Phân Tích Ma Trận và Ứng Dụng trong Đại Số Tuyến Tính Hiện Đại

Khám phá sức mạnh của phân tích ma trận trong đại số tuyến tính. Bài viết cung cấp kiến thức, ứng dụng và ví dụ về phương pháp này. Tìm hiểu ngay!

Chuyên ngành

Đại số tuyến tính

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Giáo trình
890
1
0

Phí lưu trữ

135 Point

Mục lục chi tiết

Lời nói đầu

1. CHƯƠNG 1: Phương trình tuyến tính

1.1. Giới thiệu

1.2. Phép khử Gauss và Ma trận

1.3. Phương pháp Gauss–Jordan

1.4. Bài toán giá trị biên hai điểm

1.5. Cải tiến Phép khử Gauss

1.6. Hệ phương trình xấu

2. CHƯƠNG 2: Hệ phương trình chữ nhật và Dạng bậc thang

2.1. Dạng bậc thang theo hàng và Hạng

2.2. Dạng bậc thang rút gọn theo hàng

2.3. Tính nhất quán của hệ tuyến tính

3. CHƯƠNG 3: Đại số ma trận

3.1. Từ Trung Quốc cổ đại đến Arthur Cayley

3.2. Phép cộng và Phép chuyển vị

3.4. Tại sao lại làm theo cách này

3.6. Tính chất của phép nhân ma trận

3.8. Ma trận nghịch đảo của tổng và Độ nhạy

3.9. Ma trận sơ cấp và Tương đương

3.10. Phân tích LU

4. CHƯƠNG 4: Không gian vector

4.1. Không gian và Không gian con

4.2. Bốn không gian con cơ bản

4.4. Cơ sở và Số chiều

4.5. Thêm về Hạng

4.6. Bình phương tối thiểu cổ điển

4.8. Đổi cơ sở và Đồng dạng

5. CHƯƠNG 5: Chuẩn, Tích vô hướng và Trực giao

5.3. Không gian tích vô hướng

5.5. Quy trình Gram–Schmidt

5.6. Ma trận Unita và Ma trận trực giao

5.8. Biến đổi Fourier rời rạc

5.10. Phân tích Không gian ảnh - Không gian hạch

5.12. Phân tích giá trị suy biến

5.14. Tại sao là Bình phương tối thiểu?

5.15. Góc giữa các không gian con

6. CHƯƠNG 6: Định thức

6.2. Các tính chất bổ sung của Định thức

7. CHƯƠNG 7: Giá trị riêng và Vector riêng

7.1. Tính chất cơ bản của Hệ riêng

7.2. Chéo hóa bằng phép biến đổi đồng dạng

7.3. Hàm của ma trận chéo hóa được

7.4. Hệ phương trình vi phân

7.6. Ma trận xác định dương

7.7. Ma trận lũy linh và Cấu trúc Jordan

7.9. Hàm của ma trận không chéo hóa được

7.10. Phương trình sai phân, Giới hạn và Khả tổng

7.11. Đa thức tối tiểu và phương pháp Krylov

8. CHƯƠNG 8: Lý thuyết Perron–Frobenius

8.4. Ma trận ngẫu nhiên và Xích Markov

Tóm tắt

I. Đại Số Tuyến Tính Tổng Quan Về Phân Tích Ma Trận Chi Tiết

Đại số tuyến tính, với trọng tâm là phân tích ma trận, đóng vai trò then chốt trong nhiều lĩnh vực khoa học và kỹ thuật. Từ việc giải các hệ phương trình tuyến tính đến việc mô hình hóa các hệ thống phức tạp, ma trận cung cấp một công cụ mạnh mẽ để biểu diễn và thao tác dữ liệu. Bài viết này sẽ khám phá các khía cạnh cơ bản của phân tích ma trận, bao gồm các phép toán, tính chất và ứng dụng của chúng. Chúng ta sẽ bắt đầu bằng việc xem xét các khái niệm cơ bản và sau đó đi sâu vào các kỹ thuật và ứng dụng nâng cao hơn. Theo [Chiu-chang Suan-shu (Nine Chapters on Arithmetic), estimated to have been written some time around 200 B.] Hệ phương trình đại số tuyến tính đã được đề cập và giải quyết, đây là một trong những ứng dụng quan trọng của đại số tuyến tính.

