定 价:39 元
丛书名:普通高等教育“十三五”规划教材北京邮电大学精品教材
- 作者:张文博[等]编
- 出版时间:2019/8/1
- ISBN:9787563554607
- 出 版 社:北京邮电大学出版社
- 中图法分类:O151.2
- 页码:250
- 纸张:胶版纸
- 版次:1
- 开本:16K
- 字数:(单位:千字)
《LINEAR ALGEBRA/北京邮电大学双语线性代数教研组》主要介绍线性代数相关的基本概念,包括线性代数方程组及其矩阵表示法、矩阵相关运算、向量空间的基本概念、空间解析几何的基本知识、线性变换的基本概念、内积空间及正交性的基本知识、矩阵的对角化等内容。
《LINEAR ALGEBRA/北京邮电大学双语线性代数教研组》可供高等工科院校作为线性代数课程双语教学的教材使用,也可作为科技工作者的参考用书。
代数学是数学的一个重要分支,它与数论、几何以及分析学一起构成了数学的主体。线性代数则是一个主要研究线性方程(组)或者线性函数的基本性质,以及如何将它们用矩阵和向量空间进行表示的数学分支。
线性代数是很多科学研究和工程实践中的核心问题。例如,在对应用问题的研究中,首先针对待分析的系统建立线性的数学模型,以便对真实系统进行近似分析,这些数学模型往往表现为线性方程或方程组;几何学中研究的点、直线及平面等几何图形也可以使用向量或线性方程进行刻画。一旦将待研究的问题转化为线性代数方程组的形式,就可以利用线性代数中提供的大量方法对实际问题进行深入分析。
本书共7章,主要介绍了线性代数方程组、矩阵、行列式、向量空间及线性变换的基本理论。此外,作为这些基本理论的扩展及应用,本书也将介绍二维及三维欧几里得空间中解析几何的内容以及二次型。本书各章节的内容安排如下。
第1章重点介绍线性代数方程组的相关知识,包括线性代数方程组的定义、解的概念、消元法及线性代数方程组和消元法的矩阵表示等。
第2章重点介绍矩阵的一些重要运算,包括矩阵的加法、标量与矩阵的乘法、矩阵的乘法的基本定义等内容。此外,作为线性代数研究的重要工具之一,矩阵行列式的基本概念及相关性质也在本章进行了介绍。
第3章重点介绍向量空间的基本概念,包括向量空间及子空间的基本概念、线性相关与线性无关的概念、空间的基与维数的概念、基变换的理论和矩阵的行空间与列空间的基本概念。
第4章重点介绍二维和三维欧几里得空间中解析几何的内容,包括直角坐标系的结构、欧几里得空间中向量与点的表示方法、向量长度与夹角的概念、向量运算的几何意义、向量的投影、平面与直线方程以及它们之间的相对位置关系、空间曲面和空间曲线的一般概念、柱面坐标系和球面坐标系的定义等。
第5章重点介绍线性变换的相关内容,包括线性变换的定义、矩阵表示与矩阵相似性等概念。
第6章重点介绍本征值和本征向量、矩阵对角化的一般方法等内容;同时也简单地介绍了内积空间、正交集及Gram-Schmidt正交化方法等。
第7章重点介绍与二次型相关的基本概念及圆锥曲线和二次曲面的基本定义。
本书可作为普通高等院校本科全日制学生双语教学的教材,同时,本书可作为学生在今后的学习和工作过程中使用的工具。使用本书进行教学的教师可以根据自己的需要对各章节的内容进行适当的删减,以适应不同的教学对象和教学目标。
Chapter 1 Equation Systems and Matrices
1.1 Systems of Linear Equations
1.1.1 Brief History of Algebra and Linear Algebra
1.1.2 Systems of Linear Equations
1.1.3 Strict Triangular Form of Linear Systems
1.2 Linear System in Matrix
1.2.1 Matrix Notations
1.2.2 Solving Linear Systems
1.3 Reduced Row Echelon Form
1.3.1 Row Echelon Form
1.3.2 Gauss Elimination
1.3.3 Reduced Row Echelon
1.4 Consistency of Linear Systems
1.4.1 Overdetermined Systems
1.4.2 Underdetermined Systems
1.4.3 Homogeneous Systems
Chapter 2 Matrix Algebra
2.1 Notations and Operations
2.1.1 Matrix Notations
2.1.2 Matrix Operations
2.1.3 Algebraic Rules of Matrix Operations
2.2 Inverse and Transpose of Matrices
2.2.1 Identity Matrix
2.2.2 Matrix Inverse
2.2.3 The Transpose of a Matrix
2.2.4 Triangular and Diagonal Matrices
2.3 Partitioned Matrices
2.3.1 The Notations of Partitioned Matrices
2.3.2 Block Addition and Scalar Multiplication
2.3.3 Block Multiplication
2.4 Linear Combination of Vectors
2.4.1 Linear Combination of Vectors
2.4.2 Equivalent Systems
2.4.3 Elementary Matrices
2.4.4 Find the Inverse Matrix
2.5 The Determinant of a Matrix
2.5.1 CASE I The Determinant of 1 x 1 Matrices
2.5.2 CASE II The Determinant of 2 x 2 Matrices
2.5.3 CASE III 3 x 3 Matrices
2.5.4 CASE IV The Determinant of n x n Matrices
2.6 Properties of Determinants
2.6.1 Determinant of the Transposed Matrix
