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编者评论：通过漫画学习代数

漫画和线性代数相结合的线性代数普及书，漫画线性代数pdf电子书高清无水印画质，是很多图书馆的漫画书，看漫画还能懂数学知识，一石两鸟还是很不错的。

漫画线性代数pdf图片预览

简介

你有没有被奇怪的名词和繁琐的线性代数计算所困扰？不知道该说什么或从哪里开始学习？那么，这本书正好适合你。这是世界上最简单的线性代数教科书。它采用漫画风格的情境解释，让您在阅读故事的同时学习知识。读完一个，就可以理解一个概念。每个部分还附有文字说明。只要跟着练习这些简单的练习，你就能在最短的时间内练习线性代数！有趣的故事情节，时尚的卡通人物，详尽的内容解说，一定会给你留下深刻的印象，让你难以忘怀。无论你是学生、上班族，还是已经拥有公司的老板，学习和应用线性代数知识必将为你的学习和工作增添更多便利。

目录

目录

序幕来吧！线性代数1

第 1 章什么是线性代数 9

1、线性代数14

2、研究点和考试点 21

3、数学家眼中的线性代数22

3.1 数学家所见的线性代数 22

3.2 线性代数和公理 24

第 2 章基础知识 25

1、数字29的分类

2、充要条件 31

2.1 31 号提案

2.2 充要条件 32

2.3 充分必要条件 33

3、集合 34

3.1 集合 34

3.2 集合 36 的表示

3.3 子集 37

4、映射 39

4.1 映射 39

4.2 喜欢 44

4.3 范围和域 48

4.4 全枪、单枪、全枪 50

4.5 逆映射 52

4.6 线性映射 54

5、希腊文字 59

6、利玛窦的独特宣言 61

7、排列 62

8、指挥官的命令和映射 68

第3章矩阵69

1、矩阵 72

2、矩阵运算 76

3、特殊矩阵 83

第 4 章矩阵（续）91

1、逆矩阵92

2、逆矩阵的求解方法94

3、行列式

4、求解行列式值的方法102

5、用代数辅因子法求逆矩阵 114

5.1 金元素 114

5.2 元素 115 的代数表达式

5.3 用代数辅因子法求逆矩阵117

6、求解线性方程 117 使用克莱默定律

第 5 章向量 119

1、向量 122

2、向量的计算 131

3、向量表示 133

第 6 章向量（续）137

1、线性独立138

2、基数 146

3、维度 155

3.1 子空间 156

3.2 基础和维度162

4、坐标167

第 7 章线性映射 169

1、线性映射 172

2、学习线性映射有什么用179

3、特殊线性映射184

3.1 缩放 185

3.2 旋转 186

3.3 平移 188

3.4 透视投影191

4、内核、图像空间、维度公式194

5、排名 199

5.1 排名 200

5.2 求秩 204

6、线性映射与矩阵的关系212

第8章特征值和特征向量213

1、特征值和特征向量219

2、特征值和特征向量224

3、求n阶方阵227的p次方的方法

4、有没有分辨率和对角化 232

4.1 存在第 233 号决议的示例

4.2 存在 236 号决议的示例

附录 1 练习 251

参考 261

关于作者

Nobu Takahashi 1972年出生于日本新泻。毕业于日本九州艺术科技大学（现更名为日本九州大学），专攻艺术工程和科学信息传输研究。曾担任数据分析业务和研讨会讲师，现在是一名作家。

出版物包括《漫画统计的回归分析》、《漫画统计的因子分析》、《Regression Analysis with Excel》（Ohm出版）、《立即阅读生存时间分析》、《人文学科的学生》可理解的多变量分析》（以上东京图书出版），合着《层次分析法与交叉分析》（现代数学会出版）等。

漫画读后线性代数

从一个课程不及格+两次重考的cup-gudi看来，这本书真是TMD福音。几部一直懵懵懂懂的，终于明白是怎么回事了。如果你参加了考试，就知道问题不大。

因为我是杯王，不是恶霸，我不知道这本书对要求苛刻的人有什么好处，但对我来说，它让我可以毫无压力地学习数学，而且我能理解它，我想这本书可以给满分

前段时间，我在微博上看到有人在谈论矩阵的含义，然后有人推荐了这本书。看了半天，发现确实有几个地方挺有意思的。以前有关线性代数的书籍从求解线性方程组开始，然后使用矩阵来表示方程组的系数。之后定义了一堆对矩阵的运算，然后线性代数就变成了对这一堆运算的演算，但是从来没有说过为什么矩阵乘法、行列式等等都是这样的，是什么意思，又是什么采用？ .

本书第3章讲了矩阵的由来，但只给出了一个简单的解释：线性方程组表达方便，矩阵与向量的乘积是线性方程组的一种表达方式；乘积是多个线性方程组的简单表示，即对于矩阵乘积A*B，其中矩阵A是每个方程组共有的系数，矩阵B的每一列是每个方程组的参数。这样，从矩阵和向量的乘积到矩阵和矩阵的乘积就很自然了。也可以很清楚的解释为什么矩阵乘法要那样做（可以看成是矩阵A和矩阵B的列分别相乘），也可以解释为什么矩阵的逆可以用消元法求解（消元法实际上是求解多个参数为逆矩阵的线性方程组）。然后说明2*2矩阵的行列式的绝对值可以看成是由行向量组成的平行四边形的面积。 3*3矩阵行列式的绝对值可以看成是由行向量组成的平行六面体的体积。但是没有进一步解释，n*n矩阵的行列式是这个矩阵的行向量组成的超平行多面体的有向体积。顺便说一下，用绘图表在书中找行列式有点麻烦。最好直接给出莱布尼茨公式。

第7章还解释了一个矩阵可以理解为一个线性映射，这样m*n矩阵乘以n*1向量将原向量从n维空间映射到m维空间。由此看来，矩阵M的行列式可以看成是单位超立方体U乘以M变换的超平行多面体的有向体积，所以M的某行乘以常数c，行列式为c倍之前，相当于U在对应方向被拉伸了c倍，体积是原来的c倍。将一行行列式加到另一行上，不会改变两行向量形成的平行四边形的面积，也不会改变体积，行列式也不会改变。

不过，这本书的缺陷也很明显。内容还是太浅了。部分内容没有融入漫画，单独列出。

本书避开了线性代数中的诸多不切实际的难点，选择了最简单最基础的知识进行讲解

我不知道漫画是不是数学家。有些想法很新颖。比如向量其实是矩阵，映射代表规则，线生成是连接m维世界和n维世界的主题

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这本书最好的地方当然是图片。许多图片非常简单。这些例子非常简单。它们都是 2D 和 3D。不像普通的教科书，动辄n维，真是难以想象。例如，关于子空间的段落非常好。以前不知道子空间长什么样子，看完书你就知道了。

本系列书的不足之处在于每章末尾的知识点。还是得找这本教材一起看，不然有些知识还是会一知半解的

最后，我们来吐槽一下剧情。理工学院会以可爱的女孩结束吗？ . .