1.1. Giới Thiệu Về Ma Trận Định Nghĩa Các Loại Ma Trận

Ma trận là một mảng hai chiều các số (thường là số thực hoặc số phức) được sắp xếp theo hàng và cột. Kích thước của một ma trận được xác định bởi số hàng và số cột của nó (m x n). Các phần tử trong ma trận được ký hiệu bằng aij, trong đó i là chỉ số hàng và j là chỉ số cột. Có nhiều loại ma trận khác nhau, bao gồm ma trận vuông (số hàng bằng số cột), ma trận đường chéo (các phần tử ngoài đường chéo chính bằng 0), ma trận đơn vị (ma trận đường chéo với các phần tử trên đường chéo chính bằng 1) và ma trận chuyển vị (ma trận được tạo ra bằng cách hoán đổi hàng và cột). Các phép toán ma trận cơ bản bao gồm phép cộng, phép trừ, phép nhân với một số vô hướng và phép nhân ma trận. Các tính chất ma trận này rất quan trọng để hiểu cách ma trận hoạt động và cách chúng có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề khác nhau.

1.2. Các Phép Toán Ma Trận Cơ Bản Cộng Trừ Nhân Vô Hướng

Phép cộng và phép trừ ma trận chỉ có thể được thực hiện trên các ma trận có cùng kích thước. Các phần tử tương ứng được cộng hoặc trừ với nhau để tạo ra ma trận kết quả. Phép nhân ma trận với một số vô hướng được thực hiện bằng cách nhân mỗi phần tử của ma trận với số vô hướng đó. Phép nhân hai ma trận A (m x n) và B (n x p) tạo ra một ma trận C (m x p), trong đó mỗi phần tử cij được tính bằng tổng của các tích của các phần tử tương ứng từ hàng i của A và cột j của B. Phép nhân ma trận không giao hoán, nghĩa là AB thường khác BA. Các phép toán ma trận cần được thực hiện theo một quy tắc nhất định để đảm bảo tính chính xác. Việc tính toán chính xác đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích và ứng dụng ma trận vào các vấn đề thực tế.

II. Giải Hệ Phương Trình Tuyến Tính Bằng Phân Tích Ma Trận Hiệu Quả

Một trong những ứng dụng quan trọng nhất của đại số tuyến tính là giải hệ phương trình tuyến tính. Một hệ phương trình tuyến tính có thể được biểu diễn dưới dạng ma trận Ax = b, trong đó A là ma trận hệ số, x là vectơ ẩn và b là vectơ hằng số. Có nhiều phương pháp để giải hệ phương trình tuyến tính bằng phân tích ma trận, bao gồm khử Gauss, phương pháp Gauss-Jordan, phân tích LUphương pháp lặp.

2.1. Phương Pháp Khử Gauss Hướng Dẫn Chi Tiết Từng Bước

Phương pháp khử Gauss là một thuật toán để biến đổi một ma trận thành dạng bậc thang rút gọn bằng cách sử dụng các phép biến đổi hàng sơ cấp. Mục tiêu là tạo ra một ma trận có các phần tử trên đường chéo chính bằng 1 và tất cả các phần tử dưới đường chéo chính bằng 0. Sau khi ma trận đã được biến đổi thành dạng bậc thang rút gọn, các ẩn có thể được tìm thấy bằng cách sử dụng phép thế ngược. Phương pháp này được đánh giá cao bởi tính hiệu quả và dễ thực hiện.

