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【线性代数】 01 - 古老的新学科

线性代数(Linear Algebra)这门学科大家并不陌生,如果有人还是觉得有点生疏,那么“行列式”、“矩阵”这些概念你总该还有印象。大学各个专业都会深浅不同地学习这门课,文科一般放在《大学数学》里,工科生一般在《线性代数》或《高等数学》中见到它,而我们数学系更多地是上《高等代数》这门课。线性代数之所以能同微积分一同挤进大学数学,就在于它模型的简单性和应用的广泛性。它不光是数学研究的一个基本工具,还是很多工商业学科的理论基础。

但有意思的是,线性代数成为一门系统学科却还是20世纪初的事。在此之前,各种相关理论独立发展,然后产生交叉,最后在公理化和抽象代数的带动下,终于瓜熟蒂落,形成一套完整的学科。这其实也并不奇怪,它的成长经历和大部分数学学科一样,先是在具体应用中作为一种方法被提出来,然后逐渐从中提取出普遍性理论并形成学科。线性关系作为最简单的一种关系,它的模型和方法存在于很多地方,所以最初它们只是以不同的分支独立发展,而公理化的方法最终捕捉到了它们“线性”的共性,并利用“线性空间”的概念将它们串联起来。

简单来说,“线性”就是变量间的“一次”、"正比例"关系,变量的变化率是恒定的。直观来讲,所有元素之间有式子(1)中的关系,其中/(k_i/)是系数。这样的关系实在太普遍,它哪怕在最古老的文明中大家都是驾轻就熟的。古人很早就开始解一些线性方程(组),并形成了一些实用的方法,我国的《九章算术》就给出解三元一次方程组的一般方法,它和多元线性方程组的“高斯消元法”本质上是一样的。

/[y=k_1x_1+k_2x_2+/cdots+k_nx_n/tag{1}/]

解多元线性方程组的过程中,莱布尼茨(Leibniz)最先使用了行列式表示低维方程的解,克莱姆(Cramer)则给出了一般方程组的解。这时的行列式还只是一种记号,仅仅用于方程组解的形式表示。此后,范德蒙(Vandermonde)将行列式独立出来,并研究了行列式的子式展开法,这标志着行列式作为一门学科的开始。而柯西(Cauchy)则对行列式进行了系统的研究,融合矩阵的概念并得出许多重要的结论,故柯西也被当做近代意义上行列式的创始人。

虽然我们一般说“矩阵的行列式”,但其实矩阵概念的产生却晚于行列式。最初大家也只是形式上使用着这种结构(纵横排列),凯莱(Cayley)最先将矩阵用单个字母表示,这标志着人们开始接受了矩阵作为一个独立个体的存在,凯莱的成果也使它成为矩阵理论的创始人。行列式和矩阵大部分时候是独立发展的,它们的内容和方法关系也并不紧密,而最终却互相成就,结合在了一起。

【线性代数】 01 - 古老的新学科 【线性代数】 01 - 古老的新学科

Cauchy(1789-1857)                      Cayley(1821-1895)

线性代数的另一个来源是解析几何,空间(平面)点的向量化,使得利用代数研究几何非常方便,空间元素的向量定义,使得讨论高维空间成为可能。其实广义的向量并不仅限于空间的讨论,它本质上只是普遍存在的线性关系的一种表示。即使在非线性的场合,也可以在局部用线性关系来逼近,这在计算数学中有着广泛的应用。另外人们还发现,要讨论向量空间的变换关系,最终还是会引出方程组和矩阵的讨论,由此我也决定从向量空间开启我们的线性之路。

受到公理化思潮的影响,线性代数的很多基本概念也可以用抽象代数的语言来表示。既然我们已经学习过抽象代数,在行文中我也将不回避相关概念的引用,但其实只要你知道基本概念,就不会影响理解。这里我们相当于把线性代数作为抽象代数的一个分支来讨论,只不过这里研究的结构更为特殊而已。

空间向量中还有一些具体的问题,一个是二次曲面(线)方程的分类,借助于矩阵理论可以将曲面(线)方程化简为最简形式,从而便于分类,这部分内容就是后面的二次型理论。另外一个是空间几何中长度、角度的概念需要扩展到一般的向量空间中,这部分内容将在最后简单介绍。多项式理论也是线性代数的基本工具,由于在抽象代数中已经以更高的视角讨论过,这里就不再阐述了。关于矩阵还有一些独立的分支学科,比如矩阵论、矩阵分析,这些内容其实与“线性”关系不大,我打算另开课题介绍。

【前序学科】 抽象代数

【参考资料】

[1] 《高等代数》,丘维声,2013

高等代数的经典教材,作者试图将所有概念串联,编排顺序新颖而合理,课程内容非常详尽,即适合入门,也有对深入内容的探讨。

[2] 《高等代数》,查建国,1988

一本经典老教材,视角比较高,编排结构合理,解析细致,讲解具有启发性,适合进阶阅读。

[3] 《高等代数》(3rd),王萼芳,2003

国内一本优秀的入门教材,起步较低,循序渐进,讲解细致流畅,符合基础较少的人阅读。习题丰富,补充习题有难度。

[4] 《高等代数简明教程》(2nd),蓝以中,2007

总体比较简洁明了,编排顺序有自己的特点,以应用为切入点,增加了直观印象,书中还有大篇幅的扩展内容。

[5] 《高等代数》(5th),张禾瑞,2007

非常浅显的入门教材,适合几乎零基础的人阅读,总体是一本常规教材,内容比较实用。

[6] 《高等线性代数》,张贤科,2012

内容编排得非常紧凑,信息量比较大,还包含了不少扩展内容,没有思想性,但适合直接查阅结论。

[7] 《线性空间引论》(3rd),陈恭亮,2009

一本别出心裁的教材,选材比较新颖,不同于一般的线性代数,论述有较强的启发和引导性,不讲求大而全。

[8] 《线性代数与矩阵论》(2nd),许以超,2008

算一本常规教材,内容充实简介,再加上一些扩展知识,编排顺序有自己的特点,比较适合入门者。

[9] 《线性代数》(5th),同济大学数学系,2007

工科专业用的比较多的一本教材,只提取了线性代数中最基础的内容,适合以快速应用为目的的学习。

[10] 《高等代数解题方法》(2nd),张贤科,2005

内容非常全面,题型覆盖面广,而且总结非常有条理,你如果想找一本知识总结和习题锻炼的书,我首推这一本。

[11] 《线性代数习题集》,普洛斯库利科夫,1978

前苏联的习题集,那个题量和难度,你懂的!反正我没做,粗略浏览了一下,质量应该挺高。

[12] 《高等代数解题技巧与方法》,黎伯堂,2003

一本考研习题用书,题目较难,但具有研究性和启发性,值得仔细琢磨。

[13] 《高等代数题解精粹》,钱吉林,2002

普通的考研习题集,大部分都很简单,且研究意义不大,可作为考试练手用。

[14] 《高等代数综合题解》,蔡剑芳,1986

一本教材附属的习题集,可以伴随着教材一起练习。

[15] 《Advanced Linear Algebra》,N. Loehr,2014

[16] 《Advanced Linear Algebra》,S. Roman,2007

两本经典的英文教材,但都是一些高级内容,我没看过,有兴趣的可以学学。

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