Fundamentals of Matrix Analysis with Applications (SOL)

個数:

Fundamentals of Matrix Analysis with Applications (SOL)

  • 在庫がございません。海外の書籍取次会社を通じて出版社等からお取り寄せいたします。
    通常6~9週間ほどで発送の見込みですが、商品によってはさらに時間がかかることもございます。
    重要ご説明事項
    1. 納期遅延や、ご入手不能となる場合がございます。
    2. 複数冊ご注文の場合、分割発送となる場合がございます。
    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 Paperback:紙装版/ペーパーバック版/ページ数 256 p.
  • 言語 ENG
  • 商品コード 9781118996324
  • DDC分類 512

Full Description

Solutions Manual to accompany Fundamentals of Matrix Analysis with Applications—an accessible and clear introduction to linear algebra with a focus on matrices and engineering applications.

Contents

1 Systems of Linear Algebraic Equations 1

1.1 Linear Algebraic Equations 1

1.2 Matrix Representation of Linear Systems and the Gauss-Jordan Algorithm 12

1.3 The Complete Gauss Elimination Algorithm 17

1.4 Echelon Form and Rank 26

1.5 Computational Considerations 34

2 Matrix Algebra 39

2.1 Matrix Multiplication 39

2.2 Some Useful Applications of Matrix Operators 48

2.3 The Inverse and the Transpose 54

2.4 Determinants 61

2.5 Three Important Determinant Rules 68

PART I REVIEW PROBLEMS FOR PART I 79

3 Vector Spaces 89

3.1 General Spaces, Subspaces, and Spans 89

3.2 Linear Dependence 93

3.3 Bases, Dimension, and Rank 97

4 Orthogonality 105

4.1 Orthogonal Vectors and the Gram-Schmidt Algorithm 105

4.2 Orthogonal Matrices 115

4.3 Least Squares 123

4.4 Function Spaces 133

PART II REVIEW PROBLEMS FOR PART II 140

5 Eigenvectors and Eigenvalues 144

5.1 Eigenvector Basics 144

5.2 Calculating Eigenvalues and Eigenvectors 155

5.3 Symmetric and Hermitian Matrices 168

6 Similarity 181

6.1 Similarity Transformations and Diagonalizability 181

6.2 Principal Axes and Normal Modes 189

6.3 Schur Decomposition and Its Implications 198

6.4 The Singular Value Decomposition 212

6.5 The Power Method and the QR Algorithm 217

7 Linear Systems of Differential Equations 221

7.1 First-Order Linear Systems 221

7.2 The Matrix Exponential Function 230

7.3 The Jordan Normal Form 236

7.4 Matrix Exponentiation via Generalized Eigenvectors 246

PART III REVIEW PROBLEMS FOR PART III 255

最近チェックした商品