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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