告别线性代数噩梦:豆瓣9.1分神作带你从入门到高分

还在死记硬背线性代数?这本书带你颠覆传统学习方式,直击线性代数本质,构建高维思维!

原文标题:线性代数如何从入门到高分!这本豆瓣9.1分的教材神作做到了!

原文作者:图灵编辑部

冷月清谈:

本文介绍了线性代数学习中普遍存在的困境,指出传统教学方法过于强调行列式计算,导致学生难以理解线性代数的本质。推荐《线性代数应该这样学》这本书,该书由美国数学家谢尔登·阿克斯勒(Sheldon Axler)所著,被誉为“线代圣经”。它颠覆了传统的教学体系,扔掉了行列式这个“拐杖”,直击线性代数的灵魂——线性空间和线性映射。本书已被全球420所高校选为教材或参考书,包括麻省理工学院、斯坦福大学等顶尖学府。文章还介绍了新版教材的升级之处,包括内容扩容、习题增加等,并阐述这本书适用于哪些人群,强调其不仅能帮助学生应对考试,更能培养线性代数的思维方式,为未来的学习和工作打下坚实的基础。

怜星夜思:

1、《线性代数应该这样学》强调理解线性代数的本质,而不是单纯的计算。那么,在你看来,理解数学概念的“本质”和掌握“计算技巧”,哪个更重要,为什么?
2、文章提到传统线性代数教学中,行列式被当成基石,但实际并非核心。你认为在其他学科的学习中,是否存在类似的“本末倒置”现象?可以分享一下你的经历或者看法吗?
3、文章中提到线性代数是现代科学的底层语言,在机器学习、计算机图形学等领域都有重要应用。你认为对于非数学专业的学生来说,学习线性代数应该侧重哪些方面?如何才能更好地将线性代数应用到自己的专业领域?

原文内容

你有没有过这样的经历?


大一开学,抱着厚厚的线性代数课本,第一节课就被逆序数、行列式的定义砸得晕头转向;为了应付考试,通宵背克拉默法则、矩阵求逆的公式,对着四阶行列式的展开式算到手指抽筋;期末考擦线飘过,等到考研复习再翻开书,发现除了“行列式”这三个字,其余的内容全还给了老师。


甚至工作之后,做机器学习、数据分析、计算机图形学,才发现当年学的线代完全用不上——你能背出特征值的计算公式,却不知道它在高维变换里到底意味着什么;你能熟练算出矩阵的秩,却搞不懂为什么这个数字能决定线性方程组的解。


直到你翻开《线性代数应该这样学》,才突然恍然大悟:不是你学不好线性代数,而是你从一开始,就用错了打开方式。


如今,这本被全球数学爱好者奉为“线代圣经”的经典著作,在长销30年、被50多个国家420所高校选为教材之后,终于迎来了全新的第4版中文版,正式重磅上市。

来源 | 《线性代数应该这样学(第4版)
作者 | [美] 谢尔登·阿克斯勒(Sheldon Axler)
译者:杜现昆、刘大艳、刘阿明、杨行

01

为什么90%的人,都学不好线性代数?

在国内的高等教育体系里,线性代数几乎是所有理工科、经管类专业的必修课,却也是公认的“挂科重灾区”,更是无数人大学生涯里的噩梦。

我们不妨回想一下,绝大多数国内线性代数教材的教学逻辑是什么?

一上来先给你扔一个极其反直觉的“逆序数”,紧接着用逆序数定义出行列式,然后花整整两章的内容,教你怎么算行列式、怎么用行列式求逆矩阵、怎么用克拉默法则解线性方程组。等你好不容易把行列式的计算技巧练熟了,又开始马不停蹄地学矩阵、线性方程组、向量组的线性相关性,最后临到期末,才匆匆忙忙接触到线性空间、线性变换、特征值这些内容。

这套教学逻辑,已经沿用了几十年,却从根本上违背了线性代数的认知规律——它把线性代数这门“描述高维世界的思维学科”,硬生生变成了一门“教你怎么算行列式的计算技巧课”。

很多数学教育从业者都曾直言:传统线性代数教学的最大误区,就是把行列式当成了整个学科的基石。可事实上,行列式不仅不是线性代数的核心,反而是新手入门的最大拦路虎。

为什么这么说?

