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高等代数九讲（北大王萼芳、石生明《高等代数》第五版配套）

作者： 江明辉

出版社： 华中科技大学出版社

出版日期： 2019-12-01

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简介

本书是对高等代数重点、难点内容的数学本质的探索与挖掘，是作者10多年教学经验的总结。本书是基于北京大学数学系前代数小组编写，王萼芳、石生明修订的《高等代数》（第五版）介绍的高等代数理论和方法而编写的。 全书分为九讲，包括多项式、行列式、线性方程组、矩阵、二次型、线性空间、线性变换、λ-矩阵和欧氏空间，每一讲都对其理论进行概述、难点分析、实例讲解、同步练习，同时精选了各大高校研究生入学考试历年真题（1991—2019），并进行了详细的讲解和分析。 本书既可以作为数学系及相关专业的高等代数课程选讲的教材，也可以作为数学系及相关专业学生的学习和考研辅导书，还可供有关教师及数学爱好者的参考。

编辑推荐

作者为了帮助学生更好地理解课程中的概念、理论难点以及提高解决问题的技巧和能力，从数学思想和方法，以经典题型和考研真题为载体阐述了课程中的主要内容，这是其他教材所缺乏的。同时，作者的讲义已使用多年，具有广泛的基础。

更多出版物信息
  • 版权： 华中科技大学出版社
  • 出版： 2019-12-01
  • 作者：江明辉
  • 更新： 2023-03-22
  • 书号：9787568058032
  • 中图：O15
  • 学科：
    理学
    数学

作者信息

江明辉

江明辉，教授，硕士导师。1990年，华中师范大学数学系毕业，获理学学士；1997毕业于湖南大学应用数学系，获理学硕士学位；2005华中科技大学控制科学与工程系博士毕业，获理学博士学位。作者曾获华中科技大学优秀博士学位论文奖；主持过华中科技大学优秀博士基金一项，先后作为主要成员参加了4项国家级以上的科研项目，发表论文五十余篇，其中被SCI, EI检索三十余篇.[1] 江明辉，王高峡，沈艳军.一道高等代数考研题的教学思考.高等数学研究，2011，4：116-119.[2] Finite-time synchronization control of a class of memristor-based recurrent neural networks, Neural Networks, (2015) 63 :133-140[3] New results on exponential synchronization of memristor-based chaotic neural networks, Neurocomputing, (2015) 156 :60-67[4] Globally exponential stability and dissipativity for nonautonomous neural networks with mixed time-varying delays, Neurocomputing 2016,205:421-429[5] Finite-time synchronization of inertial memristive neural networks with time-varying delays via sampled-date control， Neurocomputing 266 (2017) 527–539[6] Stability analysis of memristor-based time-delay fractional-order neural networks， Neurocomputing 323 (2019) 117–127

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