計算線形代数テキスト<br>Computational Linear Algebra : with Applications and MATLAB® Computations (Textbooks in Mathematics)

個数:
電子版価格
¥10,910
  • 電子版あり
  • ポイントキャンペーン

計算線形代数テキスト
Computational Linear Algebra : with Applications and MATLAB® Computations (Textbooks in Mathematics)

  • ウェブストア価格 ¥14,742(本体¥13,402)
  • Chapman & Hall/CRC(2023/04発売)
  • 外貨定価 US$ 67.99
  • 【ウェブストア限定】洋書・洋古書ポイント5倍対象商品(~2/28)
  • ポイント 670pt
  • 提携先の海外書籍取次会社に在庫がございます。通常3週間で発送いたします。
    重要ご説明事項
    1. 納期遅延や、ご入手不能となる場合が若干ございます。
    2. 複数冊ご注文の場合は、ご注文数量が揃ってからまとめて発送いたします。
    3. 美品のご指定は承りかねます。

    ●3Dセキュア導入とクレジットカードによるお支払いについて
  • 【入荷遅延について】
    世界情勢の影響により、海外からお取り寄せとなる洋書・洋古書の入荷が、表示している標準的な納期よりも遅延する場合がございます。
    おそれいりますが、あらかじめご了承くださいますようお願い申し上げます。
  • ◆画像の表紙や帯等は実物とは異なる場合があります。
  • ◆ウェブストアでの洋書販売価格は、弊社店舗等での販売価格とは異なります。
    また、洋書販売価格は、ご注文確定時点での日本円価格となります。
    ご注文確定後に、同じ洋書の販売価格が変動しても、それは反映されません。
  • 製本 Hardcover:ハードカバー版/ページ数 312 p.
  • 言語 ENG
  • 商品コード 9781032302461
  • DDC分類 512.5

Full Description

Courses on linear algebra and numerical analysis need each other. Often NA courses have some linear algebra topics, and LA courses mention some topics from numerical analysis/scientific computing. This text merges these two areas into one introductory undergraduate course. It assumes students have had multivariable calculus. A second goal of this text is to demonstrate the intimate relationship of linear algebra to applications/computations.

A rigorous presentation has been maintained. A third reason for writing this text is to present, in the first half of the course, the very important topic on singular value decomposition, SVD. This is done by first restricting consideration to real matrices and vector spaces. The general inner product vector spaces are considered starting in the middle of the text.

The text has a number of applications. These are to motivate the student to study the linear algebra topics. Also, the text has a number of computations. MATLAB® is used, but one could modify these codes to other programming languages. These are either to simplify some linear algebra computation, or to model a particular application.

Contents

1. Solution of AX = d. 2. Matrix Factorizations. 3. Least Squares and Normal Equations. 4. Ax = d with m 5. Orthogonal Subspaces and Bases. 6. Eigenvectors and Orthonormal Basis. 7. Singular Value Decomposition. 8. Three Applications of SVD. 9. Pseudoinverse of A. 10. General Inner Product Vector Spaces. 11. Iterative Methods. 12. Nonlinear Problems and Least Squares.

最近チェックした商品