首先,行列式的定义极其反直觉。对于刚接触高等数学的大一新生来说,逆序数是什么?为什么要用逆序数来定义行列式?这个看起来毫无道理的数字,到底有什么几何意义?绝大多数老师不会给你讲清楚,只会告诉你“背下来,会算就行”。

其次,用行列式构建的线性代数体系,完全掩盖了学科的本质。线性代数的核心是什么?是线性空间线性映射,是我们用来描述高维空间中向量变换的工具,是现代科学的通用底层语言。而传统教材用行列式把整个体系串起来,让学生把所有精力都花在了计算上,却完全没搞懂“线性代数到底在解决什么问题”。

就拿最核心的“特征值”来说,传统教材里,特征值的定义是“满足det(A-λI)=0的λ”,学生背了公式,刷了无数道题,却根本不知道特征值的本质,是线性映射在某个一维不变子空间上的缩放系数——你连它是什么都不知道,又怎么可能灵活运用?

这就导致了一个极其普遍的现象:90%的人学完线性代数,只会套公式做题,考完试就全忘光了。哪怕是考研考了高分的学生,很多也只是把题型和解题步骤背得滚瓜烂熟,根本没有建立起线性代数的思维体系。等到后续要学机器学习、量子力学、计算机图形学这些需要线性代数打底的内容时,又要从头再学一遍。

而《线性代数应该这样学》的出现,彻底打破了这个困局。


02

这本封神30年的线代圣经,到底厉害在哪里?

《线性代数应该这样学》的作者,是美国著名数学家、数学教育家谢尔登・阿克斯勒(Sheldon Axler)。他是旧金山州立大学荣休数学教授,曾担任数学系主任、美国《美国数学月刊》主编,一生都在致力于数学教育的普及与优化。

30多年前,阿克斯勒在大学教线性代数时,发现了传统教学的致命问题:学生们被行列式折磨得苦不堪言,对线性代数的核心思想却一无所知。于是他下定决心,要写一本完全不一样的线性代数教材——一本扔掉行列式这个“拐杖”,让学生真正理解线性代数本质的书

1997年,《线性代数应该这样学》第一版正式出版,立刻在全球数学教育界掀起了一场革命。它彻底颠覆了沿用百年的线性代数教学体系,把线性代数从“计算技巧的堆砌”,拉回到“理解空间结构的本质”。如今30年过去,这本书已经更新到第4版,成为了影响全球数学教育的线性代数教学标杆,更是无数人心中无可替代的“线代圣经”。

它的核心魅力,藏在这四个无可替代的优势里。

1. 颠覆式教学体系:扔掉行列式,直击线性代数的灵魂

《线性代数应该这样学》最核心的突破,就是它完全重构了线性代数的教学逻辑——它没有像传统教材那样,一上来就讲行列式,而是把行列式放到了全书的最后一章,作为线性映射的一个自然“副产品”来讲解。

全书的核心脉络,从始至终都围绕着线性代数的本质展开:线性空间→线性映射→内积空间→谱定理

阿克斯勒从最基础的向量空间和线性映射入手,先给你讲清楚“我们为什么需要线性代数”——它是用来描述高维空间中,向量的拉伸、旋转、投影这些变换的工具。先让你建立起“线性思维”,搞懂每个概念的几何意义和实际价值,再教你对应的计算方法。

就拿前面提到的特征值来说,在这本书里,阿克斯勒根本没有用行列式来定义特征值,而是直接从线性映射的本质出发:如果一个线性变换T,把某个非零向量v变成了它的数乘λv,那么λ就是这个线性变换的特征值,v就是对应的特征向量。

一句话,就把特征值的本质讲透了。你瞬间就能明白,原来特征值,就是线性变换在某个方向上的缩放系数——它不是一个凭空出现的公式,而是对高维空间变换的精准描述。

当你理解了这个本质,再去看特征值的计算公式,去做相关的题目,去用它解决机器学习里的主成分分析、图形学里的模型变换问题,就会变得水到渠成。因为你不再是死记硬背公式,而是真正懂了它背后的逻辑。

很多读者看完这本书之后,都发出了同样的感慨:“我花了4年时间死磕线性代数,直到翻开这本书,才真正入了门。”

2. 全球权威认可:420所名校的共同选择

一本教材好不好,最有说服力的,就是全球顶尖高校的选择。

《线性代数应该这样学》出版30年来,已经被全球超过50个国家的420所高校选为官方教材或核心参考书,其中就包括我们耳熟能详的顶尖学府:麻省理工学院(MIT)、斯坦福大学、加州大学伯克利分校、芝加哥大学、苏黎世联邦理工学院、巴黎高等师范学院……

