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程序员的数学3 线性代数

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程序员的数学3 线性代数

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畅销书《程序员的数学》第3弹！
机器学习、数据挖掘、模式识别基础知识
1. 图文直观
配合精心制作的示意图和动画，让你读起来不累
2. 重在应用
不再为了数学而讲数学，让你知道数学真正有用的一面
3. 透彻深入
直接从本质意义出发解释核心概念，让你“快速直达”数值代数领域
4. 通俗易懂
用浅显的语言逐步解释，让你打心底里认为“推出这样的结果是理所当然的”
Content Description

本书沿袭“程序员的数学”系列平易近人的风格，用通俗的语言和具象的图表深入讲解了编程中所需的线性代数知识。内容包括向量、矩阵、行列式、秩、逆矩阵、线性方程、LU分解、特征值、对角化、Jordan标准型、特征值算法等。
Author Description

平冈和幸（作者），
专攻应用数学和物理，对机器学习兴趣浓厚。喜欢Ruby，热爱Scheme。被Common Lisp吸引，正在潜心研究。工学博士。

堀玄（作者），
专攻应用数学和物理,主要从事脑科学与信号处理领域的研究。喜欢Ruby、JavaScript、PostScript等语言。正在研究基于统计学理论的语言处理。工学博士。

卢晓南（译者），
曾就读于西安交通大学少年班和数学系信息与计算科学专业。从大学时代起对计算机算法产生浓厚兴趣，并曾负责校BBS系统开发和维护。从事程序开发工作多年直到赴日留学。目前在名古屋大学攻读博士学位。主要研究方向为组合数学及其在信息科学、计算机科学、统计学、生物信息学中的应用。
Catalogue

