高等代数

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理学高等代数

理学高等代数

101 又 1 3 1 12 0,
420
1 0 1 0
1
2 4
3 1 2
1 2 0
0 1 0
可逆.
令 (0,0,1,0)
则 1,2 ,4 , 线性无关,从而为P4的一组基.
例2、把复数域看成实数域R上的线性空间, 证明: C R2
证:证维数相等. 首先,x C, x 可表成 x a1 bi, a,b R 其次,若 a1+ bi= 0, 则 a= b 0. 所以,1,i 为C的一组基, dimC 2. 又, dim R2 2
所以, dimC dim R2. 故, V1 V2 .
三.线性变换
▪ 线性变换
➢ 定义 ➢ 线性变换的矩阵
▪ 相似矩阵 ▪ 特征值、特征向量
哈密尔顿-凯莱(Hamilton-Caylay)定理
▪ 可对角化
➢ 定义
定理 设 为 n 维线性空间V的一个线性变换,
则 可对角化 有 n个线性无关的特征向量.
▪ 选择题 ▪ 填空题 ▪ 小计算题 ▪ 大计算题 ▪ 证明题
题型
主要内容
一.二次型 二.线性空间 三.线性变换
四. -矩阵
五.欧几里得空间
一.二次型
▪ 合同变换化标准形
定理:数域P上任一对称矩阵合同于一 个对角矩阵.
▪ 正惯性指数、负惯性指数、符号差 ▪ 实二次型、复二次型的合同的等价条件
实对称矩阵A、B合同 秩( A) 秩(B) 且二次型 X ' AX与X ' BX的正惯性
,
2 0 0

C
'
AC
0 0
2 0
0 6
,
作非退化线性替换X=CY, 则二次型化为标准形

高等代数概述

高等代数概述

高等代数概述初等代数从最简单的一元一次方程开始,一方面进而讨论二元及三元一次方程组,另一方面研究二次以上及可以转化为二次的方程。

沿着这两个方向继续发展,代数在讨论任意多个未知数的一次方程组,也叫线性方程组的同时还研究次数更高的一元方程。

发展到这个阶段,就叫做高等代数。

高等代数是代数学发展到高级阶段的总称,它包括许多分支。

现在大学里开设的高等代数,一般包括两部分:线性代数初步、多项式代数。

高等代数在初等代数的基础上将研究对象进一步的扩充,引进了许多新的概念以及与通常很不相同的量,比如最基本的有集合、向量和向量空间等。

这些量具有和数相类似的运算的特点,不过研究的方法和运算的方法都更加繁复。

集合是具有某种属性的事物的全体;向量是除了具有数值还同时具有方向的量;向量空间也叫线性空间,是由许多向量组成的并且符合某些特定运算的规则的集合。

向量空间中的运算对象已经不只是数,而是向量了,其运算性质也由很大的不同了。

高等代数发展简史代数学的历史告诉我们,在研究高次方程的求解问题上,许多数学家走过了一段颇不平坦的路途,付出了艰辛的劳动。

人们很早就已经知道了一元一次和一元二次方程的求解方法。

关于三次方程,我国在公元七世纪,也已经得到了一般的近似解法,这在唐朝数学家王孝通所编的《缉古算经》就有叙述。

到了十三世纪,宋代数学家秦九韶在他所著的《算书九章》这部书的“正负开方术”里,充分研究了数字高次方程的求正根法,也就是说,秦九韶那时候已得到了高次方程的一般解法。

在西方,直到十六世纪初的文艺复兴时期,才由有意大利的数学家发现一元三次方程解的公式——卡当公式。

在数学史上,相传这个公式是意大利数学家塔塔里亚首先得到的,后来被米兰地区的数学家卡尔达诺(1501~1576)骗到了这个三次方程的解的公式,并发表在自己的著作里。