这些全球顶尖的高校,之所以不约而同地选择这本书,核心原因就是:它的教学体系,是被30年的教学实践反复验证过的、最能让学生真正理解线性代数的体系。

在国内,这本书也早已成为了无数高校数学系老师的“案头书”,北大、清华、复旦、中科大等国内顶尖高校,都把它作为线性代数课程的核心参考书,更是无数考研党、数学爱好者入门线性代数的首选读物。

前三版的中文版,在豆瓣上的评分都稳定在9分以上,其中第3版更是拿到了9.4的超高分,成为了豆瓣数学类图书里口碑最高的著作之一。无数读者在评论区留言:“如果我大一的时候就能看到这本书,线代也不会学的那么痛苦”“这本书彻底改变了我对线性代数的认知,原来数学可以这么优雅、这么美”“考研线代能拿满分,一半的功劳都要给这本书”。

3. 对新手极度友好:把“天书”写成了“故事书”

很多人对数学教材的印象,就是满页的公式、冰冷的定义、跳步的证明,像一本根本读不下去的“天书”。但《线性代数应该这样学》,彻底打破了这个刻板印象。

阿克斯勒作为顶尖的数学教育家,最厉害的地方,就是他能用极其流畅、通俗的语言,把抽象到极致的数学概念,讲得清清楚楚。哪怕你只有高中的数学基础,也能跟着这本书的节奏,一步步走进线性代数的世界。

这本书的友好,体现在每一个细节里:

每一个新定义出现之前,都会先给你铺垫好背景,告诉你“我们之前学了什么,现在遇到了什么问题,为什么需要引入这个新的概念”,而不是突然扔出一个定义,让你摸不着头脑;

每一个定理的证明,都写得极其细致,没有任何跳步,每一步推导的逻辑都给你讲得明明白白,你再也不用对着“显然可得”这四个字,卡上半个小时都想不通;

全书的语言极其流畅,没有任何晦涩难懂的学术黑话,读起来就像作者在你面前,面对面给你讲课一样,自然又顺畅。

有读者说:“这是我唯一一本能从头到尾读下来,而且完全读得懂的数学教材。”哪怕你是零基础的数学小白,哪怕你之前被线性代数伤透了心,这本书也能让你重新感受到线性代数的魅力,真正把它学懂、学透。

4. 应试+进阶全hold住:从期末考到科研都能用

很多人会有一个疑问:这本书不按传统体系讲,还把行列式放到了最后,会不会应付不了国内的期末考试、考研?

答案是:完全不会,反而会让你学得更轻松、考得更好。

首先,国内线性代数课程、考研大纲里的所有核心知识点,这本书里全部都有覆盖:线性方程组、矩阵运算、逆矩阵、秩、特征值与特征向量、相似矩阵、二次型、内积空间……所有你考试要考的内容,这本书都讲了,而且讲得比传统教材更透彻、更本质。

很多考研党都有过这样的经历:线代复习到了瓶颈,刷了无数道题,还是会在同一个地方出错,题型稍微变一下就不会做了。核心原因就是,你只是背了题型和解题步骤,没有理解知识点的本质。而这本书,能帮你打通线性代数的“任督二脉”,当你真正理解了每个概念的本质,不管题型怎么变,你都能一眼看穿它的考点,解题自然就水到渠成。

更重要的是,这本书能给你的,远不止应付考试。

线性代数是现代科学的底层语言:机器学习的核心,是矩阵运算和线性变换;计算机图形学的3D建模、动画渲染,全靠线性代数来实现;经济学的投入产出分析、金融工程的定价模型,离不开线性代数的支撑;甚至量子力学、相对论这些前沿物理,底层逻辑也是线性代数。

传统教材教给你的,只是怎么算题;而这本书教给你的,是线性代数的思维方式,是理解高维世界的底层逻辑。不管你是要考研读博,还是要进入人工智能、数据分析、金融工程、计算机图形学这些领域,这本书给你打下的底层基础,都会让你受益终身。


03

全新第4版,到底升级了什么?

