商品详情
书名：漫画线性代数
定价：45.0
ISBN：9787030247971
作者：（日）高橋信
版次：1
出版时间：2017-12
内容提要：
目录：
目录
序章 加油！线性代数 1
第1章 何谓线性代数 9
1. 线性代数 14
2. 研究要点和考试要点 21
3. 数学家眼中的线性代数 22
3.1 数学家眼中的线性代数 22
3.2 线性代数和公理 24
第2章 基础知识 25
1. 数的分类 29
2. 充分必要条件 31
2.1 命题 31
2.2 必要条件和充分条件 32
2.3 充分必要条件 33
3. 集合 34
3.1 集合 34
3.2 集合的表示 36
3.3 子集 37
4. 映射 39
4.1 映射 39
4.2 像 44
4.3 值域和定义域 48
4.4 满射、单射、满单射 50
4.5 逆映射 52
4.6 线性映射 54
5. 希腊文字 59
6. 理科特有的说法 61
7. 排列组合 62
8. 主将的命令和映射 68
第3章 矩阵 69
1. 矩阵 72
2. 矩阵的运算 76
3. 特殊矩阵 83
第4章 矩阵（续） 91
1. 逆矩阵 92
2. 逆矩阵的求解方法 94
3. 行列式
4. 求解行列式值的方法 102
5. 利用代数余子式的方法求逆矩阵 114
5.1 元素的金子式 114
5.2 元素的代数式 115
5.3 利用代数余子式法求逆矩阵 117
6. 利用克菜姆法则解一次方程组 117
第5章 向量 119
1. 向量 122
2. 向量的计算 131
3. 向量表示 133
第6章 向量（续） 137
1. 线性独立 138
2. 基 146
3. 维数 155
3.1 子空间 156
3.2 基和维数 162
4. 坐标 167
第7章 线性映射 169
1. 线性映射 172
2. 学习线性映射有何用处 179
3. 特殊的线性映射 184
3.1 放大 185
3.2 旋转 186
3.3 平移 188
3.4 透视投影 191
4. 核、像空间、维数公式 194
5. 秩 199
5.1 秩 200
5.2 秩的求法 204
6. 线性映射和矩阵的关系 212
第8章 特征值和特征向量 213
1. 特征值和特征向量 219
2. 特征值和特征向量的求法 224
3. n阶方阵p次幂的求法 227
4. 是否存在重解与对角化 232
4.1 存在重解时的示例 233
4.2 存在重解时的示例 236
附录1 习题 251
参考文献 261
在线试读：
暂无试读
定价：45.0
ISBN：9787030247971
作者：（日）高橋信
版次：1
出版时间：2017-12
内容提要：
你是不是曾经被线性代数里奇怪的名词和繁琐的计算所困？不知道在说什么，也不知道该从哪里入手进行学习？那么，这本书最合适你不过了。这是世界上最简单的线性代数教科书，它透过漫画式的情境说明，让你边看故事边学知识，每读完一篇就能理解一个概念，每一部分还附有文字说明，只要跟着这些简单的习题进行操练，你将能在最短的时间内修炼成线性代数达人！
目录：
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序章 加油！线性代数 1
第1章 何谓线性代数 9
1. 线性代数 14
2. 研究要点和考试要点 21
3. 数学家眼中的线性代数 22
3.1 数学家眼中的线性代数 22
3.2 线性代数和公理 24
第2章 基础知识 25
1. 数的分类 29
2. 充分必要条件 31
2.1 命题 31
2.2 必要条件和充分条件 32
2.3 充分必要条件 33
3. 集合 34
3.1 集合 34
3.2 集合的表示 36
3.3 子集 37
4. 映射 39
4.1 映射 39
4.2 像 44
4.3 值域和定义域 48
4.4 满射、单射、满单射 50
4.5 逆映射 52
4.6 线性映射 54
5. 希腊文字 59
6. 理科特有的说法 61
7. 排列组合 62
8. 主将的命令和映射 68
第3章 矩阵 69
1. 矩阵 72
2. 矩阵的运算 76
3. 特殊矩阵 83
第4章 矩阵（续） 91
1. 逆矩阵 92
2. 逆矩阵的求解方法 94
3. 行列式
4. 求解行列式值的方法 102
5. 利用代数余子式的方法求逆矩阵 114
5.1 元素的金子式 114
5.2 元素的代数式 115
5.3 利用代数余子式法求逆矩阵 117
6. 利用克菜姆法则解一次方程组 117
第5章 向量 119
1. 向量 122
2. 向量的计算 131
3. 向量表示 133
第6章 向量（续） 137
1. 线性独立 138
2. 基 146
3. 维数 155
3.1 子空间 156
3.2 基和维数 162
4. 坐标 167
第7章 线性映射 169
1. 线性映射 172
2. 学习线性映射有何用处 179
3. 特殊的线性映射 184
3.1 放大 185
3.2 旋转 186
3.3 平移 188
3.4 透视投影 191
4. 核、像空间、维数公式 194
5. 秩 199
5.1 秩 200
5.2 秩的求法 204
6. 线性映射和矩阵的关系 212
第8章 特征值和特征向量 213
1. 特征值和特征向量 219
2. 特征值和特征向量的求法 224
3. n阶方阵p次幂的求法 227
4. 是否存在重解与对角化 232
4.1 存在重解时的示例 233
4.2 存在重解时的示例 236
附录1 习题 251
参考文献 261
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