讲子空间、正交和特征值特征向量的第三、四、六章看了两遍，可以说完全颠覆了我对线代的认知，太有意思了，而且没想到还能联系到微分方程和傅里叶变换上。致力于把很有意思的东西讲成天书就是国内好多教材在做的事情，大学用的那本同济紫皮竟然从行列式开始讲，简直是被钉在耻辱柱上，一个学期学完根本不知道线代是什么，只记住了一堆不知道怎么用的公式，现在才理解为什么说线代是个很好用的工具。但如果想用好工具，你总得先知道它是用来解决什么的吧，以前学线代就是给你一堆互相证明的死循环定理，能学明白的才真是天才了，像我这种领悟能力低下学渣只能靠好老师和好书。（千万不要因为是英文被劝退，基本上没什么难词，考过了四级应该都能读，是非常优秀的入门基础书。）

也可能是自己的问题，自己会觉得MIT的课有其特点，但是也没有大家说的那么好 相比之下，清华学堂在线马辉老师的课或许更加符合我们的学习思维（虽然他们也有借鉴MIT的课） 更新: 《高等代数简明教程》yyds，大家快去看！

基础科学数学这一块，不服人家美国不行啊

多年后用此书重温线性代数，此书基本都是从二维、三维实例来进行讲解，使得读者容易把握问题的内在，而不是仅仅记住一个n维的公式。

在B站看公开课来买的，还不错，比我老师推荐的讲得清楚。

配合Gilbert的网课效果不错，但总体上还是偏简单，适合非数学系的小白入门，当中也会穿插一些编程的应用（感觉没啥用）

在B站听了课，认识世界的观念都有些变化。比如投影的概念，是为了分析误差的问题，社会科学可能是这样，一直没有找到合适的维度，一直在零空间里兜兜转转。

作为我寒假两周的下午时间用来自学概率论并最终考100分的纪念，上次考满分是在什么时候？忘了，也许是在小学一年级，也许是在幼儿园，也许，也许之前从来没有过吧。。。 25.1.19 English version

我觉得Strang本意是好的，但这书真的不适合自学。

事实上，把这本书吃透以后，就这一本，你就能比99.999999%本科生的线代基础要扎实。包括数学系学了很多证明的人。虽说是introduction，但是内容其实很深，但惊奇之处在于GS居然让学习曲线如此合理！！真乃神人

序言里一句话印象深刻：线性代数课程绝不该以行列式的公式开始。大三读过David Lay的线性代数及应用，也做到了这一点。那是第一次彻底颠覆对学习数学的认知，原来外国的教材是这样的，原来数学可以这么学。这本书排版有点稀烂，但内容很硬核，也足够精彩。虽标题是导论，但就像算法导论一样具有欺骗性——稍微刨根问底，CPU就干烧了。对于一个概念，会从原理和直观两方面解释，数形结合，证明也不会落下，并且和前面的知识串联成一整个系统。习题很有难度，绝不是简单练练算数那样，是做完能让对线代的理解提升上一个层次那种程度。前7章60%截止到SVD，是线性代数实数基本内容，后面就是复数和应用的一些东西了，但难度一点不比基础内容低。总之，是一本很好的线性代数书，更适合喜欢证明和刨根问底的，否则不如线性代数及应用。

我tm终于自己预习完一科高等数学内容了，为我的数学学习打下了难以言说的基础（憋）。从头到尾配合着3Blue1Brown的视频，有时候感觉自己大脑在超进化，一会发个视频就知道我什么状态了

（只看了大概一半…）很妙。🥺🥺

越来越能体会到Linear Algebra的elegant和great ，书排版很好的，口语化一些

重新开始educate myself系列，老爷子讲得很好，配套书也不错！

之前看过，现在重温是最近用到svd发现自己的概念又开始打架。通俗易懂，很多东西不是走严谨一板一眼的路线，而是介绍intuition和广泛来讲这些概念有什么意义。我着重看了matrix multiplication的多种解读，以及各种decomposition的motivation。经典真是常读常新啊。

补，Linear algebra 高中的時候看著玩居然沒有覺得無聊，mit基礎教材真是不錯啊。

序  1 第一章 向量引论  7 1.1 向量与线性组合  8 1.2 长度与点积  17 1.3 矩阵  28 第二章 求解线性方程组  37 2.1 向量与线性方程组  37 2.2 消元法的概念  52 2.3 使用矩阵消元  64 2.4 矩阵运算规则  76 2.5 ...

we needed to open linear algebra to the world

Let me connect these special matrices A and S to calculus. The vector
x changes to a function x(t). The differences Ax become the derivative dx/ dt = bet). In
the inverse direction, the sum Sb becomes the integral of bet).

