Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Linear Algebra and Its Applications, Global Edition de David Lay

Linear Algebra and Its Applications, Global Edition

Autor David Lay, Judi McDonald, Steven Lay
en Limba Engleză Paperback – 4 feb 2021

Observăm adesea în literatura academică dedicată matematicii o prăpastie între teoria pură și implementările tehnologice contemporane. Linear Algebra and Its Applications, Global Edition completează această lacună, oferind o punte solidă între rigoarea algebrei liniare și cerințele actuale ale pieței muncii în domenii precum Inteligența Artificială. Considerăm că forța acestui volum rezidă în capacitatea sa de a demistifica abstractizarea prin expunere timpurie și iterativă.

Comparabil cu Linear Algebra de Stephen Friedberg în rigoarea prezentării, volumul de față se distinge prin faptul că este actualizat pentru transformările digitale recente, punând un accent mult mai mare pe aplicabilitate imediată decât pe demonstrația pur teoretică. Structura este organizată progresiv: primele capitole se concentrează pe ecuațiile liniare și algebra matriceală, stabilind bazele computaționale înainte de a introduce subspațiile și dimensiunile. Descoperim aici o metodologie centrată pe student, unde exemplele introductive din economie sau inginerie servesc drept ancoră pentru conceptele ce urmează a fi dezvoltate.

Spre deosebire de Linear Algebra with Applications de Jeffrey Holt, care amână spațiile vectoriale abstracte, ediția a 6-a a lui David Lay integrează aceste noțiuni mult mai devreme în fluxul narativ, facilitând o asimilare organică a materialului. Includerea noilor secțiuni despre Machine Learning și procesarea semnalelor digitale transformă acest manual dintr-un instrument didactic tradițional într-un ghid esențial pentru viitorii ingineri și cercetători. Ritmul este unul susținut, dar echilibrat de numeroase exerciții de consolidare și resurse online care sprijină studiul individual.

Citește tot Restrânge

Preț: 59647 lei

Preț vechi: 68560 lei
-13%

Puncte Express: 895

Carte disponibilă

Livrare economică 19 iunie-03 iulie
Livrare express 05-11 iunie pentru 6057 lei

Livrare prin curier în România Termenul estimat este afișat lângă disponibilitate.
Transport gratuit pentru acest produs Plată online sau ramburs, în funcție de opțiunile comenzii.
Retur gratuit în 14 zile Comandă securizată și suport în română.
 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9781292351216
ISBN-10: 1292351217
Pagini: 672
Dimensiuni: 207 x 255 x 32 mm
Greutate: 1.26 kg
Ediția:6. Auflage
Editura: Pearson Education

De ce să citești această carte

Recomandăm acest volum studenților la matematică, informatică și inginerie care doresc să înțeleagă nu doar calculul, ci și logica din spatele algoritmilor moderni. Cititorul câștigă o înțelegere profundă a fundamentelor algebrei liniare, fiind pregătit pentru cursuri avansate de Inteligență Artificială și Data Science. Este manualul care transformă abstractul în instrumente practice pentru carierele tehnice de mâine.

Despre autor

David Lay a fost un pionier în educația matematică, fiind unul dintre fondatorii Grupului de Studiu al Curriculumului de Algebră Liniară. Alături de Judi McDonald și Steven Lay, a dezvoltat o metodologie care pune accentul pe vizualizare și aplicații practice. Experiența lor vastă de predare la universități de prestigiu este reflectată în claritatea expunerii și în adaptarea edițiilor globale pentru a răspunde nevoilor studenților din medii academice diverse, menținând standardele de excelență ale editurii Pearson Education.

Notă biografică

David C. Lay, University of Maryland-College Park
Steven R. Lay, Lee University
Judi J. McDonald, Washington State University

