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大学数学教程——线性代数(第三版) 山东大学数学学院 刘建亚、吴臻 高等教育出版社
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商品名称:大学数学教程——线性代数(第三版)
ISBN:9787040492071
出版社:高等教育出版社
出版年月:2018-03
作者:山东大学数学学院 刘建亚、吴臻
定价:29.80
页码:204
装帧:平装
版次:3
字数:230
开本:16开
套装书:否

本书根据高等学校非数学类专业线性代数课程的教学要求和教学大纲,在吸收国内外优秀教材的优点并结合多年教学经验的基础上编写而成.主要内容包括矩阵、n维向量、线性方程组、矩阵的特征值与特征向量、二次型. 本次修订增加了少量思考题,以加深读者对学习内容的理解. 本书兼顾不同专业、不同学时的需要,适当安排了一些选学章节.其中,加一个“*”号的内容为对数学要求较高的专业所用,加两个“*”号的内容可供教师选用或学有余力的学生课外阅读.书中每章配有MATLAB运算实例,书末附有思考题参考答案、部分习题参考答案和数学建模应用举例.

本书可供高等学校非数学类专业学生使用,也可供科技工作者学习参考.以本书为蓝本、由编者亲自讲授的线性代数MOOC已在“中国大学MOOC”平台上线,读者可登录平台进行观看学习.

前辅文
第1章 矩阵
  §1.1 矩阵的概念
   1.矩阵概念的引进
   2.矩阵的定义
   3.几种特殊矩阵
  §1.2 矩阵的运算
   1.矩阵的线性运算
   2.矩阵的乘法运算
   3.矩阵的转置
  §1.3 方阵的行列式及其性质
   1.方阵的行列式
   2.行列式的性质
   3.行列式的应用
  §1.4 初等变换与矩阵的秩
   1.高斯消元法
   2.矩阵的初等变换
   3.矩阵的秩
   4.满秩矩阵
  §1.5 初等矩阵与逆矩阵
   1.初等矩阵
   2.逆矩阵
  §1.6 分块矩阵
   1.分块矩阵的概念
   2.分块矩阵的运算
   3.准对角矩阵
  §1.7 用MATLAB进行矩阵运算
  习题1
第2章 n维向量
  §2.1 n维向量及其运算
   1.n维向量的概念
   2.n维向量的线性运算
  §2.2 向量组的线性相关性
   1.线性相关的概念
   2.线性相关的判定定理
  §2.3 向量组的秩
   1.向量组的极大线性无关组
   2.向量组的秩及其求法
   3.极大线性无关组的求法
  §2.4 向量空间
   1.向量空间的概念
   2.向量空间的基与维数
   3.向量在基下的坐标
  §2.5 向量组的正交性与正交矩阵
   1.n维向量的内积
   2.向量组的正交规范化
   3.正交矩阵
  §2.6 用MATLAB进行向量运算
  习题2
第3章 线性方程组
  §3.1 齐次线性方程组
   1.齐次线性方程组的基本概念
   2.齐次线性方程组解的性质
   3.齐次线性方程组的基础解系及其求法
  §3.2 非齐次线性方程组
   1.线性方程组的相容性
   2.非齐次线性方程组的解的性质
   3.非齐次线性方程组的解法
  §3.3 用MATLAB求解线性方程组
  习题3
第4章 矩阵的特征值与特征向量
  §4.1 矩阵的特征值与特征向量
   1.相似矩阵
   2.特征值与特征向量的定义
   3.特征值与特征向量的求法
   4.特征值与特征向量的性质
   **5.应用举例
  §4.2 矩阵的相似对角化
   1.矩阵与对角矩阵相似的条件
   2.矩阵相似对角化的方法
   **3.应用举例
  §4.3 实对称矩阵的相似对角化
   1.实对称矩阵的特征值与特征向量的性质
   2.实对称矩阵的相似对角化
   *3.矩阵的合同
  §4.4 用MATLAB求特征值和特征向量
  习题4
*第5章 二次型
  §5.1 二次型的概念
   1.二次型的概念
   2.二次型的矩阵表示法
   3.二次型经可逆线性变换后的矩阵
  §5.2 化二次型为标准形的方法
   1.正交变换法化二次型为标准形
   2.配方法化二次型为标准形
   **3.初等变换法化二次型为标准形
   4.惯性定理
  §5.3 二次型的分类
   1.二次型的分类
   2.正定二次型的判别方法
  **§5.4 应用举例
  §5.5 用MATLAB化简二次型
  习题5
思考题参考答案
部分习题参考答案
附录 线性代数在数学建模中的应用

首批国家精品在线开放课程配套教材

吴臻,山东大学数学学院教授、博士生导师。国家杰出青年基金获得者,国家“万人计划”科技创新领军人才入选者,享受国务院政府特殊津贴,科技部首批国家创新人才推进计划 “金融数学”重点领域创新团队负责人,研究领域涉及概率论、控制论和金融数学等,主要研究方向为正倒向随机微分方程与随机最优控制理论及其在金融中的应用。

 

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