2 Solving Linear Equations
3 Vector Spaces and Subspaces
4 Orthogonality
5 Determinants
6 Eigenvalues and Eigenvectors
7 The Singular Value Decomposition (SVD)
8 Linear Transformations
9 Complex Vectors and Matrices
10 Applications
11 Numerical Linear Algebra
12 Linear Algebra in Probability & Statistics
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具体描述
用户评价
##我学完的第一本英文教材书，教材编的真的棒，小结，例子，配图都非常用心，不仅仅从数学的角度介绍线代，很多精力放在了实际应用的例子上，不会像本科期间的教材，学的不知所以然，仅变成了分数的奴隶。
评分##主要是看了作者课程视频，书看了一些章节补充课里忽略的证明。感觉书有点太长了，没有课程流畅。Edelman 更新后的课程强调SVD: https://github.com/mitmath/1806/blob/master/summaries.md
评分##我学完的第一本英文教材书，教材编的真的棒，小结，例子，配图都非常用心，不仅仅从数学的角度介绍线代，很多精力放在了实际应用的例子上，不会像本科期间的教材，学的不知所以然，仅变成了分数的奴隶。
评分##以前学的怕不是假的线代
评分##MIT著名线代课程的教材，因为没时间跟视频就直接看教材了。这本书定位是入门，但我觉得学过线代的再看一遍收获也很大，书里提供的一些理解角度是我从来没有注意到过的例如Ax=b的四个重要向量空间，还有矩阵乘法的四种理解，看完真的觉得太amazing了。 不过也有缺点，这本书行文风格更像是一本课堂讲义，看起来总觉得有点不顺畅，需要自己重新组织好知识点。
评分##我学完的第一本英文教材书，教材编的真的棒，小结，例子，配图都非常用心，不仅仅从数学的角度介绍线代，很多精力放在了实际应用的例子上，不会像本科期间的教材，学的不知所以然，仅变成了分数的奴隶。
评分##在读第五版的，还不错，只可惜没有中文，无法对比理解。只读英文版，确实有所难处。
评分##"utterly beautiful" --鸽兰特
评分##课已经刷完了，书还没有看完，希望至少看到第7章吧。总的来说真的很好，但有些我以为比较重要的话题过的有点快（比如Linear transformation)....刷到了第8章。需要回顾定期回顾一下重点知识:四个子空间，不同的factorization，determinant以及linear transformation（这个感觉貌似不是很扎实).有一个小震撼是原来Ax=b里面包含了那么多层的含义!甚至很大一部分的factorization都是为了求最接近的解。
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