距离上一版中文版出版已经过去了8年,如今全新的第4版,在阿克斯勒教授的反复打磨下,迎来了全方位的升级,内容更完善、体系更友好、练习更充足,完全适配当下的线性代数教学需求。

核心升级亮点,主要集中在这几个方面:

1. 内容全面扩容,新增15%核心内容

4版在原有体系的基础上,新增了15%的核心内容,补充了大量全新的知识点和应用案例,进一步完善了全书的知识体系。同时,阿克斯勒教授对原有章节的结构进行了全面优化,调整了部分知识点的讲解顺序,让整个知识脉络更顺畅,更符合新手的认知规律,哪怕你是零基础,也能一步步跟着学,完全不会出现脱节的情况。

2. 习题大幅增加,新增250+道全新习题

这是第4版最受读者期待的升级——全书习题总量增加了35%,新增了250多道全新的习题,彻底解决了老版本习题不够练的痛点。这些新增的习题,不是简单的计算题堆砌,而是经过阿克斯勒教授精心设计的,分为了三个层次:基础巩固题,帮你夯实刚学到的知识点,理解核心概念;进阶提升题,帮你深化对知识的理解,建立完整的知识体系。

不管你是用来应付期末考试、考研刷题,还是用来深化对线性代数的理解,这些习题都能完全满足你的需求。刷透这些题,你的线性代数底子,会打得无比扎实。

3. 细节全面优化,阅读体验拉满

除了内容和习题的升级,第4版还对全书的细节进行了全方位的打磨:优化了大量定理的证明过程,让推导更顺畅、更容易理解;补充了更多的注释和说明,帮你避开学习过程中的坑,同时对一些术语、结论、数学家、证明思想和启示作了注释,还加入了许多小彩蛋(如ChatGPT写的十四行诗),不仅增添了趣味性,也加深了对一些概念和思想方法的理解;完善了全书的排版和公式呈现,阅读体验都大幅提升。可以说,这一版的《线性代数应该这样学》,是阿克斯勒教授30年教学经验的集大成之作,也是目前市面上最适合新手入门、最能帮你真正理解线性代数的版本。

04

这本书,到底适合谁读?

如果你是大一、大二的理工科本科生,正在被线性代数折磨得苦不堪言,不想再死记硬背应付考试,想真正学懂线性代数,这本书会是你最好的入门向导;如果你是正在备战考研的考生,线代复习遇到了瓶颈,刷了无数题还是拿不到高分,想打通线代的任督二脉,让线代成为你的提分项,这本书会帮你突破瓶颈,实现质的飞跃;如果你是高校的数学老师,正在寻找更科学、更有效的线性代数教学方法,这本书的颠覆式教学体系,会给你带来全新的教学思路,帮你的学生真正爱上线性代数;如果你是机器学习、数据分析、金融工程、计算机图形学等领域的从业者和学习者,想打好线性代数的底层基础,不再只会调包、套公式,真正理解算法和模型的底层逻辑,这本书会是你不可或缺的工具书;如果你是数学爱好者,想重新学一遍线性代数,感受数学的优雅和美感,理解高维世界的底层逻辑,这本书绝对是你的不二之选。

05

写在最后

很多人终其一生,都把线性代数当成了一门应付考试的课程,却不知道,它是我们理解这个高维世界的钥匙。

我们生活在一个三维的世界里,我们的直觉,只能感知到三维以内的空间。但线性代数,给了我们一套完整的语言,让我们能够描述、分析、操控更高维度的空间,让我们能够在成百上千维的空间里,解决现实世界里的复杂问题。

从我们每天用的手机导航、美颜相机,到改变世界的人工智能、ChatGPT,再到前沿的量子计算、宇宙学研究,背后都离不开线性代数的支撑。它不是一门躺在课本里的冰冷学科,而是现代科技的底层基石,是我们打开未来世界大门的钥匙。

而《线性代数应该这样学》,就是帮你拿到这把钥匙的最好向导。30年全球口碑封神,420所顶尖高校共同选择,如今全新升级的第4版,值得每一个想真正学懂线性代数的人,认真读一读。

目前,《线性代数应该这样学(第4版)》中文版已在全国各大电商平台正式上架,搜索书名,即可入手这本影响全球的线代圣经,开启你的线性代数通透之旅。

愿你读完这本书,终于能读懂线性代数的优雅,也能看懂这个高维世界的底层逻辑。



  推荐阅读

《线性代数应该这样学(第4版)》

作者:【美】阿克斯勒(Sheldon Axler)

译者:杜现昆、刘大艳、刘阿明、杨行


美国数学家、数学教育家阿克斯勒的经典之作,影响全球数学教育的线性代数教学标杆;

