Question

不知道线性代数到底是什么,该看什么书

想知道线性代数的意义

Answer 1

线性代数可非常有用。
如果你不学，估计你连为什么有这个用处都不知道。
线性代数在所有需要分析多维线性方程的场合都有很大应用。例如大规模模拟电路，在某个集合V上定义了加法和数乘运算，若他们满足一定规律则构成一个线性空间V。线性代数就是研究线性空间的结构。这种结构很普遍，比如线性方程组，常系数齐次线性微分方程，积分方程，坐标的平移、旋转和镜像对称，函数空间等等都具有这种结构。线性代数还研究两个线性空间V1到V2的映射，即所谓线性变换。通过线性代数，我们可以一举解决许多具有类似结构的数学问题，这正是数学抽象的魅力所在。
线性代数里面有一些基本概念和定理，非常重要。比如线性相关、线性无关、基、维数、正交、秩等等，这些概念反映了线性空间的本质特征。

Answer 2

最近网上购同济大学数学系编《线性代数》，阅读后感觉写得很好，言简意明平实易懂，逻辑思路清晰，循序渐进环环紧扣。如《行阶梯矩阵》与《行最简矩阵》的识别，(简洁语言＋具体例子)让你立刻理解，没有绕人废话，特别适合大学本科生。过去网友评论，说第一章行列式中逆序数概念就给震晕了，以为此书高度抽象其实误解了。线性代数内容到底是什么？我的理解: 线性代数全部内容起源于求解线性方程组。在求解方程组中产生了增广矩阵概念、初等行变换及秩概念。在求解方程组中发现代数方程组可表述为向量方程、于是有向量组线性相关、线性无关、向量组秩等概念，产生了向量空间概念及运算。在计算矩阵特征值过程中，创立了特征值特征向量概念及运算、矩阵A相似于特征值对角阵Λ的矩阵定义式。矩阵相似变换的应用需学了数值分析课程才明白。矩阵正交相似变换是求解特征值的一般方法，也是求解高次方程数值解的普遍方法。推荐这本教材给你，希望学得轻松愉快。