深入淺出線性代數
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為降低線性代數這門數學的分支學科的學習難度,讓有需要的讀者饒有興趣地學習,本書認為用空間思維來學習數學是最好的做法。全書堅持“三用”的特點,即用圖形來表達、用表格來總結、用練習來鞏固。全書內容共10章,分為3個學習階段。第1階段(回顧知識并打下空間思維的基礎)包括函數、向量;第2階段(理解計算并在空間中變換)包括行列式、矩陣及其運算、幾個特殊的矩陣、線性方程組;第3階段(加深認識并在空間中思考)包括基底與變換、向量的投影、相似變換與相似矩陣、矩陣的分解。全書內容建議讀者在腦海里思考空間的架構、空間中的各種變換,從而可以輕松地學習線性代數的知識。
本書適合線性代數的初學者、成人自學者、大學本?茖W生、研究生使用,也可作為工程技術人員的參考用書。
空間思維,構建感性認識
豐富插圖,激發學習興趣
智取晦澀枯燥的定義、定理、符號
感性入門,理性深入
我從事計算機軟件開發、大數據技術的研究十幾年了,通過與很多朋友的交流及自身的不斷學習發現,做研究、做開發所有的底層實現還是數學,于是我經常回翻攻讀本碩博時的數學教材。盡管自認為數學底子尚可,還能看懂滿板符號的高等數學圖書,但是,要處理的工作與瑣事繁多,想要連續一段時間靜心深入學習數學也怕是沒那么容易,時間只能以碎片化的形式利用起來。目前,市面上很難看到讓人學習起來饒有興趣的數學圖書,這讓我產生了寫作本書的想法。
怎么才能讓人對數學感興趣呢?怎么才能讓滿板的符號變成好理解、易學懂的知識呢?我認為用空間思維來學習數學是最好的做法。在腦海中建立起數學知識的圖像、多維空間,可以讓知識點形象地展現出來,以便更好地理解,而不必死記。
為了讓學習線性代數者可以較好地掌握這門學科,本書寫作時堅持了以下“三用”的特點:
(1)用圖形來表達。空間思維上的一些思考可以借助圖形的方式來表達。為此,我使用了Python編程語言和Visio這兩個工具(通讀本書無需您掌握這兩個工具,但如果您對編程和作圖感興趣,可以和我一起交流探討),將線性代數的知識用圖形的方式表達出來。
(2)用表格來總結。在每一章的小結部分,用表格的形式對該章的核心知識點進行梳理。為了便于讀者理解,有的配備了一句話口訣,有的配備了在空間思維上的說明。
(3)用練習來鞏固。講解完知識點后,馬上就配備例子說明,再給出練習題,并可在書中直接作答,而不必等課后再進行練習。
學習線性代數有一個突出的問題:看到滿板的符號、公式就緊張。其實,不必回避這些符號,而是要形象地理解、學會用這些符號,深入學習后,就能靈活運用各種數學符號。書中帶有符號“◎”的內容為選學內容,不要求掌握。
全書內容共10章,分為3個學習階段。
第1階段:回顧知識并打下空間思維的基礎。第1~2章用來回顧和總結初中、高中最為基礎的數學知識,并用圖表結合的方式幫助讀者建立空間思維的基礎。
第2階段:理解計算并在空間中變換。第3~6章從空間思維的角度來看待線性代數里的計算,解線性方程組時也注重從空間變換的角度來求解問題。
第3階段:加深認識并在空間中思考。第7~10章是初學者學習線性代數相對高級的內容。本書認為基底是線性代數這門學科里建立空間思維的框架,矩陣的運算就是在空間里作投影變換、作線性變換,矩陣分解的目的是將復雜的問題簡單化。
由于線性代數這門學科涵蓋的內容十分廣泛,一本書難以全面覆蓋所有的知識點,所以本書的內容沒有涉及較為高階的線性代數知識。但是,學完本書,讀者應當能對線性代數的許多知識點有著更為形象而且深刻的認識,能借助空間思維的力量來思考問題。以后再學習更為高階的知識或開展行業領域的數學應用將會變得更為輕松。
