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『簡體書』线性代数(经济管理类)(第二版)

書城自編碼: 2171627
分類:簡體書→大陸圖書→教材研究生/本科/专科教材
作者: 邱森
國際書號(ISBN): 9787307107601
出版社: 武汉大学出版社
出版日期: 2013-09-01
版次: 2 印次: 1
頁數/字數: 390/445000
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:HK$ 100.7

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內容簡介:
《线性代数(第2版)普通高等教育“十一五”国家级规划教材经济管理类》内容包括行列式、线性方程组、矩阵、矩阵的对角化、二次型、线性空间与线性变换等六章,各章均有一节“应用”和一节“章课题”。《线性代数:经济管理类(第2版)普通高等教育“十一五”国家级规划教材》由浅入深,叙述详尽,思路清晰,注重应用,注重数学建模及其探究活动,力求在掌握必备的基础知识和基础技能的同时,发展学生的应用意识和数学建模的能力。本书包含了大量线性经济模型的应用实例,将抽象的数学概念和方法用浅显易懂的方式表达出来,便于学生学习和掌握当代经济管理理论所需的线性代数的工具和数理经济学中有关的基本分析方法。
《线性代数(第2版)普通高等教育“十一五”国家级规划教材经济管理类》可作为高等院校经济与管理、工科等类各专业线性代数课程的教材,也可供经管类考研学生或自学学生参考使用。
目錄
第一章行列式
1.12阶行列式与3阶行列式
1.2n阶行列式
1.3行列式的性质
1.4行列式按行(列)展开
1.5克拉默(Cramer)法则
1.6应用:两种商品的市场均衡模型
1.7章课题:国民收入模型
复习题
第二章线性方程组
2.1消元法
2.2n维向量空间Rn
2.2.1n维向量及其线性运算
2.2.2向量的线性相关性
2.3矩阵的秩
2.4线性方程组的解
2.4.1解的判定
2.4.2解的结构
2.5应用:投入产出数学模型
2.6章课题:交通流问题
复习题
第三章矩阵
3.1矩阵的运算
3.2矩阵的逆
3.3初等矩阵
3.4矩阵的等价
3.5矩阵的分块
3.6应用:马尔可夫型决策
3.7章课题:线性交易模型
复习题
第四章矩阵的对角化
4.1相似矩阵
4.2特征值与特征向量
4.3矩阵可对角化的条件
4.4实对称矩阵
4.4.1向量内积与正交矩阵
4.4.2实对称矩阵的对角化
4.5若尔当标准形介绍
4.5.1复数特征值
4.5.2若尔当标准形
4.6应用:线性差分方程组模型
4.7章课题:马尔可夫链的稳定性
复习题
第五章二次型
5.1二次型及其矩阵表示
5.2二次型的标准形
5.2.1配方法
5.2.2惯性定理
5.2.3正交替换法
5.3正定二次型
5.4应用:最优化问题
5.4.1多变量的目标丞数的极值:利润最大化问题
5.4.2具有约束方程的最优化问题:收益函数的最大化
5.5章课题:价格差别对待问题
复习题
第六章线性空间与线性变换
6.1线性空间
6.1.1数域
6.1.2线性空间的定义
6.1.3基、维数和坐标
6.1.4线性子空间
6.2线性变换
6.2.1线性变换的定义
6.2.2线性变换的矩阵
6.2.3特征值与特征向量
6.2.4线性变换的运算
6.2.5线性变换的值域与核
6.3应用:一般市场均衡模型简介
6.4章课题:蛛网模型
复习题
习题与章课题解答
参考文献
內容試閱
本书是在第一版的基础上全面修订的,我们保持了本教材的特色,并新增一些经济模型,新设应用性章课题,将某些内容进行删繁就简,更充分地反映近年来世界上课程教材改革的新进展和教学实践的新成果.
大道至简,一门学问,弄得深难懂是因为没有看透本质,搞得很复杂是因为没有抓住关键.第二版新增了国民收入模型、线性交易模型和蛛网模型等线性经济模型,让学生多接触些现代化的新内容和新思想,来弄清所学的知识究竟有什么用,哪些问题可以用线性方程组来求解,特征值与特征向量有什么用,二次型化为标准形有什么用……通过应用,帮助学生看透它们的数学本质,在打好基础的同时,发展应用意识和创新意识.应用数学解决实际问题的关键步骤是数学建模,在各章的“应用”一节中,我们建立了一些数学模型,在第二版的各章中再新设一节“章课题”,这些课题并不复杂,都是在建立经济模型后,再加以应用或探究一些新问题的.由此可以积累数学建模的经验,提高学生的建模能力.
我们在第一章中删去了排列的概念,行列式改用递归定义,在第五章中删去了初等变换法和微积分中的多元函数极值的充分条件及其证明,介绍了求多元二次函数最值的代数方法,我们还订正了一些印刷错误、欠妥之处,并将某些段落进行改写,使教材更加简明。由于KATLAB的版本不断更新,我们删去了附录“MATLAB使用简介”,读者可以查阅有关参考书(如〔13〕)。
最后,我们衷心感谢武汉大学出版社对本教材建设的全力支持,并对曾经使用过本书的同行和对本书提出过宝贵意见的专家和读者也深表谢意.
编者
2013年5月

 

 

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