Introduction to Linear Algebra, 6/e (Hardcover)

1 Vectors and Matrices
2 Solving Linear Equations Ax = b
3 The Four Fundamental Subspaces
4 Orthogonality
5 Determinants
6 Eigenvalues and Eigenvector
7 The Singular Value Decomposition (SVD)
8 Linear Transformations
9 Linear Algebra in Optimization
10 Learning from Data
Appendix 1 The Ranks of AB and A + B
Appendix 2 Matrix Factorizations
Appendix 3 Counting Parameters in the Basic Factorizations
Appendix 4 Codes and Algorithms for Numerical Linear Algebra
Appendix 5 The Jordan Form of a Square Matrix
Appendix 6 Tensors
Appendix 7 The Condition Number of a Matrix Problem
Appendix 8 Markov Matrices and Perron-Frobenius
Appendix 9 Elimination and Factorization
Appendix 10 Computer Graphics

1 向量和矩陣
2 解線性方程 Ax = b
3 四個基本子空間
4 正交性
5 行列式
6 特徵值和特徵向量
7 奇異值分解 (SVD)
8 線性變換
9 線性代數在優化中的應用
10 從數據中學習
附錄1 AB 和 A + B 的秩
附錄2 矩陣分解
附錄3 基本分解中的參數計數
附錄4 數值線性代數的代碼和算法
附錄5 方陣的約旦形式
附錄6 張量
附錄7 矩陣問題的條件數
附錄8 馬可夫矩陣和佩龍-弗羅貝尼烏斯
附錄9 消去和分解
附錄10 電腦圖形學