本书共有五章，内容包括集合及其运算，关系·映射，基数理论，序型理论，策梅罗与弗伦克尔的公理系统。

本书共包含26章，给出了120个代数问题及其详细的解答，还给出了20个附加的奖励问题及其解答.本书大部分题目给出了多个解法，进一步加强了对本书的阐述.前4章是基础，为了帮助读者熟悉和掌握代数的相关概念，因此讨论了这些概念的实际用途，并且利用本书前面的概念重新探讨了多项式对于代数的意义，并进一步扩展了更复杂的应用. 本书

本书为《代数学教程》第五卷，主要讨论我们熟悉的那些多项式：一般域上的多项式、有理数域上的多项式、实数域上的多项式、复数域上的多项式以及多个未知量的多项式等.编者从数学结构的角度出发，以新颖的论述方式讲述了每一类多项式的构造及其性质，用代数观点来叙述全部理论.本书适合高等院校理工科师生及数学爱好者阅读.

本书共6章，介绍了方程式解成根式的问题·低次代数方程式的根式解法、数域上的多项式及其性质、用根的置换解代数方程·群.论四次以上方程式不能解成根式、以群之观点论代数方程式的解法以及抽象的观点·伽罗瓦理论的相关知识.本书适合高等学校数学相关专业师生及数学爱好者阅读参考.

本书内容包括线性方程组的消元解法、矩阵代数、行列式、n维向量与线性方程组的一般解法、整数与多项式、二次型、线性空间、线性变换、矩阵的相似对角形、λ矩阵、欧几里得空间等。本书是在总结我们多年高等代数教学实践的基础上，根据“教材要现代化”的要求并吸取其他有关高等代数教材的优点编写而成的。

本书将深度学习涉及的数学领域缩小到最小范围，以帮助读者在最短的时间内理解与深度学习有关的数学知识。全书分为导入篇、理论篇、实践篇和发展篇四部分内容。导入篇系统介绍了一些机器学习的入门知识；理论篇包括微积分、向量和矩阵、多元函数、指数函数、概率论等知识；实践篇介绍了线性回归模型、逻辑回归模型、深度学习模型；发展篇介绍了面

《矩阵特征值定位理论》较为全面、系统地介绍了矩阵特征值定位的基本理论、方法及其相关问题.《矩阵特征值定位理论》共五章,包括预备知识、Ger.gorin圆盘定理与严格对角占优矩阵、Brauer卵形定理与双严格对角占优矩阵、几类结构矩阵的特征值定位与估计(包括非负矩阵谱半径的估计、随机矩阵非1特征值的定位与估计、Toepl

内容简介：本书包括矩阵及应用、行列式与线性方程组、n维向量与向量空间、相似矩阵与二次型及MATLAB解线性代数问题等五章，每一章都包括主观题和客观题。本书分为A、B两册，A册包含第一章、第三章和第五章，B册包含第二章和第四章。本书可作为高等院校非数学专业的本科学生学习线性代数课程的同步练习用书，也可作为准本书包括矩阵及

本书收集了国防科技大学2010年-2021年的线性代数课程期末考试题，含A)卷与B)卷，包括期末考试真题和解析两部分内容。

本书主要分为五章，第一章矩阵，第二章行列式，第三章n维向量空间，第四章特征值与特征向量，第五章二次型。每章计划分为五个模块：基础知识结构图、基本内容精讲、典型例题选讲、基础习题精选、提高习题精选。基本知识结构图将每章的基本概念、定理、方法进行梳理，使读者对知识结构有个清晰的认识理解。基本内容精讲将知识内容分块整理，归纳