所以现在人们还是叫这个公式为卡尔达诺公式(或称卡当公式),其实,它应该叫塔塔里亚公式。

三次方程被解出来后,一般的四次方程很快就被意大利的费拉里(1522~1560)解出。

高等代数知识点总结

高等代数知识点总结

特殊行列式的计算方法
二阶行列式
一般形式为a11a22-a12a21,计算方法为 将a11和a22相乘,然后减去a12和a21的乘 积。
三阶行列式
一般形式为 a11a22a33+a12a23a31+a13a21a32a13a22a31-a12a21a33-a11a23a32,计 算方法为将每一项都按照这个公式进行展开 ,然后将各项相加即可得到结果。
3
互换行列式的两行(列),行列式的值变号,即 |...|=|-...|。
行列式的定义与性质
01
若行列式的某行(列)所有元素都是两数乘积,则可以对该行(列) 进行拆项,拆项后行列式的值不变。
02
若行列式的某行(列)所有元素都是同一个数,则可以对该行(列)
进行提公因式,提公因式后行列式的值不变。
若行列式的两行(列)对应元素互为相反数,则可以对该行(列)进
线性变换可以用于图像旋转,通 过矩阵乘法可以实现图像的旋转 。
线性变换可以用于图像剪切,通 过矩阵乘法可以实现图像的剪切 。
二次型在经济分析中的应用
要点一
投入产出模型
要点二
经济均衡模型
二次型可以用于描述投入产出模型,通过求解二次型的特 征值可以得到经济的平衡状态。
二次型可以用于描述经济均衡模型,通过求解二次型的特 征值可以得到经济的均衡状态。
03
线性变换的运算
两个线性变换的加法定义为对应元素之间的加法运算;数与线性变换的
乘法定义为数乘运算;两个线性变换的乘法定义为对应元素之间的乘法
运算。
线性变换的矩阵表示
线性变换的矩阵表示
设V是数域P上的线性空间,T是V的线性变换,对于V中 的任意一组基ε1,ε2,...,εn,有 $T(α)=T(ε1α1+ε2α2+...+εnαn)=T(ε1α1)+T(ε2α2)+... +T(εnαn)=ε1T(α1)+ε2T(α2)+...+εnT(αn)$,则称矩阵 A=(T(α1),T(α2),...,T(αn))为线性变换T关于基ε1,ε2,...,εn 的矩阵表示。

高等代数教案

高等代数教案

全套高等代数教案第一章:高等代数概述1.1 高等代数的定义与意义理解高等代数的基本概念了解高等代数在数学及其它领域中的应用1.2 基本术语和符号学习常见的代数运算符掌握基本的代数表达式1.3 基本定理和性质学习线性方程组的解的存在性定理理解线性空间的基本性质第二章:矩阵和行列式2.1 矩阵的基本概念理解矩阵的定义和矩阵元素的意义学习矩阵的运算规则2.2 行列式的定义和性质理解行列式的概念掌握行列式的计算方法2.3 矩阵和行列式的应用学习矩阵在几何中的应用了解矩阵在概率论和统计中的应用第三章:线性方程组3.1 高斯消元法学习高斯消元法的原理和步骤掌握高斯消元法的应用3.2 矩阵的秩理解矩阵秩的概念学习矩阵秩的计算方法3.3 线性方程组的解的结构理解线性方程组解的存在性定理学习线性方程组解的方法第四章:特征值和特征向量4.1 特征值和特征向量的定义理解特征值和特征向量的概念学习特征值和特征向量的计算方法4.2 矩阵的对角化理解矩阵对角化的概念掌握矩阵对角化的方法4.3 特征值和特征向量的应用学习特征值和特征向量在几何中的应用了解特征值和特征向量在物理中的应用第五章:向量空间和线性变换5.1 向量空间的基本概念理解向量空间和子空间的概念学习向量空间的基和维数5.2 线性变换的基本概念理解线性变换的定义和性质学习线性变换的矩阵表示5.3 线性变换的应用学习线性变换在几何中的应用了解线性变换在信号处理中的应用第六章:特征多项式和最小多项式6.1 特征多项式的定义和性质理解特征多项式的概念学习特征多项式的计算方法6.2 最小多项式的定义和性质理解最小多项式的概念掌握最小多项式的计算方法6.3 特征多项式和最小多项式的应用学习特征多项式和最小多项式在矩阵对角化中的应用了解特征多项式和最小多项式在多项式环中的应用第七章:二次型7.1 二次型的定义和基本性质理解二次型的概念学习二次型的标准形和规范形7.2 惯性定理和二次型的分类理解惯性定理的概念学习二次型的分类方法7.3 二次型的应用学习二次型在几何中的应用了解二次型在优化问题中的应用第八章:线性微分方程组8.1 线性微分方程组的定义和性质理解线性微分方程组的概念学习线性微分方程组的解的结构8.2 常系数线性微分方程组的解法学习常系数线性微分方程组的解法掌握常系数线性微分方程组的通解8.3 线性微分方程组的应用学习线性微分方程组在物理学中的应用了解线性微分方程组在经济学中的应用第九章:特征值问题的数值解法9.1 特征值问题的数值解法概述了解特征值问题的数值解法的概念学习特征值问题的数值解法的方法9.2 幂法和反幂法学习幂法和反幂法的原理和步骤掌握幂法和反幂法的应用9.3 稀疏矩阵和迭代法理解稀疏矩阵的概念学习迭代法的原理和步骤第十章:高等代数的进一步研究10.1 向量丛和纤维丛理解向量丛和纤维丛的概念学习向量丛和纤维丛的分类方法10.2 群表示论的基本概念理解群表示论的概念学习群表示论的基本性质10.3 高等代数的其它研究领域了解高等代数在数学物理方程中的应用学习高等代数在和机器学习中的应用重点和难点解析重点环节一:矩阵的秩秩的概念是高等代数中的重要概念,理解秩的计算方法和秩的性质对于后续学习线性变换、矩阵对角化等高级内容至关重要。