2.2. Phương Pháp Gauss Jordan Ưu Điểm Và Hạn Chế

Phương pháp Gauss-Jordan là một biến thể của phương pháp khử Gauss, trong đó ma trận được biến đổi thành dạng bậc thang rút gọn hoàn toàn, với tất cả các phần tử trên và dưới đường chéo chính bằng 0. Điều này cho phép các ẩn được tìm thấy trực tiếp mà không cần phép thế ngược. Tuy nhiên, phương pháp Gauss-Jordan thường đòi hỏi nhiều tính toán hơn so với phương pháp khử Gauss. Theo [Gauss–Jordan Method], phương pháp này có một vài nhược điểm nhất định, nhưng nó vẫn là một trong những phương pháp quan trọng được sử dụng trong giải hệ phương trình tuyến tính.

2.3. Phân Tích LU Bí Quyết Tối Ưu Hóa Giải Hệ Phương Trình

Phân tích LU là một kỹ thuật để phân tích một ma trận A thành tích của hai ma trận, một ma trận tam giác dưới L và một ma trận tam giác trên U. Điều này cho phép hệ phương trình Ax = b được giải bằng cách giải hai hệ phương trình đơn giản hơn, Ly = b và Ux = y. Phân tích LU đặc biệt hữu ích khi cần giải nhiều hệ phương trình với cùng một ma trận hệ số A nhưng với các vectơ hằng số b khác nhau. Các hệ số có thể được giải quyết một cách nhanh chóng khi sử dụng phân tích LU.

III. Không Gian Vector Định Nghĩa Cơ Sở Chiều Và Ứng Dụng Thực Tế

Không gian vector là một tập hợp các đối tượng (gọi là vector) thỏa mãn một số tiên đề nhất định. Các tiên đề này cho phép các phép toán cộng vector và nhân vector với một số vô hướng được định nghĩa. Không gian vector là một khái niệm quan trọng trong đại số tuyến tính, và chúng được sử dụng để mô hình hóa nhiều hệ thống khác nhau. Không gian vector tạo cơ sở cho việc giải quyết nhiều bài toán từ đơn giản đến phức tạp trong đại số tuyến tính.

3.1. Định Nghĩa Không Gian Vector Các Tiên Đề Cần Thiết

Để một tập hợp các đối tượng được coi là một không gian vector, nó phải thỏa mãn các tiên đề về phép cộng (tính giao hoán, tính kết hợp, tồn tại phần tử trung lập, tồn tại phần tử nghịch đảo) và phép nhân với một số vô hướng (tính kết hợp, tính phân phối). Các tiên đề này đảm bảo rằng các phép toán cộng và nhân vô hướng hoạt động một cách nhất quán và dự đoán được.

3.2. Cơ Sở Và Chiều Của Không Gian Vector Phương Pháp Xác Định

Một cơ sở của một không gian vector là một tập hợp các vector độc lập tuyến tính sao cho mọi vector trong không gian vector đều có thể được biểu diễn dưới dạng một tổ hợp tuyến tính của các vector trong cơ sở. Số lượng vector trong một cơ sở được gọi là chiều của không gian vector. Việc xác định cơ sở và chiều của một không gian vector là rất quan trọng để hiểu cấu trúc và tính chất của không gian đó.

3.3. Ứng Dụng Của Không Gian Vector Ví Dụ Minh Họa Cụ Thể

Không gian vector có nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau, bao gồm vật lý (mô hình hóa lực và vận tốc), khoa học máy tính (mô hình hóa hình ảnh và âm thanh) và tài chính (mô hình hóa giá cổ phiếu). Ví dụ, trong vật lý, lực có thể được biểu diễn dưới dạng một vector trong không gian ba chiều, và các phép toán trên vector có thể được sử dụng để tính toán tổng lực và hướng của lực.

IV. Giá Trị Riêng Và Vector Riêng Ứng Dụng Trong Phân Tích Ma Trận

Giá trị riêng và vector riêng là những khái niệm quan trọng trong phân tích ma trận. Một vector riêng của một ma trận A là một vector v sao cho Av = λv, trong đó λ là một số vô hướng gọi là giá trị riêng. Giá trị riêng và vector riêng có nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau, bao gồm phân tích ổn định hệ thống, phân tích thành phần chính và phân tích mạng xã hội.

