矩阵分析 [Matrix Analysis] 下载 mobi epub pdf 电子书 2025

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内容简介

　　 《矩阵分析》旨在为读者提供泛函分析的精髓矩阵分析。算子理论，算子代数，数学物理和数值分析专业的研究生和科研人员将对《矩阵分析》感兴趣。《矩阵分析：英文（影印版）》可以作为高等线性代数和矩阵分析方向的研究生基础教程，也可以作为算子理论和数值分析方向的补充教程，包括的核心思想有最优化理论，特征值的变分原理，算子单调性和凸分析，矩阵函数的扰动和矩阵不等式。这些内容大多数都是首次以《矩阵分析》中这么独特的方式讲述。读者将会从书中学到很多强大的工具、广泛的应用技巧以及和数学专业其他领域之间的联系。矩阵不等式使得《矩阵分析》对数值分析，数学物理和算子理论专业中学生，科研人员的参考价值凸显。
　　 读者对象：适用于数学专业的研究生，科研人员以及优化感兴趣的有关人员。

目录

preface
i a review of linear algebra
i.1 vector spaces and inner product spaces
i.2 linear operators and matrices
i.3 direct sums
i.4 tensor products
i.5 symmetry classes
i.6 problems
i.7 notes and references
ii majorisation and doubly stochastic matrices
ii.1 basic notions
ii.2 birkhoff‘s theorem
ii.3 convex and monotone functions
ii.4 binary algebraic operations and majorisation
ii.5 problems
ii.6 notes and references
iii variational principles for eigenvalues
ili.1 the minimax principle for eigenvalues
iii.2 weyl’s inequalities
iii.3 wielandt‘s minimax principle
iii.4 lidskii’s theorems
iii.5 eigenvalues of real parts and singular values
iii.6 problems
iii.7 notes and references
iv symmetric norms
iv. 1 norms on cn
iv.2 unitarily invariant norms on operators on cn
iv.3 lidskii‘s theorem （third proof）
iv.4 weakly unitarily invariant norms
iv.5 problems
iv.6 notes and references
v operator monotone and operator convex functions
v.1 definitions and simple examples
v.2 some characterisations
v.3 smoothness properties
v.4 loewner’s theorems
v.5 problems
v.6 notes and references
vi spectral variation of normal matrices
vi.1 continuity of roots of polynomials
vi.2 hermitian and skew-hermitian matrices
vi.3 estimates in the operator norm
vi.4 estimates in the probenius norm
vi.5 geometry and spectral variation： the operator norm
vi.6 geometry and spectral variation： wui norms
vi.7 some inequalities for the determinant
vi.8 problems
vi.9 notes and references
vii perturbation of spectral subspaces of normal matrices
vii.1 pairs of subspaces
vii.2 the equation ax - xb = y
vii.3 perturbation of eigenspaces
vii.4 a perturbation bound for eigenvalues
vii.5 perturbation of the polar factors
vii.6 appendix： evaluating the （fourier） constants
vii.7 problems
vii.8 notes and references
viii spectral variation of nonnormal matrices
viii.1 general spectral variation bounds
viii.4 matrices with real eigenvalues
viii.5 eigenvalues with symmetries
viii.6 problems
viii.7 notes and references
ix a selection of matrix inequalities
ix.1 some basic lemmas
ix.2 products of positive matrices
ix.3 inequalities for the exponential function
ix.4 arithmetic-geometric mean inequalities
ix.5 schwarz inequalities
ix.6 the lieb concavity theorem
ix.7 operator approximation
ix.8 problems
ix.9 notes and references
x perturbation of matrix functions
x.1 operator monotone functions
x.2 the absolute value
x.3 local perturbation bounds
x.4 appendix： differential calculus
x.5 problems
x.6 notes and references
references
index

前言/序言

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矩阵的现代概念在19世纪逐渐形成。1801年德国数学家高斯（F.Gauss，1777~1855）把一个线性变换的全部系数作为一个整体。1844年，德国数学家爱森斯坦（F.Eissenstein，1823~1852）讨论了“变换”（矩阵）及其乘积。1850年，英国数学家西尔维斯特（James Joseph Sylvester，18414-1897）首先使用矩阵一词。1858年，英国数学家凯莱（A.Gayley，1821~1895）发表《关于矩阵理论的研究报告》。他首先将矩阵作为一个独立的数学对象加以研究，并在这个主题上首先发表了一系列文章，因而被认为是矩阵论的创立者，他给出了现在通用的一系列定义，如两矩阵相等、零矩阵、单位矩阵、两矩阵的和、一个数与一个矩阵的数量积、两个矩阵的积、矩阵的逆、转置矩阵等。并且凯莱还注意到矩阵的乘法是可结合的，但一般不可交换，且m*n矩阵只能用n*k矩阵去右乘。1854年，法国数学家埃米尔特（C.Hermite，1822~1901）使用了“正交矩阵”这一术语，但他的正式定义直到1878年才由德国数学家费罗贝尼乌斯（F.G.Frohenius，1849~1917）发表。1879年，费罗贝尼乌斯引入矩阵秩的概念。矩阵是高等代数学中的常见工具，也常见于统计分析等应用数学学科中。在物理学中，矩阵于电路学、力学、光学和量子物理中都有应用；计算机科学中，三维动画制作也需要用到矩阵。 矩阵的运算是数值分析领域的重要问题。将矩阵分解为简单矩阵的组合可以在理论和实际应用上简化矩阵的运算。对一些应用广泛而形式特殊的矩阵，例如稀疏矩阵和准对角矩阵，有特定的快速运算算法。关于矩阵相关理论的发展和应用，请参考矩阵理论。在天体物理、量子力学等领域，也会出现无穷维的矩阵，是矩阵的一种推广。

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特普利茨矩阵在任意对角线上所有元素相对， 是 ai,j=ai+1,j+1。

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一般环上构作的矩阵

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矩阵运算

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