高等代数知识点总结笔记

高等代数知识点总结笔记

高等代数知识点总结笔记一、集合论基础1. 集合的定义和表示2. 集合的运算:交集、并集、补集、差集3. 集合的基本性质:幂集、空集、自然数集、整数集等4. 集合的关系:子集、相等集、包含关系5. 集合的基本运算律:结合律、交换律、分配律二、映射和函数1. 映射的定义和表示2. 映射的类型:单射、满射、双射3. 函数的定义和性质4. 函数的运算:复合函数、反函数5. 函数的极限、连续性6. 函数的导数、几何意义三、向量空间1. 向量和向量空间的定义2. 向量的线性运算:加法、数乘、点积、叉积3. 向量空间的性质:线性相关、线性无关、维数、基和坐标4. 线性变换和矩阵运算5. 特征值和特征向量四、矩阵与行列式1. 矩阵的定义和基本性质:零矩阵、单位矩阵、方阵2. 矩阵的运算:加法、数乘、矩阵乘法、转置、逆矩阵3. 行列式的定义和性质:行列式的展开法则、克拉默法则4. 线性方程组的解法:克拉默法则、矩阵消元法、逆矩阵法五、线性方程组1. 线性方程组的定义和分类2. 线性方程组的解法:高斯消元法、矩阵法、逆矩阵法3. 线性方程组的特解和通解:齐次线性方程组、非齐次线性方程组4. 线性方程组的解的性质:解的唯一性、解空间六、特征值和特征向量1. 特征值和特征向量的定义和性质2. 矩阵的对角化和相似矩阵3. 特征值和特征向量的应用:矩阵的对角化、变换矩阵4. 矩阵的谱定理和矩阵的相似对角化5. 实对称矩阵和正定矩阵的性质七、多项式与代数方程1. 多项式的定义和性质:零次多项式、一次多项式、多项式的加减乘除2. 代数方程的解法:一元一次方程、一元二次方程、高次方程3. 代数方程的根与系数的关系:韦达定理、牛顿定理、斯图姆定理4. 代数方程的不可约性和可解性八、群、环、域1. 代数结构的定义和性质2. 群的定义和性质:群的封闭性、结合律、单位元、逆元3. 环的定义和性质:交换环、整环、域4. 域的定义和性质:有限域、无限域、极大理想以上就是高等代数的一些基本知识点总结,希望对大家有所帮助。

