本书是由美国著名数学教育家 Tom M. Apostol 撰写的经典教材，不仅介绍了向量代数、线性空间、线性变换、矩阵、行列式和二次型等传统授课内容，还介绍了线性代数在微分方程中的应用。书中内容独具特色，自成体系，理论和应用并重。书中习题丰富，并且提供了习题解答，便于课堂教学或自学。 本书篇幅适中，叙述简洁，通俗易懂，是一本非常好的线性代数入门教材，已被很多学校采用。

本书主要内容包括线性方程组、矩阵代数、行列式、向量空间、特征值与特征向量、正交性和最小二乘法、对称矩阵和二次型等。此外，本书包含大量的练习题、习题、例题等，便于读者参考。

本书以独特的视角呈现线性代数的全貌，全面覆盖了线性空间与线性映射、矩阵与行列式、谱理论、欧几里得结构等核心理论，还单独讨论了向量值与矩阵值函数的微积分、动力学、凸集、赋范线性空间、自伴随矩阵的本征值计算等特色专题，理论和应用相结合。 书中每章都有练习，并为部分练习提供解答。书后还有辛矩阵、快速傅里叶变换、洛伦兹群、若尔当标准形等16个附录。

本书是作者在麻省理工学院院长期使用的教材，结合应用讲授线性代数的基本理论，颇具特色。内容包括：高斯消元法，线性方程组的理论，正交射影和最小二乘，行列式，特征值和特征向量，正定矩阵，矩阵的计算，线性规划和对策论。 该书适于理工科以及统计、经济和管理各类不同层次的大学生研究生作为教材。也适合于有关高校师生及有关科技人员作为参考书。

本书全面覆盖线性方程组、矩阵、向量空间、博弈论和数值分析等内容, 理论和应用相结合. 尤其介绍了凸集、对偶定理、赋范[线性]空间、赋范[线性]空间之间的线性映射以及自伴随矩阵本征值的计算等一般教材上没有的内容. 为方便读者学习, 每章都有练习, 并提供解答. 书后还有辛矩阵、洛伦兹群、数值域等16个附录. 本书是一本可供高年级本科生和研究生使用的优秀教材, 同时也是数学教师和相关研究人员的一本很好的参考书.

本书旨在帮助学生理解和掌握线性代数中四个核心问题的解法： Ax = b n ; n 矩阵 第 1， 2 章 线性方程组 Ax = b m ; n 矩阵 第 3， 4 章 最小二乘法 Ax = λx n ; n 矩阵 第 5， 6 章 特征值 Av = σu m ; n 矩阵 第 7， 8 章 奇异值 外封上的图形展示了矩阵 A 的四个基本子空间， 以及线性代数的核心内容： 当向量 b 在矩阵 A 的 (红色) 列空间内时， Ax = b 可解; 特解向量 y 在 (黄色) 行空间中， 即 Ay = b; 再加上矩阵 A 的 (绿色) 零空间中的任意向量 z， 即 Az = 0; 完整解向量是 x = y + z. 因此 Ax = Ay + Az = b. 由这些子空间可引出线性代数基本定理， 该定理描述了 (1) 四个子空间的维数; (2) 两组子空...(展开全部)

This book is meant as a short text in linear algebra for a one-term course. Except for an occasional example or exercise the text is logically independent of calculus, and could be taught early. In practice, I expect it to be used mostly for students who have had two or three terms of calculus. The course could also be given simultaneously with, or im mediately after, the first...(展开全部)

本书是一本线性代数的现代教材，给出新的线性代数基本介绍和一些有趣应用，目的是帮助学生掌握线性代数的基本概念及应用技巧，为后续课程的学习和工作实践奠定基础。主要内容包括线性方程组、矩阵代数、行列式、向量空间、特征值与特征向量、正交性和小二乘法、对称矩阵和二次型、向量空间的几何学等。此外，本书包含大量的练习题、习题、例题等，便于读者参考。

《应用数值线性代数》共分7章,包括引论、线性方程组求解、线性最小二乘问题、非对称特征值问题、对称特征问题和奇异值分解、线性方程组迭代方法及特征值问题迭代方法，《应用数值线性代数》不仅给出了数值线性代数的常用算法，而且也介绍了多重网格法和区域分解法等新算法，并指导读者如何编写数值软件以及从何处找到适用的优秀数值软件。 《应用数值线性代数》可作为计算数学和相关理工科专业一年级研究生的教材,也可作为从事科学计算的广大科技工作者的参考书。

《应用数值线性代数(影印版)》内容简介：Designed for use by first-year graduate students from a variety of engineering and scientific disciplines, this comprehensive textbook covers the solution of linear systems, least squares problems, eigenvalue problems, and the singular value decomposition. The author, who helped design the widely used LAPACK and ScaLAPACK linear algebra libraries, draws on t...(展开全部)