When E multiplies on the right, it acts on the columns of A.

To solve A x = b without A-I, we deal with one column b to find one column x.

Suppose there is a nonzero vector x such that Ax = 0

A triangular matrix is invertible if and only if no diagonal entries are zero.

The column space C (U) consists of
all vectors of the form (b I , b2 , b3 , 0).

The same column of A can't be a combination of earlier
columns, because Ax = 0 exactly when Rx = O.

The square matrix AT A is invertible when the rank is n

The point is, our definition doesn't pick out one particular vector as gUilty. All columns of A are treated the same

This V is the nullspace of any m by 3 matrix B of rank 1, if every row is a multiple
of (0, 0,1).

The pivot columns of A are a basis for its column space...

Then ATA, with this same nullspace, is invertible.

You may think that projection onto the whole space is not worth mentioning.

Introduction to Linear Algebra

这篇书评可能有关键情节透露

                        虽然只看了80%，但是已经学到非常多(下文会说主要内容)，真的很震撼，结合Strang教授的网易的mit公开课或者学堂在线的清华线性代数课，这两门公开课都是按这本书为教材讲解的！根本不是国内课堂学下来，原来线性代数是解方程组的这种感觉。全文大部分通俗易懂，简单的两三维向...

作为工作快3年且工作内容都没用过，也能看的热血沸腾

次书是 MIT 线性代数课程的教材，同时Strang 教授的讲课录像也可以在MIT的开放课程网站下载。   就我个人经验来看，线性代数在大学工科里是最为被忽视，而实际上又最为有用的一门数学分支。从信号处理到文本挖掘，到处都是矩阵，矩阵，矩阵。  国内的线性代数教材我很久以前翻...

强烈建议引进国内当教科书

实在是很棒的一本教科书，我在教学当中接触到该书以后，不由自主就想把它翻译过来，毕竟多数读者用英语直接阅读还存在一些困难。历时一年完成了翻译，现在到了和出版社接洽的时候了。（本人已经和原作者进行了联系。）广大读者的支持将有助于本书的出版！

很棒的教科书，希望我的中文译本能够尽快出版，从而为大家提供更多方便

1.这本书是用空间的语言讲线性代数，而不是一些计算方法的简单拼凑，而向量空间是线性代数真正发挥作用的领域。  2.这本书阐述了线性代数四大基本定理（秩零，空间之间的关系，行列空间的正交向量，SVD），描述了一个矩阵的四个基本子空间（行空间，列空间，零空间，左零空间）...

我认为这是本好书的五个理由

中文版编排特点 1. 页码与原书百分百相同，原文书在第几页，中文版就在第几页。 2. 鼓励读者以原文教材为主，中文译本为辅，国际接轨与实质理解并重。 3. 本书的颜色排版尽量与原书相同，都是蓝黑两色版面。 4. 在翻译过程中发现的原文错误，以及译者的一些小看法，会在书中以...

中文翻译版

这篇书评可能有关键情节透露

                        序言节选： Even a supercomputer doesn't want the inverse matrix: too slow. Inverses gives the simpliest formula x=A^(-1)b but not the top speed. And everyone must know that determinants are even slower-there is no way a linear algebra course should begin wi...

序言：行列式应有一席之地，但不是在开篇

第一个直观的感受是非常深入浅出。 每一章都是从一个小小的例子出发，然后到稍微复杂一点例子。这些例子非常简单，有的仅仅只是涉及到2x2矩阵的问题，大量的图片以及结合matlab的例子，给人以非常直观的感受，似乎读者以及从例子触及到了其中的奥妙。然后再提出某一个或者定义...

快速扫完这本书后感想

Strang教授的这本书可以理解为是泛函知识的下放，强调几何直观性，而不太关心严格的证明。西方有大量的基础教材都采用了类似的方式，即高等知识的直观下放。从知识的高度上讲，比国内一般的工科线性代数的教材高很多。但是从学习难度上讲，又比国内的教材要简单许多。从看了这...

非常适合工科学生的线性代数！

还记得大四保研面试的时候，问的第一个问题是：讲一下奇异值分解的方法、应用和物理意义。面试之前我准备了一周，设想过很多种奇葩的场面，但是这个问题真把我问蒙了，我甚至不知道这是哪门课教的东西，完全不知道怎么答。支吾了大概10秒钟不知所云之后，我忍不住观察了一下老...

