Cantitate/Preț
Produs

Matrix Analysis

Autor Roger A. Horn, Charles R. Johnson
en Limba Engleză Hardback – 21 oct 2012

Problema centrală pe care o rezolvă Matrix Analysis este tranziția dificilă de la algebra liniară elementară la analiza matricială avansată, necesară în cercetarea modernă din econometrie și științele fizice. Adesea, studenții și cercetătorii stăpânesc operațiile de bază, dar le lipsește rigoarea necesară pentru a utiliza structurile matriciale în aplicații complexe. Ne-a atras atenția modul în care Roger A. Horn și Charles R. Johnson folosesc formele canonice ca fir conductor, oferind o unitate structurală unei materii care altfel ar putea părea fragmentată. Ca și Stephan Ramon Garcia în Matrix Mathematics, autorii distilează experiența academică vastă în principii acționabile, însă Matrix Analysis se distinge prin volumul impresionant de peste 1100 de exerciții, transformând textul dintr-o simplă expunere teoretică într-un instrument de lucru intensiv. Structura cărții este construită progresiv: începe cu valorile proprii și similaritatea, trece prin analiza normelor vectoriale și a matricelor Hermitiene, culminând cu studiul matricelor pozitive și nenegative. Reținem faptul că această a doua ediție extinde considerabil tratamentul problemelor inverse și al matricelor bloc, incluzând în premieră forma canonică Weyr. În contextul operei autorului, lucrarea de față reprezintă fundamentul teoretic necesar înainte de a aborda Topics in Matrix Analysis, volumul complementar care explorează aplicații specializate. Credem că abordarea riguroasă a celor opt capitole, susținută de apendice matematice esențiale (de la numere complexe la teoreme de compactitate), face din acest titlu standardul de aur pentru oricine dorește să stăpânească mecanica profundă a matricelor.

Citește tot Restrânge

Preț: 95519 lei

Preț vechi: 124050 lei
-23%

Puncte Express: 1433

Carte tipărită la comandă

Livrare economică 25 mai-08 iunie


Specificații

ISBN-13: 9780521839402
ISBN-10: 0521839408
Pagini: 662
Ilustrații: 1175 exercises
Dimensiuni: 183 x 261 x 34 mm
Greutate: 1.38 kg
Ediția:Revizuită
Editura: Cambridge University Press
Colecția Cambridge University Press
Locul publicării:New York, United States

De ce să citești această carte

Această carte este indispensabilă studenților de la masterat și doctorat în econometrie, fizică sau matematică aplicată. Cititorul câștigă o înțelegere profundă a structurilor matriciale prin prisma formelor canonice, beneficiind de un set masiv de exerciții pentru autoevaluare. Este resursa definitivă pentru a trece de la calculul matricial de bază la analiza matematică riguroasă utilizată în cercetare.


Despre autor

Roger A. Horn este profesor de cercetare în cadrul Departamentului de Matematică de la Universitatea din Utah. Cu o carieră dedicată excelenței academice, Horn a devenit o autoritate recunoscută în domeniul algebrei liniare. Este co-autor, alături de Charles R. Johnson, al lucrării Topics in Matrix Analysis, publicată tot la Cambridge University Press. Expertiza sa se reflectă în claritatea expunerii și în structura pedagogică a textelor sale, care au devenit bibliografie obligatorie în universitățile de prestigiu din întreaga lume.


Descriere scurtă

Linear algebra and matrix theory are fundamental tools in mathematical and physical science, as well as fertile fields for research. This second edition of this acclaimed text presents results of both classic and recent matrix analysis using canonical forms as a unifying theme and demonstrates their importance in a variety of applications. This thoroughly revised and updated second edition is a text for a second course on linear algebra and has more than 1,100 problems and exercises, new sections on the singular value and CS decompositions and the Weyr canonical form, expanded treatments of inverse problems and of block matrices, and much more.

Cuprins

1. Eigenvalues, eigenvectors, and similarity; 2. Unitary similarity and unitary equivalence; 3. Canonical forms for similarity, and triangular factorizations; 4. Hermitian matrices, symmetric matrices, and congruences; 5. Norms for vectors and matrices; 6. Location and perturbation of eigenvalues; 7. Positive definite and semi-definite matrices; 8. Positive and nonnegative matrices; Appendix A. Complex numbers; Appendix B. Convex sets and functions; Appendix C. The fundamental theorem of algebra; Appendix D. Continuous dependence of the zeroes of a polynomial on its coefficients; Appendix E. Continuity, compactness, and Weierstrass' theorem; Appendix F. Canonical pairs.

Recenzii

Review of the first edition: 'The presentation is straightforward and extremely readable. The authors' enthusiasm pervades the book, and the printing is what we expect from this publisher. This will doubtless be the standard text for years to come.' American Scientist
Review of the first edition: 'The reviewer strongly recommends that those working in either pure or applied linear algebra have this book on their desks.' SIAM Review
Review of the first edition: 'There seems little doubt that the book will become a standard reference for research workers in numerical mathematics.' Computing Reviews
Review of the first edition: 'The authors have done an excellent job of supplying linear algebraists and applied mathematicians with a well-organized comprehensive survey, which can serve both as a text and as a reference.' Linear Algebra and its Applications
'The book is well organized, completely readable, and very enlightening. For researchers in matrix analysis, matrix computations, applied linear algebra, or computational science, this second edition is a valuable book.' Jesse L. Barlow, Computing Reviews
'With the additional material and exceedingly clear exposition, this book will remain the go-to book for graduate students and researchers alike in the area of linear algebra and matrix theory. I suspect there are few readers who will go through this book and not learn many new things. It is an invaluable reference for anyone working in this area.' Anne Greenbaum, SIAM Review
'The new edition is clearly a must-have for anyone seriously interested in matrix analysis.' Nick Higham, Applied Mathematics, Software and Workflow blog