Linear Algebra with Applications: Budget Books
Autor Jeffrey Holten Limba Engleză Foi volante – 27 dec 2012
Ceea ce aduce nou cea de-a doua ediție a lucrării Linear Algebra with Applications este o recalibrare a echilibrului dintre calculul algoritmic și rigoarea abstractă. Putem afirma că abordarea lui Jeffrey Holt rezolvă o problemă pedagogică majoră: tranziția dificilă de la manipularea matricelor la înțelegerea spațiilor vectoriale abstracte. Prin tratarea timpurie a conceptelor în contextul familiar al spațiului euclidian, studenții beneficiază de un interval mai lung pentru a asimila fundamentele înainte de a trece la structuri teoretice complexe.
Ne-a atras atenția structura progresivă a conținutului, care permite introducerea valorilor și vectorilor proprii mult mai devreme decât în manualele tradiționale. Volumul este organizat în opt capitole esențiale, începând cu sistemele de ecuații liniare și evoluând spre aplicații avansate precum lanțurile Markov, factorizarea LU și procesul Gram-Schmidt. Comparabil cu Linear Algebra de Ted Shifrin în rigoarea argumentației matematice, textul lui Holt se distinge prin volumul impresionant de aplicații practice și cele peste 2500 de exerciții gradate ca dificultate. Dacă A Concise Introduction to Linear Algebra de Géza Schay mizează pe o prezentare foarte succintă a temelor esențiale pentru un singur semestru, lucrarea de față oferă o explorare mai aprofundată, fiind ideală pentru studenții care au nevoie de numeroase exemple reprezentative pentru a stăpâni materia.
Preț: 747.70 lei
Preț vechi: 911.82 lei
-18%
Carte indisponibilă temporar
Specificații
ISBN-10: 1464131821
Pagini: 560
Dimensiuni: 201 x 251 x 20 mm
Greutate: 0.91 kg
Editura: W. H. Freeman and Company
Seria Budget Books
De ce să citești această carte
Suntem de părere că acest manual este resursa ideală pentru studenții la matematică, fizică sau inginerie care doresc să înțeleagă nu doar „cum”, ci și „de ce” funcționează algebra liniară. Cititorul câștigă o bază solidă prin cele 2500 de exerciții și exemplele aplicate, beneficiind de o structură care facilitează înțelegerea timpurie a vectorilor proprii, un avantaj major în examenele de specialitate.
Despre autor
Jeffrey Holt este un educator cu o carieră dedicată științelor, absolvent al Gorham State College, cu studii de masterat la Concordia University și McGill University. Deși s-a retras din activitatea didactică universitară în 2001, expertiza sa pedagogică este evidentă în modul în care a structurat Linear Algebra with Applications, punând accent pe claritatea explicațiilor și pe progresia logică a conceptelor. Pe lângă contribuțiile sale în domeniul matematicii, Holt este un cercetător pasionat de istoria feroviară, publicând lucrări de referință în acest domeniu, fapt ce reflectă rigoarea sa în documentarea și prezentarea informațiilor complexe.
Descriere scurtă
Concepts and topics are frequently accompanied by applications to provide context and motivation. Because many students learn by example, Linear Algebra with Applications provides a large number of representative examples, over and above those used to introduce topics. The text also has over 2500 exercises, covering computational and conceptual topics over a range of difficulty levels.
Cuprins
1. Systems of Linear Equations
1.1 Lines and Linear Equations
1.2 Linear Systems and Matrices
1.3 Applications of Linear Systems
1.4 Numerical Solutions
2. Euclidean Space
2.1 Vectors
2.2 Span
2.3 Linear Independence
3. Matrices
3.1 Linear Transformations
3.2 Matrix Algebra
3.3 Inverses
3.4 LU Factorization
3.5 Markov Chains
4. Subspaces
4.1 Introduction to Subspaces
4.2 Basis and Dimension
4.3 Row and Column Spaces
4.4 Change of Basis
5. Determinants
5.1 The Determinant Function
5.2 Properties of the Determinant
5.3 Applications of the Determinant
6. Eigenvalues and Eigenvectors
6.1 Eigenvalues and Eigenvectors
6.2 Diagonalization
6.3 Complex Eigenvalues and Eigenvectors
6.4 Systems of Differential Equations
6.5 Approximation Methods
7. Vector Spaces
7.1 Vector Spaces and Subspaces
7.2 Span and Linear Independence
7.3 Basis and Dimension
8. Orthogonality
8.1 Dot Products and Orthogonal Sets
8.2 Projection and the Gram-Schmidt Process
8.3 Diagonalizing Symmetric Matrices and QR Factorization
8.4 The Singular Value Decomposition
8.5 Least Squares Regression
9. Linear Transformations
9.1 Definition and Properties
9.2 Isomorphisms
9.3 The Matrix of a Linear Transformation
9.4 Similarity
10. Inner Product Spaces
10.1 Inner Products
10.2 The Gram-Schmidt Process Revisited
10.3 Applications of Inner Products
11. Additional Topics and Applications
11.1 Quadratic Forms
11.2 Positive Definite Matrices
11.3 Constrained Optimization
11.4 Complex Vector Spaces
11.5 Hermitian Matrices
Glossary
Answers to Selected Exercises
Index