用到，但在其它課程中也會用到。第二章矩陣基本與行列式無關，除了用公式計算逆矩陣，判別矩陣是否可逆。第三章的線性相關與線性無關性是該課程的難點，有點抽象，不易理解，但這是考慮線性空間的基礎，也是後面解線性方程組的理論基礎，線性方程組的求解知識它的一個應用。第五章說的是可以把對稱矩陣相似於對角陣，從莫種程度上簡化了矩陣的運算，這在其它課程中有體現。第六章的二次型就是矩陣對角化的一種應用。在下面就是線性空間了，這是進一步學習數學的一個新台階，多數學校由於課時少就不學了。
至於合同、相似陣都是一種定義，表示含有某一類性質的矩陣。
配合同濟教材的參考書很多，可以結合教材看。

祝學習進步！天天向上

❼ 線性代數里 什麼是主元

主元是一種變元。指在消去過程中起主導作用的元素。

高斯消元法在消元過程中可能沒有主成分，但其絕對值很小。採用高斯消去法進行分割會導致舍入誤差的擴散，使數值解不可靠。這個問題的解決辦法是避免使用絕對值太小的元素作為主元素。也可以用矩陣運算表示部分主元高斯消去法的消元過程。

全主元成分高斯消元法的消元過程也可以用矩陣運算來表示，在二維數組搜索的每個步驟中，都需要大量的主成分選擇工作。

(7)小說推薦評論線性代數擴展閱讀

主元高斯消元法的數值穩定性取決於其增長因子。對於部分主成分高斯消元法，增長因子是上界，部分主成分高斯消元法的增長因子是上界。然而，在大多數實際計算中，偏主成分高斯消元法產生的矩陣元的快速增長是非常罕見的。

線性代數中的主元主要通過初等變換（包括初等行變換和列變換）將矩陣A轉化為標准階梯矩陣B。矩陣B中的每一行從左到右，第一個非零元素必須是1，這個就代表主元。

❽ 線性代數問題

首先，題目解析中，之所以用小於等於號，是基於這個基本公式：r(AB)<=min[r(A),r(B)]
然後，事實上，當增強條件：B為A的轉置時，有如下結論：r(AA^t)=r(A)
最後，對於這道題而言，無論用上述哪個公式，都可以得出r(AA^t)<5的結論，所以都是對的，只是題目解析是從r(AB)<=min[r(A),r(B)]這個角度解題

❾ 大一線性代數，期末題目求助，已知3階矩陣的行列式|A|=3,|B|=4。求|2A-B|

這個給的條件少了吧，結果並不唯一。下面舉兩個例子（符合題意，但結果不一樣）

❿ 線性代數里 tr（A）是什麼意思A是矩陣

方陣A的跡tr(A)=a11+a22+...+ann，即等於對角線元素和。

設有N階矩陣A，那麼矩陣A的跡就等於A的特徵值的總和，也即矩陣A的主對角線元素的總和。

1.跡是所有對角元的和；

2.跡是所有特徵值的和；

3.某些時候也利用tr(AB)=tr(BA)來求跡；

4.tr（mA+nB）=m tr（A）+n tr（B）。

。矩陣的特徵值和特徵向量可以揭示線性變換的深層特性 。