Cantitate/Preț
Produs

Introduction to Linear Algebra

Autor Gilbert Strang
en Limba Engleză Hardback – 9 feb 2009

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.

Citește tot Restrânge

Preț: 44205 lei

Preț vechi: 54875 lei
-19%

Puncte Express: 663

Carte indisponibilă temporar

Doresc să fiu notificat când acest titlu va fi disponibil:

Specificații

ISBN-13: 9780980232714
ISBN-10: 0980232716
Pagini: 585
Ilustrații: Illustrations
Dimensiuni: 191 x 235 x 30 mm
Greutate: 1.18 kg
Ediția:4th edition.
Editura: Wellesley-Cambridge Press
Colecția Wellesley-Cambridge Press
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.


Cuprins

1. Introduction to Vectors: 1.1 Vectors and linear combinations; 1.2 Lengths and dot products; 1.3 Matrices; 2. Solving Linear Equations: 2.1 Vectors and linear equations; 2.2 The idea of elimination; 2.3 Elimination using matrices; 2.4 Rules for matrix operations; 2.5 Inverse matrices; 2.6 Elimination = factorization: A = LU; 2.7 Transposes and permutations; 3. Vector Spaces and Subspaces: 3.1 Spaces of vectors; 3.2 The nullspace of A: solving Ax = 0; 3.3 The rank and the row reduced form; 3.4 The complete solution to Ax = b; 3.5 Independence, basis and dimension; 3.6 Dimensions of the four subspaces; 4. Orthogonality: 4.1 Orthogonality of the four subspaces; 4.2 Projections; 4.3 Least squares approximations; 4.4 Orthogonal bases and Gram-Schmidt; 5. Determinants: 5.1 The properties of determinants; 5.2 Permutations and cofactors; 5.3 Cramer's rule, inverses, and volumes; 6. Eigenvalues and Eigenvectors: 6.1 Introduction to eigenvalues; 6.2 Diagonalizing a matrix; 6.3 Applications to differential equations; 6.4 Symmetric matrices; 6.5 Positive definite matrices; 6.6 Similar matrices; 6.7 Singular value decomposition (SVD); 7. Linear Transformations: 7.1 The idea of a linear transformation; 7.2 The matrix of a linear transformation; 7.3 Diagonalization and the pseudoinverse; 8. Applications: 8.1 Matrices in engineering; 8.2 Graphs and networks; 8.3 Markov matrices, population, and economics; 8.4 Linear programming; 8.5 Fourier series: linear algebra for functions; 8.6 Linear algebra for statistics and probability; 8.7 Computer graphics; 9. Numerical Linear Algebra: 9.1 Gaussian elimination in practice; 9.2 Norms and condition numbers; 9.3 Iterative methods for linear algebra; 10. Complex Vectors and Matrices: 10.1 Complex numbers; 10.2 Hermitian and unitary matrices; 10.3 The fast Fourier transform; Solutions to selected exercises; Matrix factorizations; Conceptual questions for review; Glossary: a dictionary for linear algebra; Index; Teaching codes.


Descriere

This leading textbook for first courses in linear algebra comes from the hugely experienced MIT lecturer and author Gilbert Strang. The book's tried and tested approach is direct, offering practical explanations and examples, while showing the beauty and variety of the subject. Unlike most other linear algebra textbooks, the approach is not a repetitive drill. Instead it inspires an understanding of real mathematics. The book moves gradually and naturally from numbers to vectors to the four fundamental subspaces. This new edition includes challenge problems at the end of each section. Preview five complete sections at math.mit.edu/linearalgebra. Readers can also view freely available online videos of Gilbert Strang's 18.06 linear algebra course at MIT, via OpenCourseWare (ocw.mit.edu), that have been watched by over a million viewers. Also on the web (http://web.mit.edu/18.06/www/), readers will find years of MIT exam questions, MATLAB help files and problem sets to practise what they have learned.