(完整word版)《高等代数》课程简介

(完整word版)《高等代数》课程简介

《高等代数》课程简介一、课程概述《高等代数》是高等院校数学专业的一门重要的基础课,其主要任务是使学生获得数学的基本思想方法和多项式理论、行列式、线性方程组、矩阵论、向量空间、线性变换、欧氏空间和酉空间、二次型、群,环和域简介等方面的系统知识。

它一方面为后继课程(如近世代数、数论、离散数学、计算方法、微分方程、泛函分析)提供一些所需的基础理论和知识。

尤其在本世纪,计算机技术、通讯信息技术和现代生物工程技术已成为最热门的学科领域,这些学科均需要代数学的发展。

《高等代数》是中学代数的继续和提高。

通过这一课程的教学,应使学生掌握为进一步提高专业知识水平所必需的代数基础理论和基本方法,且对初等代数内容有比较深入的了解,并能居高临下地处理中学数学的有关教材,培养学生独立思考、科学抽象思维、正确的逻辑推断能力和迅速准确的运算能力,对开发学生智能、加强“三基”(基础知识、基本理论、基本理论)及培养学生创造能力、树立辩证唯物论观点等有重要的作用。

二、本课程的教学目的及要求1、使学生掌握多项式理论、线性代数理论的基础知识和基本理论,着重培养学生解决问题的基本技能。

2、使学生熟悉和掌握本课程所涉及的现代数学中的重要思想方法,提高其抽象思维、逻辑推理和代数运算的能力。

3、使学生进一步掌握具体与抽象、特殊与一般、有限与无限等辩证关系,培养其辩证唯物主义观点。

4、逐步培养学生的对知识的发现和创新的能力,训练其对特殊实例(正例和反例)的观察、分析、归纳、综合、抽象概括和探索性推理的能力。

5、使学生对中学数学有关内容从理论上有更深刻的认识,以便能够居高临下地掌握和处理中学数学教材,进一步提高中学数学教学质量。

6、根据教学的实际内容的需要,对课程标准中所列各章内容,分别提出了具体的教学内容与内容要求,教学时必须着重抓住重点内容进行教学。

7、通过本课程教学的主要环节(讲授与讨论,习作课,作业,辅导等),使学生对多项式理论、线性代数的“解析理论”、与“几何理论”及其思想方法有较深的认识和理解,从而有助于学生正确理解《高等代数》的基本概念和论证方法及提高分析问题解决问题的能力。

学习高等代数的几点建议

学习高等代数的几点建议

1. 先从基础的知识开始,比如数学分析、几何学、代数学和微积分。

这些是高等代数的基
本要素,必须具备才能理解高等代数。

2. 系统地学习各个方面的内容,不要跳过任何一个步骤。

尤其是对于复杂的概念,应该反
复理解并加以归纳总结。

3. 多看书,尤其是一些优质的参考书或者专门用来学习高等代数的书。

通过看书可以帮助
我们更好地理解相关内容并把它应用到实践中去。

4. 多做题目,通过大量的例子来巩固所学内容并提升能力水平。

有时候遇到难题时不要怕,耐心思考会有意想不到的收获。

高等代数

高等代数

多项式第一节 数域定义1 设P是由一些复数组成的集合,其中包括0与1.如果P中任意两个数(这两个数也可以相同)的和·差·积·伤(除数不为零)仍然是P 中的数,那么P就称为一个数域。

第二节 一元多项式 定义2 设n是一非负整数。

形式表达式110...nn n n a x a xa --+++(1),其中01,,...,na a a 全属于数域P,称为系数在数域P中的一元多项式,或者简称为数域P 上的一元多项式。

