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  1. 线性代数应该这样学

  2. 作者: Sheldonc Axler 描述线性算子的结构是线性代数的中心任务之一,传统的方法多以行列式为工具,但是行列式既难懂又不直观,其定义的引入也往往缺乏动因。本书作者独辟蹊径,抛弃了这种曲折的思路,把重点放在抽象的向量空间和线性映射上,给出的证明不使用行列式,更显得简单而直观。本书把行列式的内容放在了最后讲解,开辟了一条理解线性算子结构的新途径。书中还对一些术语、结论、证明思路、提及的数学家做了注释,增加了行文的趣味性,便于读者掌握核心概念和思想方法。 第 1 章 向量空间 1.1 复数
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-06-07
    • 文件大小:13631488
    • 提供者:all4git
  1. 三角代数上的中心化子

  2. 设T是三角代数,Ω是T中任意但固定的一点。证明线性映射Φ∶T→T对满足ST=Ω的S,T∈T有Φ(ST)=Φ(S)T=SΦ(T),当且仅当对任意的S,T∈T有Φ(ST)=Φ(S)T=SΦ(T),即Φ是中心化子。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-06-20
    • 文件大小:201728
    • 提供者:weixin_38713717