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Solutions Manual for Lang's Linear Algebra

114,99 €

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Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

09.08.1996

Verlag

Springer Us

Seitenzahl

200

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,1 cm

Gewicht

312 g

Auflage

1996

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-387-94760-0

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Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

09.08.1996

Verlag

Springer Us

Seitenzahl

200

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,1 cm

Gewicht

312 g

Auflage

1996

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-387-94760-0

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

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  • I Vector Spaces.-
    1. Definitions.-
    2. Bases.-
    4. Sums and Direct Sums.- II Matrices.-
    1. The Space of Matrices.-
    2. Linear Equations.-
    3. Multiplication of Matrices.- III Linear Mappings.-
    1. Mappings.-
    2. Linear Mappings.-
    3. The Kernel and Image of a Linear Map.-
    4. Composition and Inverse of Linear Mappings.-
    5. Geometric Applications.- IV Linear Maps and Matrices.-
    1. The Linear Map Associated with a Matrix.-
    2. The Matrix Associated with a Linear Map.-
    3. Bases, Matrices and Linear Map.- V Scalar Products and Orthogonality.-
    1. Scalar Products.-
    2. Orthogonal bases, Positive Definite Case.-
    3. Application to Linear Equations; the Rank.-
    4. Bilinear Map and Matrices.-
    5. General Orthogonal Bases.-
    6. The Dual Space and Scalar Products.-
    7. Quadratic Forms.-
    8. Sylvester’s Theorem.- VI Determinants.-
    2. Existence of Determinants.-
    3. Additional Properties of Determinants.-
    4. Cramer’s rule.-
    5. Triangulation of a Matrix by Column Operations.-
    6. Permutations.-
    7. Expansion Formula and Uniqueness of Determinants.-
    8. Inverse of a Matrix.-
    9. The Rank of Matrix and Subdeterminants.- VII Symmetric, Hermitian and Unitary Operators.-
    1. Symmetric Operators.-
    2. Hermitian Operators.-
    3. Unitary Operators.- VIII Eigenvectors and Eigenvalues.-
    1. Eigenvectors and Eigenvalues.-
    2. The Characteristic Polynomial.-
    3. Eigenvalues and Eigenvectors of Symmetric Matrices.-
    4. Diagonalization of a Symmetric Linear Map.-
    5. The Hermitian Case.- IX Polynomials and Matrices.-
    2. Polynomials of Matrices and Linear Maps.- X Triangulation of Matrices and Linear Maps.-
    1. Existence of Triangulation.-
    3. Diagonalization of Unitary Maps.- XI Polynomials and Primary Decomposition.-
    1. The Euclidean Algorithm.-
    2. Greatest Common Divisor.-
    3. Unique Factorization.-
    4. Application to the Decomposition of a Vector Space.-
    5. Schur’s Lemma.-
    6. The Jordan Normal Form.- XII Convex Sets.-
    4. The Krein-Milman Theorem.- APPENDIX Complex Numbers.