定义3 如果在多项式f (x )与g (x )中,除去系数为零的项外,同次项的系数全相等,那么f (x )与g (x )就称为相等,记为f (x )=g (x )系数全为零的多项式称为零多项式,记为0定义4 所有系数在数域P 中的一元多项式的全体,称为数域P上的一元多项式环,记为[P],P称为[P]的系数域第三节 整除的概念带余除法 对于P[x]中任意两个多项式f(x)与g(x),其中()0g x ≠,一定有P[x]中的多项式q(x),r(x)存在,使()()()()fx q x g x r x =+成立,其中()()()()r x g x ∂<∂或者()0r x =,并且这样的q(x),r(x)是唯一决定的。

定义5 数域P上的多项式g(x)称为整除f(x),如果有数域P上的多项式h(x)使等式()()()fx g x h x =成立。

我们用“()()|g x f x ”表示g(x)整除f(x),用“()|()g x f x ”表示g(x)不能整除f(x)定理1 对于数域P上的任意两个多项式f(x),g(x),其中()()()0,|g x g x fx ≠的充分必要条件是g(x)除f(x)的余式为零。

第四节 最大公因式定义6 设f(x),g(x)是P[x]中两个多项式。

P[x]中多项式d(x)称为f(x),g(x)的一个最大公因式,如果它满足下面两个条件:(1)d(x)是f(x),g(x)的公因式;(2)f(x),g(x)的公因式全是d(x)的因式。

