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  • Produktbild: Linear Algebra
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Linear Algebra

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Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

08.07.2022

Abbildungen

schwarz-weiss Illustrationen, Zeichnungen, schwarz-weiss

Verlag

Taylor & Francis

Seitenzahl

328

Maße (L/B/H)

24/16,1/2,2 cm

Gewicht

616 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-03-228781-2

Beschreibung

Rezension

Linear Algebra by mathematician Lina Oliveira is intended primarily as an undergraduate textbook but is written in such a way that it can also be a valuable resource for independent learning as well. Exceptional in organization and presentation, Linear Algebra is unreservedly recommended for personal, community, and academic library Applied Mathematics, Albegra and Trigonometry collections and curriculums.
- Midwest Book Review

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Erscheinungsdatum

08.07.2022

Abbildungen

schwarz-weiss Illustrationen, Zeichnungen, schwarz-weiss

Verlag

Taylor & Francis

Seitenzahl

328

Maße (L/B/H)

24/16,1/2,2 cm

Gewicht

616 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-03-228781-2

Herstelleradresse

Libri GmbH
Europaallee 1
36244 Bad Hersfeld
DE

Email: gpsr@libri.de

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  • Produktbild: Linear Algebra
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  • 1. Matrices. 1.1. Real and Complex Matrices. 1.2. Matrix Calculus. 1.3. Matrix Inverses. 1.4. Elementary Matrices. 1.5. Exercises. 1.6. At a Glance. 2. Determinant. 2.1. Axiomatic Definition. 2.2. Leibniz's Formula. 2.3. Laplace's Formula. 2.4. Exercises. 2.5. At a Glance. 3. Vector Spaces. 3.1. Vector Spaces. 3.2. Linear Independence. 3.3. Bases and Dimension. 3.4. Null Space, Row Space and Column Space. 3.5. Sum and intersection of Subspaces. 3.6. Change of Basis. 3.7. Exercises. 3.8. At a Glance. 4. Eigenvalues and Eigenvectors. 4.1. Spectrum of a Matrix. 4.2. Spectral Properties. 4.3. Similarity and Diagonalisation. 4.4. Jordan Canonical Form. 4.5. Exercises. 4.6. At a Glance. 5. Linear Transformations. 5.1. Linear Transformations. 5.2. Matrix Representations. 5.3. Null Space and Image. 5.4. Isomorphisms and Rank-Nullity Theorem. 5.5. Composition and Invertibility. 5.6. Change of Basis. 5.7. Spectrum and Diagonalisation. 5.8. Exercises. 5.9. At a Glance. 6. Inner Product Spaces. 6.1. Real Inner Product Spaces. 6.2. Complex Inner Product Spaces. 6.3. Orthogonal Sets. 6.4. Orthogonal and Unitary Diagonalisation. 6.5. Singular Value decomposition. 6.6. Affine Subspaces of Rn. 6.7. Exercises. 6.8. At a Glance. 7 Special Matrices by Example. 7.1. Least Squares Solutions. 7.2. Markov Chains. 7.3. Population Dynamics. 7.4. Graphs. 7.5. Differential Equations. 7.6. Exercises. 7.7. At a Glance. 8. Appendix. 8.1. Uniqueness of Reduced Row Echelon Form. 8.2. Uniqueness of determinant. 8.3. Direct sum of Subspaces. 9. Solutions.