楼主: skyman190
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【重发】MIT经典线性代数 by Gilbert Strang [推广有奖]

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skyman190 发表于 2009-10-24 11:08:43 |AI写论文

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我不是蒙人,经核对此书确实不是introduction to linear algebra 4rd ed by Gilbert Strang,完全为个人疏忽(之前已经贴出所下载文件目录)。可能这本书不是大家想要的那本,但还是Gilbert Strang之作,有兴趣的人欢迎继续捧场,楼下有意见的人们,我只能说声请原谅。
Linear Algebra and Its Applications 4e
contents
1. matrices and gaussian elimination
2. vector spaces
3. orthogonality
4. determinants
5. eigenvalues and eigenvectors
6. positive definite matrices
7. computations with matrics
8. linear programming and game theory
appendix
所有附件编好号依次下载下来,然后一下解压。3个文件全部下载下来,才能解压。另外,在http://ocw.mit.edu/OcwWeb/Mathematics/18-06Spring-2005/VideoLectures/index.htm上面,有Gilbert Strang的视频讲座,大家可以边看边学。
introduction to linear algebra 4rd ed by gilbert strang.part1.rar (14.31 MB, 需要: 5 个论坛币)
introduction to linear algebra 4rd ed by gilbert strang.part2.rar (14.31 MB)
introduction to linear algebra 4rd ed by gilbert strang.part3.rar (10.72 MB)
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关键词:Gilbert strang 线性代数 Ber ert 经典 线性代数 MIT Gilbert strang

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用统计这一有利的武器去战胜一切未知的世界

沙发
skyman190(未真实交易用户) 发表于 2009-10-24 11:13:19
part1 ,part2,有些问题,正在上传
用统计这一有利的武器去战胜一切未知的世界

藤椅
moguigaoda(真实交易用户) 发表于 2009-10-24 11:17:45
楼主~谢谢分享!!!

板凳
skyman190(未真实交易用户) 发表于 2009-10-24 11:26:19
上传完毕,有兴趣的可以看看。上传大附件真的很辛苦,希望以后可以改善一下。
用统计这一有利的武器去战胜一切未知的世界

报纸
moguigaoda(真实交易用户) 发表于 2009-10-24 11:31:58
楼主~怎么还不行的?

地板
moguigaoda(真实交易用户) 发表于 2009-10-24 11:53:56
楼主~不行啊~被你骗了~

7
moguigaoda(真实交易用户) 发表于 2009-10-24 11:57:27
楼主~我付了论坛币~可不可以直接发给我啊?我的邮箱937420001@qq.com~谢谢啦

8
skyman190(未真实交易用户) 发表于 2009-10-24 12:07:47
7# moguigaoda
楼上的,发个你了,你看能用不
用统计这一有利的武器去战胜一切未知的世界

9
elephann(未真实交易用户) 发表于 2009-10-24 13:43:55
你这书不对,下面是http://math.mit.edu/linearalgebra/上的目录,你不能总蒙事啊!!
Table of Contents for ILA
1   Introduction to Vectors

    1.1 Vectors and Linear Combinations
    1.2 Lengths and Dot Products
    1.3 Matrices

2 Solving Linear Equations

    2.1 Vectors and Linear Equations
    2.2 The Idea of Elimination
    2.3 Elimination Using Matrices
    2.4 Rules for Matrix Operations
    2.5 Inverse Matrices
    2.6 Elimination = Factorization: A = LU
    2.7 Transposes and Permutations

3 Vector Spaces and Subspaces

    3.1 Spaces of Vectors
    3.2 The Nullspace of A: Solving Ax = 0
    3.3 The Rank and the Row Reduced Form
    3.4 The Complete Solution to Ax = b
    3.5 Independence, Basis and Dimension
    3.6 Dimensions of the Four Subspaces

4 Orthogonality

    4.1 Orthogonality of the Four Subspaces
    4.2 Projections
    4.3 Least Squares Approximations
    4.4 Orthogonal Bases and Gram-Schmidt

5 Determinants

    5.1 The Properties of Determinants
    5.2 Permutations and Cofactors
    5.3 Cramer's Rule, Inverses, and Volumes

6 Eigenvalues and Eigenvectors

    6.1 Introduction to Eigenvalues
    6.2 Diagonalizing a Matrix
    6.3 Applications to Differential Equations
    6.4 Symmetric Matrices
    6.5 Positive Definite Matrices
    6.6 Similar Matrices
    6.7 Singular Value Decomposition (SVD)

7 Linear Transformations

    7.1 The Idea of a Linear Transformation
    7.2 The Matrix of a Linear Transformation
    7.3 Diagonalization and the Pseudoinverse

8 Applications

    8.1 Matrices in Engineering
    8.2 Graphs and Networks
    8.3 Markov Matrices, Population, and Economics
    8.4 Linear Programming
    8.5 Fourier Series: Linear Algebra for Functions
    8.6 Linear Algebra for Statistics and Probability
    8.7 Computer Graphics

9 Numerical Linear Algebra

    9.1 Gaussian Elimination in Practice
    9.2 Norms and Condition Numbers
    9.3 Iterative Methods for Linear Algebra

10 Complex Vectors and Matrices

    10.1 Complex Numbers
    10.2 Hermitian and Unitary Matrices
    10.3 The Fast Fourier Transform

Solutions to Selected Exercises
Matrix Factorizations
Conceptual Questions for Review
Glossary: A Dictionary for Linear Algebra
Index
Teaching Codes
独立精神,自由意志!

10
szc009(真实交易用户) 发表于 2009-10-24 17:02:11
楼主,不行啊,打不开,麻烦发到我邮箱吧:1141003145@qq.com谢谢咯

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