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高等代数其实是代数学基础,在数学系课程中相对比较简单。

因为其高度形式化和抽象化,初学者往往不适应。

就内容而言,高等代数除了多项式的基础外主要是线性代数,包括行列式、线性方程组、矩阵和线性空间。

作为数学分支的代数具有与初等数学中代数不同的特点。

初等代数主要就是计算,方程的求根或式子的化简。

在本科数学专业教学计划上,从高等代数开始,经过抽象代数,最后到群和环等专业选修课,代数学演变成对带有运算的结构进行刻画、分类等研究的学科。

这种形式化,在一定程度上体现了现代数学高度抽象化的特点。

在学习高等代数书时,要注意下列几点。

第一,适应研究对象的抽象和扩展。

高等代数开篇,就会引入数域的概念,作为数系概念的抽象。

数域概念的特点是突出了数的两种运算的特性。

随着学习的深入,会相继出现过去没有接触过的新研究对象,如映射、高维向量、矩阵、线性空间、变换等。

这些新的研究对象分别由各自的运算规律而界定。

这样将个别的演算抽象出共同的规律,并因此实现理论应用的广泛性。

因此,对新的研究对象要特别注意所定义的相应运算。

第二,深入理解等价和化简的概念。

等价是相同和相等关系的抽象和推广,用自反、对称和传递3个性质刻画。

高等代数中有大量的等价关系,如线性方程组的同解、矩阵的等价、矩阵的合同、矩阵的相似、线性空间的同构等。

每种等价的结构,可用种最简单的形式代表,这样就有了各种标准形。

构造标准形的过程就是在保持等价的前提下化简。

各种等价类的标准形式的数量特征也很重要,如秩、维数、惯性指数等。

第三,注意不同结构的联系。

特别是矩阵是高等代数的核心内容。

矩阵可以表示线性方程组,矩阵可以表示给定基下的线性变换,对称矩阵对应着二次型。

第四,熟悉化繁为简的常用技巧。

在许多证明中,善于把问题转化为实质相同但更简单的形式。

这类过程常用“不失一般性”开头。

可以把向量组或矩阵的行或列重新排列,也可以选择线性空间的特定组基,或者直接写成矩阵的某种标准形式。

在计算行列式等题目中,善于递推、类比等。

求和号的应用也能突出问题的本质而略去重复繁复的枝节。

上次说高等代数,感觉意犹未尽,现在再补充几句。

就高等代数内容而言,我自己概括为3点加2块,如果不算抽象代数的入门知识的话。

3点的内容比较规整,多项式,行列式和线性方程组。

这些内容各种书籍的差别也不大。

多项式及其代数方程论后续课或许还要学到,而行列式和线性方程组基本都是本课程中封闭的专题。

行列式比较特殊,而代数方程组是重要的具体例子,整门课程的内容包括后面提到的矩阵和空间都可以在其中应用。

2块的内容就多些,1块是矩阵论,另一块是线性空间及其线性影射。

两者实质上关系密切,但逻辑上也可以基本独立。

侧重矩阵的讲法比较实用,主要是计算,但没有反映出线性代数的几何意义。

如果是从事概率统计、线性系统、稳定性等应用领域,矩阵论很重要。

因此,矩阵理论是不少学校的工科研究生的必修学位课。

侧重空间的讲法概念清晰,数学上看也更高级,但具体计算上有欠缺。

如果单纯从代数学甚至核心数学的角度而不考虑应用,空间和变换或许更重要。

有限维空间到泛函分析中发展为无限维,而不掌握对偶空间就难以理解微分几何中的余切丛。

随着线性系统分析的几何方法的兴起,从事系统控制等应用领域现在也要很好掌握线性空间等概念。

不同的教材各有侧重。

现在的教学基本要求是两者兼顾,因此现行教材中两者大体均衡,典型的如北大的《高等代数》。

传统的苏联线性代数教材,如有译本的《线性代数基础》、《线性空间引论》和《线性代数学》都是侧重空间和变换,矩阵理论另外有课程。

还有堪称经典的Finite-Dimensional Vector Spaces也是主要从线性空间角度展开。

国内教材有些是偏重矩阵讲法的,如许以超《代数学引论》和谢邦杰的《线性代数》。

这两块在高等代数中的内容仅是基础,深入学习研究还有专门课程。

从高等代数学习的角度,还要有算法的概念。

所谓算法是指完成一个特定工作所需要的具体操作程式。

高等代数中很多定理的证明都是所谓构造性的,证明存在就是找出来。

矩阵在各种等价关系下的标准型,也由相应的算法确定。

线性空间中也有算法问题,典型的如标准正交基的构造。

学习高等代数时还要注意实数域与复数域的差别。

实数域在分析意义上是完备的,但在代数意义上不完备。

复数才是完备的,所有方程都有根。

高等代数有些结论是对一般数域都成立的,这种结论要弱些。

典型的例子是在合同关系下,不同数域的对称矩阵的标准形式不一样。

当然,线性空间本身也可以与数域无关的方式定义,不过这样就属于抽象代数的内容了。

A Survey of Modern Algebra和《抽象代数学2线性代数》就包括从更统一也更抽象的观点讲述线性代数。

当然,这种论述一定是侧重空间和影射的。

所谓高等代数,其实是代数学基础,包括多项式、线性代数和抽象代数简介。

