矩陣論

內(nèi)容概要

本書(shū)較為詳細(xì)地介紹了線性空間、線性映射、酉空間、歐氏空間、若當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)型、矩陣的分解、矩陣的范數(shù)、矩陣的導(dǎo)數(shù)、積分、級(jí)數(shù)、矩陣函數(shù)和廣義逆矩陣等基本內(nèi)容。全書(shū)共分為八章，每章均配有一定數(shù)量的習(xí)題，供讀者練習(xí)使用。    本書(shū)可作為工科碩士研究生教材，也可供本科生、工程技術(shù)人員及科技工作者參者。

書(shū)籍目錄

第一章 線性空間和線性映射  1.1 數(shù)域  1.2 線性空間  1.3 線性空間的基  1.4 線性子空間的相關(guān)結(jié)論  1.5 線性映射與線性變換  1.6 線性變換的不變子空間  1.7 線性空間的同構(gòu)  習(xí)題一第二章 內(nèi)積空間  2.1 歐氏空間與酉空間  2.2 向量的正交與標(biāo)準(zhǔn)正交基  2.3 正交子空間  2.4 酉(正交)變換、正交投影  習(xí)題二第三章 矩陣的對(duì)角化、若當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)型  3.1 矩陣對(duì)角化  3.2 埃爾米特二次型  3.3 方陣的若當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)型  習(xí)題三第四章 矩陣的分解  4.1 矩陣的三角分解  4.2 矩陣的uR分解  4.3 矩陣的滿秩(最大秩)分解  4.4 單純矩陣的譜分解  4.5 矩陣的奇異值分解與極分解  習(xí)題四第五章 向量與矩陣的重要數(shù)字特征  5.1 向量范數(shù)  5.2 矩陣范數(shù)  5.3 矩陣范數(shù)與向量范數(shù)的相容性  5.4 矩陣的測(cè)度  5.5 矩陣特征值的估計(jì)  5.6 范數(shù)在數(shù)值分析中的應(yīng)用  習(xí)題五第六章 矩陣分析  6.1 向量序列和矩陣序列的極限  6.2 矩陣級(jí)數(shù)  6.3 克羅內(nèi)克(Kronecker)積  6.4 矩陣的微分  6.5 矩陣的積分  習(xí)題六第七章 矩陣函數(shù)  7.1 矩陣多項(xiàng)式  7.2 由解析函數(shù)確定的矩陣函數(shù)  7.3 矩陣函數(shù)的計(jì)算方法  習(xí)題七第八章 矩陣的廣義逆  8.1 Moore—Penrose逆(M—P逆)   8.2 具有指定的值域和零空間的{1，2}逆  8.3 群逆  8.4 廣義逆與線性方程組  習(xí)題八參考文獻(xiàn)

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