感謝中國水利水電出版社萬水分社的周春元副總經理,在我創作本書的過程中,他提出了很多寶貴的建議。感謝我的夫人黃婧女士,為我的創作提供了寬松的家庭環境,否則本書也難以成稿。
本書還受到了湖南省科技創新計劃資助(項目編號:2020RC4025),在此一并表示感謝。
由于本人水平有限,書中疏漏之處在所難免,懇請廣大讀者批評、指正。
1.1 函數和反函數的表達 1
1.1.1 函數的表達 1
1.1.2 反函數的表達 3
1.2 常用的函數及其圖形 5
1.2.1 冪次函數 5
1.2.2 指數函數 9
1.2.3 對數函數 10
1.2.4 三角函數 12
1.3 小結 22
第2章 向量
2.1 向量的基本概念 23
2.1.1 向量的表示 23
2.1.2 向量的模 24
2.1.3 向量空間 25
2.1.4 單位向量和零向量 26
2.2 向量的簡單運算 26
2.2.1 向量的數乘 26
2.2.2 向量的加法 27
2.2.3 向量的減法 28
2.3 向量的點積運算 30
2.3.1 向量點積的計算 30
2.3.2 向量點積的幾何意義 31
2.3.3 向量點積的用處 33
2.4 向量的叉積運算 34
2.4.1 向量叉積的計算 34
2.4.2 向量叉積的幾何意義 36
2.4.3 向量叉積的用處 38
2.5 小結 42
第3章 行列式
3.1 行列式的表示和簡便計算法 43
3.1.1 行列式的表示 43
3.1.2 簡便計算法 44
3.2 行列式的性質 45
3.2.1 單位矩陣的行列式 45
3.2.2 一行(或列)為0的行列式 46
3.2.3 某兩行(或列)成比例的行列式 46
3.2.4 行列式中的某兩行(或列)互換 47
3.2.5 數乘行列式 48
3.2.6 行列式的某行(或列)倍加另一行(或列) 48
3.2.7 只有某行(或列)不同的兩個行列式相加 49
3.2.8 上三角矩陣的行列式 51
3.3 用其他方法計算行列式 52
3.3.1 用代數余子式計算行列式 52
3.3.2 用消元法計算行列式 54
3.4 小結 55
第4章 矩陣及其運算
4.1 理解矩陣 57
4.1.1 矩陣的表示 57
4.1.2 矩陣的用處 58
4.2 矩陣的運算 58
4.2.1 矩陣的加法 58
4.2.2 矩陣的減法 59
4.2.3 矩陣的數乘 59
4.2.4 矩陣的乘法 59
4.2.5 矩陣的轉置 63
4.3 從幾何意義上理解矩陣的運算 66
4.3.1 構成矩陣的向量 66
4.3.2 從幾何意義來理解加法 70
4.3.3 從幾何意義來理解減法 71
4.3.4 從幾何意義來理解數乘 72
4.3.5 從幾何意義來理解乘法 72
4.3.6 從幾何意義來理解線性組合 75
4.3.7 從幾何意義來理解轉置 77
4.4 小結 77
第5章 幾個特殊的矩陣
5.1 單位矩陣 79
5.1.1 單位矩陣的表示 79
5.1.2 單位矩陣的特性 80
5.2 對稱矩陣 81
5.2.1 對稱矩陣的定義 81
5.2.2 對稱矩陣的特性 81
5.3 逆矩陣 83
5.3.1 逆矩陣的定義 83
5.3.2 逆矩陣的特性 83
5.3.3 求逆矩陣 83
5.4 矩陣的初等變換 86
5.4.1 數乘矩陣中的某個行(或列)向量 86
5.4.2 某行(或列)向量數乘后加到另一行(或列)向量 90
5.4.3 兩行(或列)向量互換 93
5.4.4 連續初等變換 96
5.5 行階梯矩陣與矩陣的秩 98
5.5.1 行階梯矩陣 98
5.5.2 矩陣的秩與線性相關 99
5.5.3 滿秩矩陣與奇異矩陣 102
5.6 小結 103
第6章 線性方程組
6.1 線性方程組的表示 104
6.1.1 常見的形式 104
