矩阵分析与应用(第2版)(精装)
基于作者在信息学科的专业背景来讲述矩阵分析新方法、新理论，理论分析透彻，应用实例丰富。不仅是教科书，更是一本工具书。 先后被SCI、Google学术索引、CNKI中国引文数据库他引千余次，全新版本，强
基本信息
- 作者： 张贤达
- 出版社：清华大学出版社
- ISBN：9787302338598
- 上架时间：2013-12-6
- 出版日期：2013 年11月
- 开本：16开
- 页码：662
- 版次：2-1
- 所属分类：数学 > 代数，数论及组合理论 > 矩阵论
编辑推荐
为便于读者理解重要的概念和方法，书中穿插了大量的例题。为了方便读者检验学习效果，《矩阵分析与应用(第2版)(精)》在参考全国硕士研究生招生部分数学试题和其他有关文献的基础上，选编了340余道习题。此外，本书不仅汇总了矩阵分析有关的大量数学性质和公式，而且汇编了820余条索引，可供读者作为一本矩阵手册使用。
本书是从一个工科研究和教学人员的视角进行材料的选择和内容论述的。作者(张贤达)在*作本书的过程中，参考了大量的国外有关矩阵分析与线性代数的论文和*作，其中以SIAM的多种杂志为主要参考文献源；而应用的举例则主要参考IEEE的几家汇刊。
内容简介
书籍
数学书籍
《矩阵分析与应用(第2版)(精装)》系统、全面地介绍矩阵分析的主要理论、具有代表性的方法及一些典型应用。全书共10章，内容包括矩阵代数基础、特殊矩阵、矩阵微分、梯度分析与最优化、奇异值分析、矩阵方程求解、特征分析、子空间分析与跟踪、投影分析、张量分析。前3章为全书的基础，组成矩阵代数；后7章介绍矩阵分析的主体内容及典型应用。为了方便读者对数学理论的理解以及培养应用矩阵分析进行创新应用的能力，本书始终贯穿一条主线——物理问题“数学化”，数学结果“物理化”。与第1版相比，本书的篇幅有明显的删改和压缩，大量补充了近几年发展迅速的矩阵分析新理论、新方法及新应用。
《矩阵分析与应用(第2版)(精装)》为北京市高等教育精品教材重点立项项目，适合于需要矩阵知识比较多的理科和工科尤其是信息科学与技术(电子、通信、自动控制、计算机、系统工程、模式识别、信号处理、生物医学、生物信息)等各学科有关教师、研究生和科技人员教学、自学或进修之用。
数学书籍
《矩阵分析与应用(第2版)(精装)》系统、全面地介绍矩阵分析的主要理论、具有代表性的方法及一些典型应用。全书共10章，内容包括矩阵代数基础、特殊矩阵、矩阵微分、梯度分析与最优化、奇异值分析、矩阵方程求解、特征分析、子空间分析与跟踪、投影分析、张量分析。前3章为全书的基础，组成矩阵代数；后7章介绍矩阵分析的主体内容及典型应用。为了方便读者对数学理论的理解以及培养应用矩阵分析进行创新应用的能力，本书始终贯穿一条主线——物理问题“数学化”，数学结果“物理化”。与第1版相比，本书的篇幅有明显的删改和压缩，大量补充了近几年发展迅速的矩阵分析新理论、新方法及新应用。
《矩阵分析与应用(第2版)(精装)》为北京市高等教育精品教材重点立项项目，适合于需要矩阵知识比较多的理科和工科尤其是信息科学与技术(电子、通信、自动控制、计算机、系统工程、模式识别、信号处理、生物医学、生物信息)等各学科有关教师、研究生和科技人员教学、自学或进修之用。
作译者
张贤达，1969年毕业于原西安军事电信工程学院，1982年获哈尔滨工业大学工学硕士学位，1987年获日本东北大学工学博士学位。曾任原航空工业部304研究所高级工程师、研究员，1992年9月起任清华大学自动化系教授，1993年被批准为博士生导师，从事信号与信息处理教学与科研。1993年起，享受国务院政府特殊津贴；1997年被教育部和国家人事部评为“全国优秀留学回国人员”，1999年评为教育部首批“长江学者”，在西安电子科技大学任特聘教授三年。发表SCI收录学术论文80余篇，出版学术著作6部。论著被SCI他引1100余次，Google学术搜索他引6700余次。
目录
《矩阵分析与应用(第2版)(精装)》
第1章矩阵代数基础
1.1矩阵的基本运算
1.2矩阵的初等变换
1.3向量空间、线性映射与Hilbert空间
1.4内积与范数
1.5随机向量
1.6矩阵的性能指标
1.7逆矩阵与伪逆矩阵
1.8 Moore-Penrose逆矩阵
1.9矩阵的直和与Hadamard积
1.10 Kronecker积与Khatri-Rao积
1.11向量化与矩阵化
1.12稀疏表示与压缩感知
本章小结
习题
第2章特殊矩阵
2.1 Hermitian矩阵
2.2置换矩阵、互换矩阵与选择矩阵
2.3正交矩阵与酉矩阵
第1章矩阵代数基础
1.1矩阵的基本运算
1.2矩阵的初等变换
1.3向量空间、线性映射与Hilbert空间
1.4内积与范数
1.5随机向量
1.6矩阵的性能指标
1.7逆矩阵与伪逆矩阵
1.8 Moore-Penrose逆矩阵
1.9矩阵的直和与Hadamard积
1.10 Kronecker积与Khatri-Rao积
1.11向量化与矩阵化
1.12稀疏表示与压缩感知
本章小结
习题
第2章特殊矩阵
2.1 Hermitian矩阵
2.2置换矩阵、互换矩阵与选择矩阵
2.3正交矩阵与酉矩阵
书摘
虽然许多工程问题也可以不使用线性空间进行研究，但是线性空间的使用却可以给问题的描述带来诸多的方便。客观地讲，线性空间在本质上是某一类事物在矩阵代数里的～个抽象的集合表示，线性映射或线性变换则反映线性空间中元素间最基本的线性联系，它们为线性函数的研究提供了极大的方便。可以说，线性代数就是研究线性空间和线性变换理论的数学分支。例如，一个2×1向量（x0， y0）可以想象成用笛卡儿坐标x，y表示的平面上的某个点。类似地，一个3×1向量（x0， y0，z0）T可认为是三维空间的一个点。我们生活的实际世界就是一个典型的三维空间。依此类推，一个n×1向量可视为n维空间的一个点。因此，n维空间很自然地是所有n×1向量的集合。显然，n（>3）维空间是～维空间（即直线）、二维空间（即平面）和三维空间的推广。