Cuprins

About the Authors Preface A Note to StudentsChapter 1 Linear Equations in LinearAlgebra
  • Introductory Example: Linear Models in Economics and Engineering
  • 1.1 Systems of Linear Equations
  • 1.2 Row Reduction and Echelon Forms
  • 1.3 Vector Equations
  • 1.4 The Matrix Equation Ax= b
  • 1.5 Solution Sets of Linear Systems
  • 1.6 Applications of Linear Systems
  • 1.7 Linear Independence
  • 1.8 Introduction to Linear Transformations
  • 1.9 The Matrix of a Linear Transformation
  • 1.10 Linear Models in Business,Science, and Engineering
  • Projects
  • Supplementary Exercises
Chapter 2 Matrix Algebra
  • Introductory Example: Computer Models in Aircraft Design
  • 2.1 Matrix Operations
  • 2.2 The Inverse of a Matrix
  • 2.3 Characterizations of Invertible Matrices
  • 2.4 Partitioned Matrices
  • 2.5 Matrix Factorizations
  • 2.6 The Leontief InputOutput Model
  • 2.7 Applications to Computer Graphics
  • 2.8 Subspaces of n
  • 2.9 Dimension and Rank
  • Projects
  • Supplementary Exercises
Chapter 3 Determinants
  • Introductory Example: Random Paths and Distortion
  • 3.1 Introduction to Determinants
  • 3.2 Properties of Determinants
  • 3.3 Cramer's Rule, Volume, and Linear Transformations
  • Projects
  • Supplementary Exercises
Chapter 4 Vector Spaces
  • Introductory Example: Space Flightand Control Systems
  • 4.1 Vector Spaces and Subspaces
  • 4.2 Null Spaces, Column Spaces,and Linear Transformations
  • 4.3 Linearly Independent Sets; Bases
  • 4.4 Coordinate Systems
  • 4.5 The Dimension of a Vector Space
  • 4.6 Change of Basis
  • 4.7 Digital Signal Processing
  • 4.8 Applications to Difference Equations
  • Projects
  • Supplementary Exercises
Chapter 5 Eigenvalues and Eigenvectors
  • Introductory Example: Dynamical Systems and Spotted Owls
  • 5.1 Eigenvectors and Eigenvalues
  • 5.2 The Characteristic Equation
  • 5.3 Diagonalization
  • 5.4 Eigenvectors and Linear Transformations
  • 5.5 Complex Eigenvalues
  • 5.6 Discrete Dynamical Systems
  • 5.7 Applications to Differential Equations
  • 5.8 Iterative Estimates for Eigenvalues
  • 5.9 Markov Chains
  • Projects
  • Supplementary Exercises
Chapter 6 Orthogonality and Least Squares
  • Introductory Example: Artificial Intelligence and Machine Learning
  • 6.1 Inner Product, Length, and Orthogonality
  • 6.2 Orthogonal Sets
  • 6.3 Orthogonal Projections
  • 6.4 The GramSchmidt Process
  • 6.5 Least-Squares Problems
  • 6.6 Machine Learning and LinearModels
  • 6.7 Inner Product Spaces
  • 6.8 Applications of Inner Product Spaces
  • Projects
  • Supplementary Exercises
Chapter 7 Symmetric Matrices and Quadratic Forms
  • Introductory Example: Multichannel Image Processing
  • 7.1 Diagonalization of Symmetric Matrices
  • 7.2 Quadratic Forms
  • 7.3 Constrained Optimization
  • 7.4 The Singular Value Decomposition
  • 7.5 Applications to ImageProcessing and Statistics
  • Projects
  • Supplementary Exercises
Chapter 8 The Geometry of Vector Spaces
  • Introductory Example: The Platonic Solids
  • 8.1 Affine Combinations
  • 8.2 Affine Independence
  • 8.3 Convex Combinations
  • 8.4 Hyperplanes
  • 8.5 Polytopes
  • 8.6 Curves and Surfaces
  • Projects
  • Supplementary Exercises
Chapter 9 Optimization
  • Introductory Example: The Berlin Airlift
  • 9.1 Matrix Games
  • 9.2 Linear ProgrammingGeometric Method
  • 9.3 Linear ProgrammingSimplex Method
  • 9.4 Duality
  • Projects
  • Supplementary Exercises
Chapter 10 Finite-State Markov Chains(Online Only)
  • Introductory Example: Googling Markov Chains
  • 10.1 Introduction and Examples
  • 10.2 The Steady-State Vector andGoogle's PageRank
  • 10.3 Communication Classes
  • 10.4 Classification of States andPeriodicity
  • 10.5 The Fundamental Matrix
  • 10.6 Markov Chains and BaseballStatistics
Appendixes
  • Uniqueness of the Reduced Echelon Form
  • Complex Numbers
    • Credits Glossary Answers to Odd-Numbered Exercises Index

Descriere

Learn key concepts of linear algebra to equip yourself in your studies and future career. Linear Algebra and Its Applications 6th edition by Steven R. Lay, Judi J. McDonald and David C. Lay is an excellent introductory guide to the principles and foundations of practical linear algebra. With its learner-friendly approach, the textbook starts with easier material, building confidence by introducing typically challenging concepts early on and gradually developing them. The book revisits those concepts throughout, ensuring you do not become overwhelmed when abstract concepts are introduced, as you progress with your learning. The latest edition provides new and revised content, with a range of features, including: A broad range of introductory vignettes, application examples, and online resources New material and topics to consolidate and enhance your understanding of the subject New, modernised applications to prepare your learning of the most innovative topics, such as machine learning, Artificial Intelligence, and digital signal processing With an array of exercises and questions to support your learning, this textbook provides the tools you need to build on your understanding of linear algebra and succeed in your studies. Also available with MyLab(R) Math MyLab is the teaching and learning platform that empowers you to reach every student. By combining trusted author content with digital tools and a flexible platform, MyLab Math personalises the learning experience and improves results for each student. If you would like to purchase both the physical text and MyLab(R) Math, search for: 9781292351353 Linear Algebra and Its Applications, Global Edition, 6th edition plus MyLab Math with Pearson eText. Package consists of: 9781292351216 Corporate Finance, Global Edition, 5th Edition 9781292351285 Corporate Finance, Global Edition, 5th Edition MyLab(R) Math with Pearson eText MyLab(R) Math is not included. Students, if MyLab is a recommended/mandatory component of the course, please ask your instructor for the correct ISBN. MyLab should only be purchased when required by an instructor. Instructors, contact your Pearson representative for more information. This title is a Pearson Global Edition. The Editorial team at Pearson has worked closely with educators around the world to include content, which is especially relevant to students outside the United States.