4.1. Định Nghĩa Giá Trị Riêng Và Vector Riêng Ý Nghĩa Hình Học

Về mặt hình học, một vector riêng của một ma trận A là một vector mà hướng của nó không thay đổi khi được nhân với A. Giá trị riêng tương ứng cho biết mức độ mà vector riêng bị kéo dài hoặc co lại khi được nhân với A. Việc tìm giá trị riêng và vector riêng có vai trò quan trọng trong việc phân tích hình dạng và biến đổi của các đối tượng hình học.

4.2. Phương Pháp Tính Giá Trị Riêng Và Vector Riêng Chi Tiết

Giá trị riêng của một ma trận A có thể được tìm thấy bằng cách giải phương trình đặc trưng det(A - λI) = 0, trong đó I là ma trận đơn vị. Sau khi tìm được giá trị riêng, vector riêng tương ứng có thể được tìm thấy bằng cách giải hệ phương trình (A - λI)v = 0. Các bước giải cần được thực hiện cẩn thận để đảm bảo tính chính xác của kết quả.

4.3. Ứng Dụng Thực Tế Của Giá Trị Riêng Và Vector Riêng Ví Dụ

Giá trị riêng và vector riêng có nhiều ứng dụng thực tế. Trong phân tích ổn định hệ thống, chúng được sử dụng để xác định xem một hệ thống có ổn định hay không. Trong phân tích thành phần chính, chúng được sử dụng để giảm số lượng biến trong một tập dữ liệu. Trong phân tích mạng xã hội, chúng được sử dụng để xác định các nút quan trọng trong mạng.

V. Chuẩn Vector Và Tích Vô Hướng Đo Lường Khoảng Cách Góc Trong Không Gian

Chuẩn vector và tích vô hướng là những khái niệm quan trọng trong đại số tuyến tính và có nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau. Chuẩn vector đo lường "độ dài" của một vector, trong khi tích vô hướng đo lường "góc" giữa hai vector.

5.1. Định Nghĩa Chuẩn Vector Các Loại Chuẩn Thường Gặp

Chuẩn vector là một hàm gán cho mỗi vector một số không âm, thỏa mãn các tiên đề về tính không âm, tính thuần nhất và bất đẳng thức tam giác. Có nhiều loại chuẩn vector khác nhau, bao gồm chuẩn Euclid, chuẩn Manhattan và chuẩn Chebyshev.

5.2. Định Nghĩa Tích Vô Hướng Ý Nghĩa Hình Học Quan Trọng

Tích vô hướng là một hàm gán cho mỗi cặp vector một số vô hướng, thỏa mãn các tiên đề về tính tuyến tính, tính đối xứng và tính xác định dương. Tích vô hướng có thể được sử dụng để tính toán góc giữa hai vector và để xác định xem hai vector có vuông góc với nhau hay không.

5.3. Ứng Dụng Chuẩn Vector Và Tích Vô Hướng Trong Xử Lý Ảnh

Chuẩn vector và tích vô hướng có nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau. Trong hình học, chúng được sử dụng để đo lường khoảng cách và góc. Trong xử lý tín hiệu, chúng được sử dụng để đo lường mức độ tương đồng giữa hai tín hiệu. Trong thống kê, chúng được sử dụng để đo lường mức độ tương quan giữa hai biến.

VI. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Phân Tích Ma Trận Tổng Hợp Và Đánh Giá

Phân tích ma trận có vô số ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Việc hiểu và áp dụng các kỹ thuật phân tích ma trận là rất quan trọng đối với các nhà khoa học và kỹ sư.