加州伯克利、麻省理工、苏黎世联邦理工、巴黎高师等国际名校教材;

长销30年,被超过50个国家的420所学校使用,不依赖行列式的线性代数教学法;

新版变化:内容增加15%,习题增加35%,除内容更新外,更增加了250多道习题。

《斯图尔特微积分(上)》

作者:[加]詹姆斯·斯图尔特(James Stewart)

[美]丹尼尔·克莱格(Daniel Clegg)

[美]萨利姆·沃森(Saleem Watson)

译者:程晓亮 徐宝 华志强

长销40年,影响全球超800万学生的经典!全彩印刷,版式精美,100%还原英文原书


1.传世的杰作、教科书的典范,传奇数学家斯图尔特最具代表性的著作首次全新中文版上市!

2.长销40年,影响全球超800万学生,哈佛、加州伯克利、哥大等顶尖学府指定教材;

3.轻松入门微积分,一站直通高等数学:从中学到大学毕业,全阶段适用,完美衔接初等数学和高等数学,完整搭建微积分知识体系;

4.引导式教学,立体化讲解,再也不被传统教材的“防自学设计”所困扰!

5.先直观认识,后严格定义,拒绝“填鸭式”学习,贴近生活的现实案例和跨学科应用,培养数学思维,提高解题能力。


不依赖行列式,直接学习线性空间和线性映射,确实一开始会比较抽象。我的建议是:

1. 多画图: 线性代数很多概念都有几何意义,比如向量、线性变换,都可以画图来帮助理解。
2. 多思考: 遇到一个概念,不要急着背定义,先想想它有什么用,解决了什么问题。
3. 多动手: 做一些简单的例子,把抽象的概念和具体的计算联系起来。

记住,学习线性代数,理解比计算更重要。

楼上两位说得都很专业!我再补充一个比较生活化的例子:搜索引擎。搜索引擎需要对网页进行排序,而排序算法的核心就是PageRank算法。PageRank算法的本质,就是解一个大型的线性方程组。所以,我们每天都在用的搜索引擎,背后其实也隐藏着线性代数的智慧。

这个问题问得好!线性代数确实是很多领域的基石,除了机器学习、图形学,我还想到以下几点:

* 信号处理: 比如音频、图像压缩,会用到傅里叶变换、小波变换,这些变换都基于线性代数的理论。
* 控制工程: 设计飞行器、机器人的控制系统,需要用到状态空间方程,这其实就是线性代数的应用。
* 运筹学: 解决资源优化配置的问题,比如生产计划、物流调度,会用到线性规划,这也要用到线性代数的知识。

可以说,只要涉及到数据分析、模型建立,都逃不开线性代数的影子。

我觉得数量和质量都很重要,但要根据自己的情况进行调整。如果基础比较薄弱,可以先做一些基础题,巩固知识点;如果基础比较扎实,可以做一些难题,挑战自己。做题时,要注重思考题目的本质,而不是简单地套用公式。

此外,还可以尝试以下方法:

* 分类整理: 将习题按照知识点进行分类整理,方便复习和回顾。
* 错题本: 建立一个错题本,记录做错的题目和错误原因,定期回顾,避免重复犯错。
* 讨论交流: 与同学或老师讨论习题,共同解决难题,加深理解。

线性代数在现实世界中的应用比我们想象的还要广泛!例如,在金融领域,投资组合优化、风险管理等模型都依赖于线性代数的工具;在通信工程中,信道编码、信号检测等技术也离不开线性代数的支持;甚至在医学影像领域,CT扫描、MRI等技术的图像重建也需要用到线性代数的知识。

总的来说,凡是涉及到数据处理、模式识别和优化问题的领域,几乎都能看到线性代数的应用。它不仅仅是一门数学课程,更是解决实际问题的强大工具。

当然是质量比数量重要啊!做题的目的不是为了刷题,而是为了理解知识点。我建议做题的时候,要注意以下几点:

1. 理解题意: 拿到一道题,先搞清楚它要考什么,用到哪些知识点。
2. 分析思路: 想清楚解题的步骤,每一步为什么要这样做。
3. 总结经验: 做完一道题,总结一下这道题的考点、思路、方法,以后遇到类似的题就能更快地解决。

做一道题,就要学到一道题的东西,这样才能真正提高。

理解抽象概念的关键在于将其与实际应用联系起来。可以尝试以下方法:

* 寻找类比: 将线性空间和线性映射与我们熟悉的二维、三维空间进行类比,思考它们在高维空间中的推广。
* 阅读相关资料: 阅读一些科普性的文章或书籍,了解线性代数在不同领域的应用案例,例如计算机图形学、机器学习等。
* 参与讨论: 与同学或老师积极交流,共同探讨难以理解的概念,集思广益。

嘿嘿,我觉得最重要的是放平心态!刚开始学肯定会觉得难,别灰心,多花点时间,慢慢就理解了。可以把这本书当成故事书来读,先大概了解一下讲了什么,然后再回头仔细研究。实在不行,就先跳过一些难点,等后面学明白了再回来补。

嘿嘿,我有个小技巧!就是把难题当成游戏来玩!遇到不会做的题,先别看答案,自己想办法,实在想不出来就查资料、问同学。等终于把题做出来的时候,成就感满满的!而且,印象也会特别深刻,以后再遇到类似的题,肯定不会忘记。

别慌老铁,这本书只是把行列式放后面讲了,又不是完全不讲。本质理解了,计算啥的都是水到渠成。而且现在都有计算器、Matlab,实在不行还能用Python,我觉得问题不大。

我感觉可以借鉴这本书的思路,先讲清楚概念的本质,再讲计算方法。另外,可以多引入一些案例,把线性代数和实际问题联系起来,让学生觉得这门课有用。 但是,考试嘛,肯定还是要考计算的,毕竟基本功还是要有的。

嘿嘿,我来抖个机灵。其实只要是涉及到大量数据分析和处理的领域,都或多或少会用到线性代数。比如,你玩的游戏,里面的3D场景渲染、人物动作,底层都是线性代数的矩阵运算。甚至你用的美颜相机,磨皮、瘦脸,也离不开线性代数的支持。所以说,线性代数真的是无处不在啊!

我之前也是被传统线代搞得晕头转向,后来开始看这本书,感觉像是打开了新世界的大门!我的方法是,先别急着做题,把书里的概念和例子都看懂,重点是理解!理解了之后,再回头去看之前的题目,你会发现很多题目其实很简单,只是之前没有理解本质而已。另外,可以找一些在线课程或者学习小组,和大家一起讨论,互相帮助,这样学习效果会更好。

掌握基本的矩阵操作是必须的,但更重要的是培养线性代数的思维方式。能够把问题抽象成矩阵运算,并利用线性代数的工具来解决问题。举个例子,在游戏开发中,角色的旋转、缩放、平移都可以用矩阵来表示,理解了这些,才能编写出高效的图形渲染代码。

谢邀,个人认为,从教学的角度来看,线性空间和线性映射的优势在于更强调概念的本质,避免了学生陷入繁琐的计算技巧中,更有利于培养学生的抽象思维能力。但是,从实际应用的角度来看,行列式在某些领域仍然具有重要的作用,例如解线性方程组、计算特征值等。因此,在学习线性代数时,应该将两者结合起来,既要理解线性空间和线性映射的本质,也要掌握行列式的计算方法,才能更好地应用线性代数解决实际问题。

对于有一定基础的人来说,这本书可以帮助你重新审视线性代数,从更高的层面理解这门学科。它可以让你摆脱“只会做题”的状态,真正理解线性代数的思想和方法。我觉得这本书既可以作为入门教材,也可以作为进阶读物,关键在于你的学习目标是什么。如果你只是想应付考试,那这本书可能不是最好的选择。但如果你想真正学懂线性代数,那这本书绝对值得一读。

谢尔顿·阿克斯勒的观点其实在数学界一直有争议。他的做法就像是盖房子不先打地基,直接盖框架。虽然框架搭好了,但总感觉少了点什么。行列式虽然不是全部,但它提供了一种具体的计算方法,帮助我们理解抽象概念。完全抛弃可能会导致理解不够深入。就好比学物理不学公式,只靠理解概念,总感觉少了点什么。

是不是“圣经”不好说,但这本书的思路确实很清晰。对于非数学专业的同学,我觉得没必要完全死磕每个细节,重点是理解线性代数的思想,掌握解决实际问题的能力。可以结合一些在线课程,或者找一些针对自己专业的线性代数应用案例来学习,这样更有针对性。

别光顾着学理论,多看看那些AI大牛是怎么用线性代数的。比如,读读他们的论文,看看他们是怎么用矩阵来表示数据,怎么用线性变换来构建模型的。模仿他们的思路,慢慢你就会发现线性代数的真正价值。