一次失败的面试

一、本人的背景 我是在大二的时候读的这本书，我读了这本书的前七章，因为我并非理工科专业，所以并没有读后面的应用章节。 我的英语并不是很好，四级480分的样子，读这本书，真的有点幸苦，持续读了两个月吧，每天有两个小时在读这本书。 我是先看的MIT的网课，然后再看的课本...

写点东西给后来人参考吧

Linear Algebra and its applications及 Introduction to Linear Algebra 是同一作者的书。从内容上看，后者在应用部分更有所增强。但是基本理论和观点，侧重点基本相同。  Linear Algebra and its applications是作者80年代所用的教材，而Introduction to Linear Algebra是90...

Linear Algebra and its applications网上可以下载

第五版要留好，Fourier Series、Norms and Condition Numbers、IterativeMethods and Preconditioners、Linear Algebra for Cryptography、Linear Programming这些内容在第六版的书中被移到了书的官网上，以PDF的形式提供。 https://math.mit.edu/~gs/linearalgebra/ila6/index...

书变薄了，从600多页变成了400多页

2012.9读过，10年后重读，依旧爽的不行。数学就应该这样讲，通过例子阐述数学事实背后的思想，注重基本概念、注重直觉、注重一个定理产生的背景（需求）。直觉>证明，这符合数学创造的过程。读数学史发现一个有趣的现象，数学创造往往是先有结论（猜想）、然后应用了很多年后才...

十年老码农看得老泪纵横

如果自学的话 很多证明是没有的 所以 如果学习线性代数 还是主要听教授讲 如果上课是用这本教材的话 它主要是辅助的 所以啊 还是好好听教授的 别指望看了这本书就飞升了 看 MIT 的视频也不是说按教材讲的 关键还是看人讲 所以啊 单是引进这本教材是不行的 另外只做这上面的习题...

没有传说那么神奇

注：内容摘录自 Recountings That’s a style that has developed. And it’s still there: the new book will be quite personal. I’m sure that many readers don’t approve of a conversational style, but others say to me, “I can hear you speaking as I read your b...

G. Strang关于写书的一点看法（非书评）

如果看那个公开课，读此书就算英语不是非常好也能流畅阅览，可以说是将各线代定理直观地展示在人面前，看到线代真正的精妙与威力，抓住了核心，内容也全，正交的那一章尤其精彩，最小二乘法相当直观，特征值的那章，简单不失深度，作为初步入门是再好不过了，适合大一新生学线...

点燃了线代的美丽

这本书第六版我还是支持了一下，但评论主要是针对网课，因为没空看实体书。 买专业书还是可以认一下名人，比给爱豆氪金来得实在。基本上比较强的人写出来的书，教出来的课，不太会令人失望。这一点我过去并不会承认，当时我非常不爱教书，学生也不喜欢我。我一直觉得教书对搞研...

看Strang网课的一些感悟

https://douc.cc/iceyW9 [文件]机器学习书籍 11-12更新.otl 可复制链接到WPS Office中打开文档 把吉尔伯特大神的翻译版书买过来了，先说结论：不推荐。 随便找一节和之前看的线性代数及应用对比这两本书其实差不多。只不过大神的书难一点。 关键来了，翻译版居然是4年前的第五...

为了人工智能而学线性代数的不用看第五版了，不如线性代数及其应用第六版。具体的看我写的内容。

这本书很容易读，你几乎不需要任何大学预备知识，你很吃惊顺着作者的思路下去一些概念就这样被灌输进去了。作者通过研究线性方程组的理论（4种空间如封面所示）揭示了线性代数的重点：线性空间及其性质。 书中的很多地方有很强的几何直观性：比如行列式代表了n维多面体的体积。...

浅显而又深刻

这本书最打动人的，是它把线性代数从一堆抽象公式里解放了出来。Strang 坚持从二维、三维的具体实例讲起，让读者先把握问题的内在，再抽象出 n 维公式——这与国内从行列式起步的路径恰恰相反。读者反馈里反复出现的一个词是'颠覆'：子空间、正交、特征值这些章节，竟能连接到微分方程、傅里叶变换与误差分析上，让人恍然'原来这些东西是一体的'。它适合非数学系、想真正'看懂'而非'记住'线代的人，也适合配合 MIT 公开课自学。但它也有争议：有人觉得偏简单、不适合纯自学，也有人质疑其编程内容的实用价值。正是这种'讲得透彻却仍留思考'的特质，让它成为一本值得争论的经典。

线性代数（第5版）