因为抽象代数后面专门有课程,而多项式的内容也不多,因此高等代数的主要部分是线性代数。

因此,有些名为线性代数的教材其实也是高等代数,这些教材往往有多项式的附录。

这门课程我特别喜欢,看的书也就多些。

用的教材是北大编的《高等代数》。

特点我在“数学学习漫谈5”专门说过,就不重复了。

这本书当年下过大功夫,解答了全部习题包括补充题。

书上也写了大量的批注。

大概是自己单本教材最下功夫的。

参考书中我最喜欢的是本重印的许以超《代数学引论》。

该书是作者在北大和科大的讲稿,内容还包括解析几何和抽象代数。

该书强调矩阵的应用,空间和变换的内容相对少些。

矩阵论的深度超过初级课程的水平。

而且比较高级的问题与基本内容交织在一起。

例如,通常教材都会讲两个方阵乘积的行列式,而该书讲的是两个矩阵乘积的行列式,自然复杂的多。

该书后面的一些内容我没看,题目也没有全做。

感觉该书的论证比较严格,而且求和号运用的很巧妙。

看了该书以后,再也不用把求和号逐项写出,而且也容易适应后来的重复哑元的求和约定。

或许是受该书影响,我写文章必须喜欢写出求和号而不用求和约定,有次给女儿看我的论文,好多4重求和。

线性代数还看过些印象深刻的书。

一本是谢邦杰的《线性代数》,非常灵活的运用矩阵分块,简介了广义逆,而且把容易的内容放在前面,还有些定理的证明比较独特巧妙,不过我现在想不起来是那些定理了。

另本是张远达的《线性代数原理》,讲解的比较仔细,而且习题有提示甚至答案;内容也有所扩充,有些矩阵分析和矩阵论的专题。

还有本是蒋尔雄等《线性代数》,写法比较算法化,初学感到有些高深,其实习惯了反而容易;也有矩阵分析的初步,还有广义逆。

后来,我研究中需要用到广义逆,我至少知道有这样的现成工具,可以去翻专著现学现用。

讲广义逆的入门性教材不多,谢邦杰的是另个例外。

还有些书读过印象不深刻。

多是些重印的《高等代数》,有张禾瑞和郝鈵新的,周伯勋的,还有王湘浩和谢邦杰的。

新书有武汉大学数学系的《线性代数》。

俄苏教材译本也不能不读。

我特别喜欢的是马力茨夫院士的《线性代数基础》,内容讲解的很细致,有些菲赫金格尔茨讲微积分的风格;只是最后的多重张量让我很困惑,每行也能读懂,但不知道要干什么。

后来知道这是康德哲学的境界,至于黑格尔的哲学大概每句读来都觉得不通。

两位名家的盖尔芳德《线性代数学》和希洛夫的《线性空间引论》,当时真没看出什么好处。

后来体会都有打通线性代数和泛函分析的尝试。

这3本书都是很正宗的线性代数,主要讲空间和变换,关于矩阵的内容比较少。

甘特马赫的两卷本《矩阵论》体大虑周,借阅过才知道是线性代数的后续课。

我自己感觉高等代数的底子还是很扎实的。

后来考北大硕士时,“解析几何与高等代数”考了89分。

考虑到解析几何还是弱些,高等代数应该是很不错。

附:数学专业参考书整理推荐4:代数1前面说过代数有吃掉几何的倾向,所以有许多与时俱进的《代数与几何》。

不过还是建议分开学,一门一门的打好基础。

许多所谓的简明教程,还有将代数与解析几何合在一起的课本目前都还不是非常成熟。

不建议使用。

1《高等代数》北京大学数学系代数与几何教研室代数小组目前国内各大学尤其是综合大学数学系广泛采用的代数教材,有着悠久的传统。

目前通常使用的是第三版。

也是各大学的考研指定用书。

这本书更多以教师为主,给了教师以很大的发挥空间,受到教师的普遍欢迎。

不过对基础不好的学生在某些地方有一定的难度。

讲到了所有应该讲的内容。

2《高等代数》张禾瑞,郝鈵新被各个师范大学的数学系广泛使用,和1同分天下。

张禾瑞已经去世,但书已经出到第五版。

3《线性代数》李烔生,中国科学技术大学出版社中科大的书一向比较难。

4《线性空间引论》叶明训,武汉大学出版社5《高等代数学》张贤科,清华大学出版社6《线性代数与矩阵论》许以超,高等教育出版社以上三本是一份书单上写的,拿了过来,不过我知道5还是不错的7《代数学引论》柯斯特利金一本和菲赫金戈尔茨的《微积分学教程》齐名的伟大数学著作。

一本传世经典,没有什么可多说的。

最近刚刚有新译本出版,共分了三册,但都不是很厚,也不贵。

8《线性代数习题集》普罗斯库列柯夫9《高等代数习题集》法捷耶夫,索明斯基8,9是前苏联的经典代数习题集分别有两千道和一千道题,做完会打下非常好的基本功。

10《高等代数》丘维声著书写的不错,不过是北京大学数学系用书,北京大学的教学内容和重点一贯与国内其他大学的不太一样,而且邱维声采用了与其他教材完全不同的编排方式,所以用这本书研也许有一些不适应。

建议用来作参考书而不是教材。

11《高等代数习题集》杨子胥著相对8,9很容易买到,很多人用来做考研的参考书,而且符合所谓的教学或考研大纲。

12《线性代数》蒋尔雄,高锟敏,吴景琨著名为线性代数,实际上是一本高等代数教材。

是一本非常老的为当时计算数学专业编写的书。

市面上根本找不到,但各大学的藏书中肯定会有。

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