《漫画线性代数》读书笔记 序

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《漫画线性代数》，居然有这样的名字，线性代数这种干巴巴的内容，也可以漫画？

提到漫画，感觉就应该是很容易理解的那种，书到是不贵（话说回来，真正有价值的书，何时贵过呢，反而是包装过火的书，才要付出额外的价值），希望能让我真正明白，线性代数到底是做什么的，矩阵和向量到底与空间转换有啥子亲缘关系，也免得无端被打得鼻青脸肿，确不知道得罪了哪一位，矩阵，还是向量？估计都不是，背后肯定还有一些认识的，那一定是了！

从下面的信息来看，这本书是日本人写的，心里总感觉有些不知名的怪异感，其实你知道的，好奇之余，查了一下，日本高桥家族的相关信息，发现一篇 《我是刘邦的后裔》的文章，其中有这几段，足以让我们放下些什么，去接纳这本有趣的书：

“现留存于日本的刘氏宗亲，乃东汉光武帝刘秀后裔，汉献帝刘协的直系后代。为躲避灾祸，汉献帝玄孙阿智王带领其子都贺王等2000余人，于公元289年5月离开汉土东渡，历经艰难抵达日本。尽管他们是外来人，但汉朝在当时日本人心目中的地位很高，阿智王的曾孙东汉直掬和日本第35代女天皇结婚（此说目前尚有争议），生有阪上、大藏、内藏3子。”

漫画本人从小到大基本不看，不知道是天生愚钝看不懂，还是没这方面兴趣，不过对于线性代数这种内容，能用漫画来展示，一定会很轻松地理解，不求从这本书中掌握到太多，但至少能明白线性代数是干什么的，矩阵和向量在工程中使用是起到了什么作用，这一点弄明白，对于在工程中运用它们完成空间转换，至关重要，个人是这样感觉的，也许你也是。

把复杂的事情简单化，确实是一大贡献！

3作者简介编辑

1基本信息编辑

中文名: 漫画线性代数

作者: (日)高桥信 著

(日)Inoue Iroha 漫画绘制

(日)株式会社TREND-PRO 漫画制作

译者: 滕永红 译

图书分类: 科普

出版社: 科学出版社

书号: ISBN: 9787030247971

发行时间: 2009年08月

地区: 大陆

语言: 简体中文

2简介编辑

你是不是曾经被线性代数里奇怪的名词和繁琐的计算所困？不知道在说什么，也不知道该从哪里人手进行学习？那么，这本书最合适你不过了。这是世界上最简单的线性代数教科书，它透过漫画式的情境说明，让你边看故事边学知识，每读完一篇就能理解一个概念，每一部分还附有文字说明，只要跟着这些简单的习题进行操练，你将能在最短的时间内修炼成线性代数达人！

有趣的故事情节、时尚的漫画人物造型、细致的内容讲解定能给你留下深刻的印象，让你看过忘不了。不论你是学生、上班族或是已经有一家属于自己的公司的老板，活学活用线性代数知识，定能为你的学习与工作增添更多的便利。

3作者简介编辑

高桥信，1972年生于日本新泻县。毕业于日本九州艺术工科大学（现已更名为日本九州大学），专攻艺术工科，研究科学信息传输。曾担任资料分析业务和研讨会讲师，现为作家。 著作有《漫画统计学之回归分析》、《漫画统计学之因子分析》、《用Excel学回归分析》（以上由欧姆社出版）《即刻读懂生存时间分析》、《文科生也可以理解的多变量解析》（以上由东京图书出版）、合著有《AHP和交叉分析》（由现代数学社出版），等等。

4目录编辑

序章 加油！线性代数

第1章 何谓线性代数

1.线性代数

2.研究要点和考试要点

3.数学家眼中的线性代数

3.1 数学家眼中的线性代数

3.2 线性代数和公理

第2章 基础知识

1.数的分类

2.充分必要条件

2.1 命题

2.2 必要条件和充分条件

2.3 充分必要条件

3.集 合

3.1 集合

3.2 集合的表示

3.3 子集

4.映 射

4.1 映射

4.2 像

4.3 值域和定义域

4.4 满射、单射、满单射

4.5 逆映射

4.6 线性映射

5.希腊文字

6.理科特有的说法

7.排列组合

8.主将的命令和映射

第3章 矩 阵

1.矩 阵

2.矩阵的运算

3.特殊矩阵

第4章 矩阵(续)

1.逆矩阵

2.逆矩阵的求解方法

3.行列式

4.求解行列式值的方法

5.利用代数余子式的方法求逆矩阵

5.1 元素α的余子式

5.2 元素α的代数式

5.3 利用代数余子式法求逆矩阵

6.利用克莱姆法则解一次方程组

第5章 向量

1.向量

2.向量的计算

3.向量表示

第6章 向量(续)

1.线性独立

2.基

3.维数

3.1 子空间

3.2 基和维数

4.坐标

第7章 线性映射

1.线性映射

2.学习线性映射有何用处

3.特殊的线性映射

3.1 放大

3.2 旋转

3.3 平移

3.4 透视投影

4.核、像空间、维数公式

5.秩

5.1 秩

5.2 秩的求法

6.线性映射和矩阵的关系

第8章 特征值和特征向量

1.特征值和特征向量

2.特征值和特征向量的求法

3.n阶方阵，次幂的求法

4.是否存在重解与对角化

4.1 存在重解时的示例1

4.2 存在重解时的示例2

附录1 习题

参考文献

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