6.1.2 用矩陣和向量來表示 105
6.2 求解線性方程組的方法 105
6.2.1 矩陣向量法 106
6.2.2 消元法 107
6.2.3 用消元法求逆矩陣 108
6.2.4 從幾何意義上理解線性方程組
的解 109
6.2.5 齊次線性方程組 111
6.2.6 解的情況總結 111
6.3 有無窮個解時的解空間 112
6.3.1 齊次線性方程組的無窮個解 112
6.3.2 非齊次線性方程組的無窮個解 117
6.4 小結 122
第7章 基底與變換
7.1 幾何空間的基底 123
7.1.1 理解基底 123
7.1.2 理解基底的變換 126
7.1.3 用空間圖形理解變換 129
7.1.4 對線性變換的總結 138
7.2 向量空間 140
7.2.1 向量空間的定義 140
7.2.2 子空間 140
7.2.3 列空間 141
7.2.4 零空間 141
7.2.5 行空間 142
7.2.6 左零空間 142
7.2.7 對各種子空間的總結 142
7.3 用空間思維理解線性方程組的解 146
7.3.1 齊次線性方程組的解 146
7.3.2 非齊次線性方程組的解 152
7.4 小結 155
第8章 向量的投影
8.1 向量之間的投影 156
8.1.1 從圖形上理解向量之間的投影 156
8.1.2 計算向量之間的投影 157
◎8.1.3 計算公式的證明 159
8.2 向量對子空間的投影 161
8.2.1 從圖形上理解向量對平面的投影 161
8.2.2 計算向量對平面的投影 162
◎8.2.3 計算公式的證明 163
8.2.4 計算向量對子空間的投影 165
8.3 正交化 165
8.3.1 標準正交向量 165
8.3.2 簡化計算公式 166
8.3.3 找到一組標準正交向量 167
8.4 方程組無解就求近似解 173
8.4.1 子空間的互補和正交關系 173
8.4.2 求方程組的近似解 174
8.5 用投影的空間思維做線性擬合 178
8.5.1 線性擬合 178
8.5.2 認識誤差 180
8.6 小結 181
第9章 相似變換與相似矩陣
9.1 相似變換 183
9.1.1 向量在不同空間中的坐標 183
9.1.2 理解相似變換和相似矩陣 185
9.2 對角矩陣 189
9.2.1 為什么要用對角矩陣 189
9.2.2 構造出對角矩陣 190
9.2.3 特征值和特征向量 191
9.3 小結 193
第10章 矩陣的分解
10.1 對稱矩陣 194
10.1.1 對稱矩陣的一個重要性質 194
10.1.2 對稱矩陣的秩 195
10.1.3 對稱矩陣的正定性 195
10.1.4 對稱矩陣的特征值 196
10.2 協方差矩陣與特征值分解 200
10.2.1 理解協方差 200
10.2.2 構建協方差矩陣 202
10.2.3 用協方差矩陣和特征值分解做數據降維 203
10.3 奇異值分解 207
10.3.1 空間變換的相等關系 207
10.3.2 奇異值分解的通用形式 209
10.3.3 用奇異值分解壓縮數據 209
10.3.4 怎么求得U、V和∑ 210
10.4 小結 213
練習參考答案 214
第1章 函數 214
第2章 向量 215
第3章 行列式 215
第4章 矩陣及其運算 216
第5章 幾個特殊的矩陣 217
第6章 線性方程組 219
第7章 基底與變換 221
第8章 向量的投影 225
第9章 相似變換與相似矩陣 226
第10章 矩陣的分解 227
參考文獻 229
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