Introduction to Linear Algebra
Autor Gilbert Strangen Limba Engleză Hardback – 31 ian 2023
Subliniem, încă de la primele pagini ale acestei a șasea ediții, un protocol pedagogic inovator: introducerea timpurie a conceptelor de coloane independente și rangul matricii. Această abordare clinică facilitează o înțelegere activă a structurii liniare înainte de a trece la algoritmii de calcul complecși. Introduction to Linear Algebra nu este doar un manual teoretic, ci un ghid de proceduri matematice unde fiecare concept cheie, de la subspații fundamentale la valori singulare, este exprimat prin factorizarea matricială, oferind o rigoare structurală necesară în domenii cantitative precum ingineria sau economia. Notăm cu interes progresia logică a cuprinsului, care pornește de la combinații liniare și dot products, trece prin eliminarea Gaussiană (A = LU) și fundamentează spațiile vectoriale, culminând cu aplicații moderne în optimizare. Pe linia practică a lucrării Linear Algebra de Hugo J. Woerdeman, dar cu un accent mult mai pronunțat pe intuiția geometrică și factorizarea sistematică, volumul de față reflectă experiența de peste jumătate de secol a profesorului Gilbert Strang la MIT. Față de lucrarea sa anterioară, Differential Equations and Linear Algebra, unde accentul era pus pe interconectarea celor două discipline, acest titlu rafinează fundamentul algebric pur, pregătind terenul pentru analize complexe de date. Descoperim aici o metodologie în care învățarea nu este pasivă, ci orientată spre rezolvarea de probleme, integrând capitole noi despre învățarea automată, element esențial în peisajul tehnologic actual.
Preț: 597.32 lei
Preț vechi: 628.76 lei
-5%
Carte indisponibilă temporar
Specificații
ISBN-10: 1733146679
Pagini: 440
Ilustrații: Worked examples or Exercises
Dimensiuni: 196 x 239 x 27 mm
Greutate: 0.98 kg
Ediția:6th edition
Editura: Cambridge University Pr.
Locul publicării:Wellesley, United States
De ce să citești această carte
Această ediție este esențială pentru oricine dorește să stăpânească fundamentele matematice ale științei datelor. Cititorul câștigă o înțelegere profundă a factorizării matriciale, un instrument critic în optimizare și inteligență artificială. Recomandăm volumul pentru claritatea sa didactică recunoscută, fiind puntea ideală între algebra liniară clasică și aplicațiile moderne de tip machine learning.
Despre autor
Gilbert Strang este profesor de matematică la Massachusetts Institute of Technology (MIT) și o figură emblematică în comunitatea academică globală. Cu o carieră de peste 50 de ani dedicată predării, Strang a fost președinte al SIAM și este autorul a peste douăsprezece manuale de referință. Cercetările sale vizează analiza matematică, algebra liniară și ecuațiile cu derivate parțiale. Este laureat al premiului Chauvenet și al premiului pentru servicii distinse din partea SIAM, cursurile sale video fiind urmărite de peste zece milioane de ori pe platformele educaționale, ceea ce îi confirmă statutul de mentor pentru generații întregi de matematicieni și ingineri.
Descriere scurtă
Linear algebra now rivals or surpasses calculus in importance for people working in quantitative fields of all kinds: engineers, scientists, economists and business people. Gilbert Strang has taught linear algebra at MIT for more than 50 years and the course he developed has become a model for teaching around the world. His video lectures on MIT OpenCourseWare have been viewed over ten million times and his twelve textbooks are popular with readers worldwide. This sixth edition of Professor Strang's most popular book, Introduction to Linear Algebra, introduces the ideas of independent columns and the rank and column space of a matrix early on for a more active start. Then the book moves directly to the classical topics of linear equations, fundamental subspaces, least squares, eigenvalues and singular values – in each case expressing the key idea as a matrix factorization. The final chapters of this edition treat optimization and learning from data: the most active application of linear algebra today. Everything is explained thoroughly in Professor Strang's characteristic clear style. It is sure to delight and inspire the delight and inspire the next generation of learners.
Cuprins
1. Vectors and matrices; 2. Solving linear equations; 3. The four fundamental subspaces; 4. Orthogonality; 5. Determinants; 6. Eigenvalues and eigenvectors; 7. The singular value decomposition (SVD); 8. Linear transformations; 9. Linear algebra in optimization; 10. Learning from data; Appendix 1. The ranks of AB and A + B; Appendix 2. Matrix factorizations; Appendix 3. Counting parameters in the basic factorizations; Appendix 4. Codes and algorithms for numerical linear algebra; Appendix 5. The Jordan form of a square matrix; Appendix 6. Tensors; Appendix 7. The condition numbers of a matrix problem; Appendix 8. Markov matrices and Perron-Frobenius; Appendix 9. Elimination and factorization; Appendix 10. Computer graphics; Index of equations; Index of notations; Index.