2.6.2 Determinant of Triangular Matrices
2.6.3 Determinant of Matrices with All Zeros in a Row or Column
2.6.4 Determinant of Matrices with Identical Rows or Columns
2.6.5 *Laplace's Definition of Determinant by Using Subdeterminant
2.6.6 Algebraic Rules of Determinants
2.6.7 Determinant and Singularity of a Matrix
2.7 Cramer's Rule
2.7.1 The Adjoint of a Matrix
2.7.2 Cramer's Rule
Chapter 3 Vector Spaces
3.1 Definitions and Examples
3.1.1 Definitions
3.1.2 Examples
3.1.3 Euclidean Vector Space
3.1.4 Inner Product and Outer Product Expansion of Vectors
3.2 Subspaces
3.2.1 Definitions
3.2.2 The Null Space of a Matrix
3.2.3 The Span of Vectors
3.3 Linear Independence
3.3.1 Concepts and Examples
3.3.2 The Minimal Spanning Set of a Vector Space
3.3.3 The Minimal Spanning Set of Nullspace of a Matrix
3.4 Basis and Dimension
3.4.1 Basis of Vector Spaces
3.4.2 Dimension of Vector Spaces
3.5 Changing of Basis
3.5.1 Coordinate of Vector
3.5.2 Changing of Basis in R2
3.5.3 Changing of Basis in an n-dimensional Vector Space
3.6 Row Space and Column Space of Matrices
3.6.1 Concepts and Examples
3.6.2 Rank of a Matrix
3.6.3 The Rank and Nullity Theorem
Chapter 4 Analytic Geometry
4.1 Analytic Geometry and Cartesian Coordinate System
4.1.1 Cartesian Coordinate System on Plane
4.1.2 Cartesian Coordinate System in Space
4.1.3 Vectors in Cartesian Coordinate System
4.2 Algebra in Euclidean Geometry
4.2.1 Euclidean Length
4.2.2 Included Angle of Two Vectors
4.2.3 The Geometric Interpretations of Operations on Vectors'
4.2.4 The Projection of Vectors
4.2.5 Inner Product
4.2.6 Cross Product
4.2.7 The Triple Scalar or Box Product
4.3 Planes and Lines
4.3.1 The Equation and Figure of Space Surface
4.3.2 The Equation of a Plane
4.3.3 The Relative Positions of Planes
4.3.4 The Equation of a Line
4.3.5 The Relative Positions of Lines
4.3.6 The Relative Positions Between a Line and a Plane
4.3.7 The Distance from a Point to a Plane or a Line
Chapter 5 Linear Transformation
5.1 Definition and Examples
5.2 The Image and Kernel
5.3 Matrix Representation of Linear Transformations
5.4 Similar Matrices
Chapter 6 Matrix Diagonalization
6.1 Inner Product and Inner Product Space
6.2 Orthonormal Sets and Orthogonal Subspaces
6.2.1 Orthonormal Sets
6.2.2 Orthogonal Matrices
6.2.3 Orthogonal Subspaces
6.3 The Gram-Schmidt Orthogonalization Process
6.4 Eigenvalues and Eigenvectors
6.4.1 Concepts and Examples
6.4.2 The Product and Sum of the Eigenvalues
6.4.3 The Eigenvalues and Eigenvectors of Similar Matrices
6.5 Diagonalization
Chapter 7 Quadratic Form and Its Applications
7.1 Quadratic Form and Its Matrix Representation
7.2 The Diagonalization of Real Symmetric Matrices
7.3 Conic Sections and Quadric Surfaces
7.3.1 Conic Sections
7.3.2 Quadric Surfaces
Bibliography