6.1. Phân Tích Mạch Điện Sử Dụng Ma Trận Để Mô Hình Hóa

Phân tích ma trận được sử dụng để mô hình hóa và phân tích mạch điện. Các phương trình Kirchhoff có thể được biểu diễn dưới dạng ma trận, và các kỹ thuật phân tích ma trận có thể được sử dụng để giải các phương trình này và tìm ra dòng điện và điện áp trong mạch.

6.2. Xử Lý Ảnh Phân Tích Và Nén Ảnh Hiệu Quả Bằng Ma Trận

Phân tích ma trận được sử dụng trong xử lý ảnh để phân tích và nén ảnh. Các kỹ thuật như phân tích thành phần chính (PCA) và phân tích giá trị đơn (SVD) có thể được sử dụng để giảm kích thước của ảnh mà vẫn giữ lại các thông tin quan trọng.

6.3. Học Máy Thuật Toán Quan Trọng Dựa Trên Ma Trận

Phân tích ma trận là nền tảng của nhiều thuật toán học máy. Các thuật toán như hồi quy tuyến tính, phân loại logistic và mạng nơ-ron đều sử dụng các kỹ thuật phân tích ma trận để huấn luyện mô hình và dự đoán kết quả.

28/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

2 Gaussian Elimination and Matrices .3 Gauss–Jordan Method .4 Two-Point Boundary Value Problems .5 Making Gaussian Elimination Work .6 Ill-Conditioned Systems. Rectangular Systems and Echelon Forms .1 Row Echelon Form and Rank .2 Reduced Row Echelon Form .3 Consistency of Linear Systems .1 From Ancient China to Arthur Cayley .2 Addition and Transposition .4 Why Do It This Way .6 Properties of Matrix Multiplication .8 Inverses of Sums and Sensitivity .9 Elementary Matrices and Equivalence .10 The LU Factorization .1 Spaces and Subspaces .2 Four Fundamental Subspaces .4 Basis and Dimension .com vi Contents 4.5 More about Rank .6 Classical Least Squares .8 Change of Basis and Similarity. Norms, Inner Products, and Orthogonality .3 Inner-Product Spaces .5 Gram–Schmidt Procedure .6 Unitary and Orthogonal Matrices .8 Discrete Fourier Transform .10 Range-Nullspace Decomposition .12 Singular Value Decomposition .14 Why Least Squares? .15 Angles between Subspaces .2 Additional Properties of Determinants. Eigenvalues and Eigenvectors .1 Elementary Properties of Eigensystems .2 Diagonalization by Similarity Transformations .3 Functions of Diagonalizable Matrices .4 Systems of Differential Equations .6 Positive Definite Matrices .7 Nilpotent Matrices and Jordan Structure .9 Functions of Nondiagonalizable Matrices .com Contents vii 7.10 Difference Equations, Limits, and Summability .11 Minimum Polynomials and Krylov Methods.

Perron–Frobenius Theory .4 Stochastic Matrices and Markov Chains .com Preface Scaffolding Reacting to criticism concerning the lack of motivation in his writings, Gauss remarked that architects of great cathedrals do not obscure the beauty of their work by leaving the scaffolding in place after the construction has been completed. His philosophy epitomized the formal presentation and teaching of mathematics throughout the nineteenth and twentieth centuries, and it is still commonly found in mid-to-upper-level mathematics textbooks. The inherent ef- ficiency and natural beauty of mathematics are compromised by straying too far from Gauss’s viewpoint. But, as with most things in life, appreciation is gen- erally preceded by some understanding seasoned with a bit of maturity, and in mathematics this comes from seeing some of the scaffolding.

Purpose, Gap, and Challenge The purpose of this text is to present the contemporary theory and applica- tions of linear algebra to university students studying mathematics, engineering, or applied science at the postcalculus level. Because linear algebra is usually en- countered between basic problem solving courses such as calculus or differential equations and more advanced courses that require students to cope with mathe- matical rigors, the challenge in teaching applied linear algebra is to expose some of the scaffolding while conditioning students to appreciate the utility and beauty of the subject. Effectively meeting this challenge and bridging the inherent gaps between basic and more advanced mathematics are primary goals of this book. Rigor and Formalism To reveal portions of the scaffolding, narratives, examples, and summaries are used in place of the formal definition–theorem–proof development.