第0章动机 1
0．1空间想象给我们带来的直观感受 1
0．2有效利用线性近似的手段 2
第1章用空间的语言表达向量、矩阵和行列式 5
1．1向量与空间 5
1．1．1最直接的定义：把数值罗列起来就是向量 6
1．1．2“空间”的形象 9
1．1．3基底 11
1．1．4构成基底的条件 16
1．1．5维数 18
1．1．6坐标 19
1．2矩阵和映射 19
1．2．1暂时的定义 19
1．2．2用矩阵来表达各种关系（1） 24
1．2．3矩阵就是映射！ 25
1．2．4矩阵的乘积=映射的合成 28
1．2．5矩阵运算的性质 31
1．2．6矩阵的乘方=映射的迭代 35
1．2．7零矩阵、单位矩阵、对角矩阵 37
1．2．8逆矩阵=逆映射 44
1．2．9分块矩阵 47
1．2．10用矩阵表示各种关系（2） 53
1．2．11坐标变换与矩阵 55
1．2．12转置矩阵=??? 63
1．2．13补充（1）：时刻注意矩阵规模 64
1．2．14补充（2）：从矩阵的元素的角度看 67
1．3行列式与扩大率 68
1．3．1行列式=体积扩大率 68
1．3．2行列式的性质 73
1．3．3行列式的计算方法（1）：计算公式▽ 80
1．3．4行列式的计算方法（2）：笔算法▽ 87
1．3．5补充：行列式按行（列）展开与逆矩阵▽ 91
第2章秩、逆矩阵、线性方程组——溯因推理 95
2．1问题设定：逆问题 95
2．2良性问题（可逆矩阵） 97
2．2．1可逆性与逆矩阵 97
2．2．2线性方程组的解法（系数矩阵可逆的情况）▽ 97
2．2．3逆矩阵的计算方法▽ 107
2．2．4初等变换▽ 110
2．3恶性问题 115
2．3．1恶性问题示例 115
2．3．2问题的恶劣程度——核与像 120
2．3．3维数定理 122
2．3．4用式子表示“压缩扁平化”变换（线性无关、线性相关） 126
2．3．5线索的实际个数（秩） 130
2．3．6秩的求解方法（1）——悉心观察 137
2．3．7秩的求解方法（2）——笔算 142
2．4良性恶性的判定（逆矩阵存在的条件） 149
2．4．1重点是“是不是压缩扁平化映射” 149
2．4．2与可逆性等价的条件 150
2．4．3关于可逆性的小结 151
2．5针对恶性问题的对策 152
2．5．1求出所有能求的结果（1）理论篇 152
2．5．2求出所有能求的结果（2）实践篇 155
2．5．3最小二乘法 166
2．6现实中的恶性问题（接近奇异的矩阵） 167
2．6．1问题源于哪里 167
2．6．2对策示例——提克洛夫规范化 170
第3章计算机上的计算（1）——LU 分解 173
3．1引言 173
3．1．1切莫小看数值计算 173
3．1．2关于本书中的程序 174
3．2热身：加减乘运算 174
3．3LU分解 176
3．3．1定义 176
3．3．2分解能带来什么好处 178
3．3．3LU分解真的可以做到吗 178
3．3．4LU分解的运算量如何 180
3．4LU分解的步骤（1）一般情况 182
3．5利用LU分解求行列式值 186
3．6利用LU分解求解线性方程组 187
3．7利用LU分解求逆矩阵 191
3．8LU分解的步骤（2）意外发生的情况 192
3．8．1需要整理顺序的情况 192
3．8．2重新整理顺序也无济于事的状况 196
第4章特征值、对角化、Jordan标准型——判断是否有失控的危险 197
4．1问题的提出：稳定性 197
4．2一维的情况 202
4．3对角矩阵的情况 203
4．4可对角化的情况 205
4．4．1变量替换 205
4．4．2变量替换的求法 213
4．4．3从坐标变换的角度来解释 215
4．4．4从乘方的角度来解释 219
4．4．5结论：关键取决于特征值的绝对值 220
4．5特征值、特征向量 220
4．5．1几何学意义 220
4．5．2特征值、特征向量的性质 225
4．5．3特征值的计算：特征方程 232
4．5．4特征向量的计算▽ 240
4．6连续时间系统 246
4．6．1微分方程 247
4．6．2一阶情况 250
4．6．3对角矩阵的情况 250
4．6．4可对角化的情况 252
4．6．5结论：特征值（的实部）的符号是关键 252
4．7不可对角化的情况 255
4．7．1首先给出结论 255
4．7．2就算不能对角化——Jordan标准型 256
4．7．3Jordan标准型的性质 257
4．7．4利用Jordan标准型解决初始值问题（失控判定的最终结论） 264
4．7．5化Jordan标准型的方法 271
4．7．6任何方阵均可化为Jordan标准型的证明 279
第5章计算机上的计算（2）——特征值算法 299
5．1概要 299
5．1．1和笔算的不同之处 299
5．1．2伽罗华理论 300
5．1．35×5以上的矩阵的特征值不存在通用的求解步骤！ 302
5．1．4有代表性的特征值数值算法 303
5．2Jacobi方法 303
5．2．1平面旋转 304
5．2．2通过平面旋转进行相似变换 306
5．2．3计算过程的优化 309
5．3幂法原理 310
5．3．1求绝对值最大的特征值 310
5．3．2求绝对值最小的特征值 311
5．3．3QR分解 312
5．3．4求所有特征值 316
5．4QR方法 318
5．4．1QR方法的原理 319
5．4．2Hessenberg矩阵 321
5．4．3Householder方法 322
5．4．4Hessenberg矩阵的QR迭代 325
5．4．5原点位移、降阶 327
5．4．6对称矩阵的情况 327
5．5反幂法 328
附录A希腊字母表 330
附录B复数 331
附录C关于基底的补充说明 336
附录D微分方程的解法 341
D．1dx/dt = f(x) 型 341
D．2dx/dt = ax + g(t) 型 342
附录E内积、对称矩阵、正交矩阵 346
E．1内积空间 346
E．1．1模长 346
E．1．2正交 347
E．1．3内积 347
E．1．4标准正交基 349
E．1．5转置矩阵 351
E．1．6复内积空间 351
E．2对称矩阵与正交矩阵——实矩阵的情况 352
E．3埃尔米特矩阵与酉矩阵——复矩阵的情况 353
附录F动画演示程序的使用方法 354
F．1执行结果 354
F．2准备工作 354
F．3使用方法 355
参考文献 357

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