本書從向量的角度對國內(nèi)高校工科“線性代數(shù)”的課程內(nèi)容進行了較全面的幾何分析。從向量的幾何意義開始，分別講述了向量、向量空間、行列式、矩陣、線性方程組和二次型的幾何意義或幾何解釋，其中不乏對一些重要概念的物理意義的解釋。大量的線性代數(shù)概念及定理的幾何意義的解釋也可以使它成為學生學習線性代數(shù)的參考手冊。由于本書是直接根據(jù)線

如果你想在任何計算或技術(shù)領(lǐng)域工作，就需要了解線性代數(shù)。線性代數(shù)主要研究矩陣及其運算，是計算機科學中幾乎所有算法和分析的數(shù)學基礎(chǔ)。但是幾十年前的教科書的呈現(xiàn)方式與當今專業(yè)人士使用線性代數(shù)解決現(xiàn)實世界問題的方式大不相同。本書是一本線性代數(shù)實用指南，講授線性代數(shù)核心概念的Python實現(xiàn)，包括它們?nèi)绾卧跀?shù)據(jù)科學、機器學習、深

《線性代數(shù)9講》由著名輔導名師張宇領(lǐng)銜編寫，本書創(chuàng)新采用樂"模塊化強化教學法"的科學備考方案，將線性代數(shù)的考研內(nèi)容按專題梳理劃分為9個核心模塊，并獨創(chuàng)特征值應(yīng)用場景矩陣。每章節(jié)的內(nèi)容中，【思維導圖】厘清知識脈絡(luò)，【考點精講】匯總高頻失誤案例。本書還特別配備了強化階段題庫，基礎(chǔ)鞏固題、綜合提升題、壓軸突破題按比例科學配比

本書共分為5章，主要概括如下：第1章介紹全書的基本概念和符號，包括半群、自由半群、本原字、代數(shù)碼的運算。第2章介紹自動機基本理論。第1節(jié)介紹自動機的定義和表達方式、可識別語言等概念，以及著名的Pumping引理。第2節(jié)介紹語言的正則性和可識別性等價。第3節(jié)介紹語言的可識別性和有理性等價，進而得到語言的正則性、可識別性和

從Fibonacci數(shù)列講起，從Fibonacci數(shù)列中抽象它的特征值特征方程，然后用特征值特征方程的概念解決擴展的Fibonacci數(shù)列、某些簡單的差分方程和簡單的微分方程。整本書沿著特征值特征方程書寫，敘述怎樣用特征值特征方程來解決實際問題，同時強調(diào)數(shù)學中不同學科中的內(nèi)在聯(lián)系。內(nèi)容基本不超過中學數(shù)學范圍。全書分六個

矩陣是重要的數(shù)學工具，也是當今人工智能、機器學習等領(lǐng)域重要的數(shù)據(jù)處理對象。本書作為矩陣理論的教材，將由淺入深地介紹矩陣的基本理論，包括矩陣的概念與運算、線性方程組、線性映射和線性變換、行列式、向量空間、特征值和特征向量、相似矩陣、二次型等，還有這些基本理論在機器學習上的簡單應(yīng)用。此外在本書各章還附上了對應(yīng)的Python

本書是根據(jù)普通高等學校教學指導委員會制定的新的本科數(shù)學基礎(chǔ)課程教學基本要求編寫的.全書共9章，內(nèi)容包括：多項式、行列式、矩陣、線性方程組、線性空間、線性變換、歐幾里得空間、二次型及MATLAB實驗等.本書注重培養(yǎng)讀者的邏輯推理能力，論證嚴謹而簡明，內(nèi)容由淺入深、條理清晰，充分體現(xiàn)教學的適用性.除第九章外，書中每節(jié)配有一

本書系統(tǒng)地論述了圖譜理論的基本定義,基本定理和重要應(yīng)用,深人介紹了圖論中數(shù)種主要矩陣及其特征多項式,以及這些矩陣的譜(特征值及其重數(shù))的規(guī)律與應(yīng)用,其中涉及系統(tǒng)工程、電路和人工智能領(lǐng)域. 本書可作為研究生的學習用書,也可為相關(guān)領(lǐng)域的研究和開發(fā)人員提供理論參考

本書共6章，分為3部分。第1部分是數(shù)理邏輯，包括第1章命題邏輯和第2章一階邏輯。第2部分是集合論，包括第3章集合代數(shù)、第4章二元關(guān)系和第5章函數(shù)。第3部分是第6章圖論。每章均包含豐富的習題及部分習題的參考答案，針對重要的知識點設(shè)計了線上參考資源，包括教學課件和交互式可視化教學軟件，讀者可下載。

本書包括集合與關(guān)系、計數(shù)、數(shù)理邏輯、圖論基礎(chǔ)、再論圖論和代數(shù)結(jié)構(gòu)六章內(nèi)容，介紹離散數(shù)學的基礎(chǔ)知識。