But while well-chosen examples can be more effective in promoting understanding than rigorous proofs, and while precious classroom minutes cannot be squandered on theoretical details, I believe that all scientifically oriented students should be exposed to some degree of mathematical thought, logic, and rigor. And if logic and rigor are to reside anywhere, they have to be in the textbook. So even when logic and rigor are not the primary thrust, they are always available. Formal definition–theorem–proof designations are not used, but definitions, theorems, and proofs nevertheless exist, and they become evident as a student’s maturity increases.

A significant effort is made to present a linear development that avoids forward references, circular arguments, and dependence on prior knowledge of the subject. This results in some inefficiencies—e., the matrix 2-norm is presented www.com x Preface before eigenvalues or singular values are thoroughly discussed. To compensate, I try to provide enough “wiggle room” so that an instructor can temper the inefficiencies by tailoring the approach to the students’ prior background. Comprehensiveness and Flexibility A rather comprehensive treatment of linear algebra and its applications is presented and, consequently, the book is not meant to be devoured cover-to-cover in a typical one-semester course.

However, the presentation is structured to pro- vide flexibility in topic selection so that the text can be easily adapted to meet the demands of different course outlines without suffering breaks in continuity. Each section contains basic material paired with straightforward explanations, examples, and exercises. But every section also contains a degree of depth coupled with thought-provoking examples and exercises that can take interested students to a higher level. The exercises are formulated not only to make a student think about material from a current section, but they are designed also to pave the way for ideas in future sections in a smooth and often transparent manner.

The text accommodates a variety of presentation levels by allowing instructors to select sections, discussions, examples, and exercises of appropriate sophistication. For example, traditional one-semester undergraduate courses can be taught from the basic material in Chapter 1 (Linear Equations); Chapter 2 (Rectangular Systems and Echelon Forms); Chapter 3 (Matrix Algebra); Chapter 4 (Vector Spaces); Chapter 5 (Norms, Inner Products, and Orthogonality); Chapter 6 (Determi- nants); and Chapter 7 (Eigenvalues and Eigenvectors). The level of the course and the degree of rigor are controlled by the selection and depth of coverage in the latter sections of Chapters 4, 5, and 7. An upper-level course might consist of a quick review of Chapters 1, 2, and 3 followed by a more in-depth treatment of Chapters 4, 5, and 7.

For courses containing advanced undergraduate or grad- uate students, the focus can be on material in the latter sections of Chapters 4, 5, 7, and Chapter 8 (Perron–Frobenius Theory of Nonnegative Matrices). A rich two-semester course can be taught by using the text in its entirety. What Does “Applied” Mean? Most people agree that linear algebra is at the heart of applied science, but there are divergent views concerning what “applied linear algebra” really means; the academician’s perspective is not always the same as that of the practitioner. In a poll conducted by SIAM in preparation for one of the triannual SIAM con- ferences on applied linear algebra, a diverse group of internationally recognized scientific corporations and government laboratories was asked how linear algebra finds application in their missions.

The overwhelming response was that the pri- mary use of linear algebra in applied industrial and laboratory work involves the development, analysis, and implementation of numerical algorithms along with some discrete and statistical modeling. The applications in this book tend to reflect this realization. While most of the popular “academic” applications are included, and “applications” to other areas of mathematics are honestly treated, www.com Preface xi there is an emphasis on numerical issues designed to prepare students to use linear algebra in scientific environments outside the classroom. Computing Projects Computing projects help solidify concepts, and I include many exercises that can be incorporated into a laboratory setting.

But my goal is to write a mathematics text that can last, so I don’t muddy the development by marrying the material to a particular computer package or language. I am old enough to remember what happened to the FORTRAN- and APL-based calculus and linear algebra texts that came to market in the 1970s. I provide instructors with a flexible environment that allows for an ancillary computing laboratory in which any number of popular packages and lab manuals can be used in conjunction with the material in the text. History Finally, I believe that revealing only the scaffolding without teaching some- thing about the scientific architects who erected it deprives students of an im- portant part of their mathematical heritage.

It also tends to dehumanize mathe- matics, which is the epitome of human endeavor. Consequently, I make an effort to say things (sometimes very human things that are not always complimentary) about the lives of the people who contributed to the development and applica- tions of linear algebra. But, as I came to realize, this is a perilous task because writing history is frequently an interpretation of facts rather than a statement of facts. I considered documenting the sources of the historical remarks to help mitigate the inevitable challenges, but it soon became apparent that the sheer volume required to do so would skew the direction and flavor of the text.

I can only assure the reader that I made an effort to be as honest as possible, and I tried to corroborate “facts.” Nevertheless, there were times when interpreta- tions had to be made, and these were no doubt influenced by my own views and experiences. Supplements Included with this text is a solutions manual and a CD-ROM. The solutions manual contains the solutions for each exercise given in the book. The solutions are constructed to be an integral part of the learning process.

Rather than just providing answers, the solutions often contain details and discussions that are intended to stimulate thought and motivate material in the following sections. The CD, produced by Vickie Kearn and the people at SIAM, contains the entire book along with the solutions manual in PDF format. This electronic version of the text is completely searchable and linked. With a click of the mouse a student can jump to a referenced page, equation, theorem, definition, or proof, and then jump back to the sentence containing the reference, thereby making learning quite efficient.

In addition, the CD contains material that extends his- torical remarks in the book and brings them to life with a large selection of www.com xii Preface portraits, pictures, attractive graphics, and additional anecdotes. The support- ing Internet site at MatrixAnalysis.com contains updates, errata, new material, and additional supplements as they become available. SIAM I thank the SIAM organization and the people who constitute it (the in- frastructure as well as the general membership) for allowing me the honor of publishing my book under their name. I am dedicated to the goals, philosophy, and ideals of SIAM, and there is no other company or organization in the world that I would rather have publish this book.

In particular, I am most thankful to Vickie Kearn, publisher at SIAM, for the confidence, vision, and dedication she has continually provided, and I am grateful for her patience that allowed me to write the book that I wanted to write. The talented people on the SIAM staff went far above and beyond the call of ordinary duty to make this project special. This group includes Lois Sellers (art and cover design), Michelle Mont- gomery and Kathleen LeBlanc (promotion and marketing), Marianne Will and Deborah Poulson (copy for CD-ROM biographies), Laura Helfrich and David Comdico (design and layout of the CD-ROM), Kelly Cuomo (linking the CD- ROM), and Kelly Thomas (managing editor for the book). Special thanks goes to Jean Anderson for her eagle-sharp editor’s eye.

Acknowledgments This book evolved over a period of several years through many different courses populated by hundreds of undergraduate and graduate students. To all my students and colleagues who have offered suggestions, corrections, criticisms, or just moral support, I offer my heartfelt thanks, and I hope to see as many of you as possible at some point in the future so that I can convey my feelings to you in person. I am particularly indebted to Michele Benzi for conversations and suggestions that led to several improvements. All writers are influenced by people who have written before them, and for me these writers include (in no particular order) Gil Strang, Jim Ortega, Charlie Van Loan, Leonid Mirsky, Ben Noble, Pete Stewart, Gene Golub, Charlie Johnson, Roger Horn, Peter Lancaster, Paul Halmos, Franz Hohn, Nick Rose, and Richard Bellman—thanks for lighting the path.

I want to offer particular thanks to Richard J. Painter and Franklin A. Graybill, two exceptionally fine teachers, for giving a rough Colorado farm boy a chance to pursue his dreams. Finally, neither this book nor anything else I have done in my career would have been possible without the love, help, and unwavering support from Bethany, my friend, partner, and wife.

Her multiple readings of the manuscript and suggestions were invaluable.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