你是不是曾经被线性代数里奇怪的名词和繁琐的计算所困？不知道在说什么，也不知道该从哪里人手进行学习？那么，这本书最合适你不过了。这是世界上最简单的线性代数教科书，它透过漫画式的情境说明，让你边看故事边学知识，每读完一篇就能理解一个概念，每一部分还附有文字说明，只要跟着这些简单的习题进行操练，你将能在最短的时间内修炼成线性代数达人！ 有趣的故事情节、时尚的漫画人物造型、细致的内容讲解定能给你留下深刻的印象，让你看过忘不了。不论你是学生、上班族或是已经有一家属于自己的公司的老板，活学活用线性代数知识，定能为你的学习与工作增添更多的便利。
作者简介
高桥信，1972年生于日本新泻县。毕业于日本九州艺术工科大学(现已更名为日本九州大学)，专攻艺术工科，研究科学信息传输。曾担任资料分析业务和研讨会讲师，现为作家。
著作有《漫画统计学之回归分析》、《漫画统计学之因子分析》、《用Excel学回归分析》(以上由欧姆社出版)《即刻读懂生存时间分析》、《文科生也可以理解的多变量解析》(以上由东京图书出版)、合著有《AHP和交叉分析》(由现代数学社出版)等等。
目录
序章 加油！线性代数第1章 何谓线性代数 1.线性代数 2.研究要点和考试要点 3.数学家眼中的线性代数 3.1 数学家眼中的线性代数 3.2 线性代数和公理第2章 基础知识 1.数的分类 2.充分必要条件 2.1 命题 2.2 必要条件和充分条件 2.3 充分必要条件 3.集 合 3.1 集合 3.2 集合的表示 3.3 子集 4.映 射 4.1 映射 4.2 像 4.3 值域和定义域 4.4 满射、单射、满单射 4.5 逆映射 4.6 线性映射 5.希腊文字 6.理科特有的说法 7.排列组合 8.主将的命令和映射第3章 矩 阵 1.矩 阵 2.矩阵的运算 3.特殊矩阵第4章 矩阵(续) 1.逆矩阵 2.逆矩阵的求解方法 3.行列式 4.求解行列式值的方法 5.利用代数余子式的方法求逆矩阵 5.1 元素α的余子式 5.2 元素α的代数式 5.3 利用代数余子式法求逆矩阵 6.利用克莱姆法则解一次方程组第5章 向量 1.向量 2.向量的计算 3.向量表示第6章 向量(续) 1.线性独立 2.基 3.维数 3.1 子空间 3.2 基和维数 4.坐标第7章 线性映射 1.线性映射 2.学习线性映射有何用处 3.特殊的线性映射 3.1 放大 3.2 旋转 3.3 平移 3.4 透视投影 4.核、像空间、维数公式 5.秩 5.1 秩 5.2 秩的求法 6.线性映射和矩阵的关系第8章 特征值和特征向量 1.特征值和特征向量 2.特征值和特征向量的求法 3.n阶方阵，次幂的求法 4.是否存在重解与对角化 4.1 存在重解时的示例1 4.2 存在重解时的示例2附录1 习题参考文献
序章 加油！线性代数第1章 何谓线性代数 1.线性代数 2.研究要点和考试要点 3.数学家眼中的线性代数 3.1 数学家眼中的线性代数 3.2 线性代数和公理第2章 基础知识 1.数的分类 2.充分必要条件 2.1 命题 2.2 必要条件和充分条件 2.3 充分必要条件 3.集 合 3.1 集合 3.2 集合的表示 3.3 子集 4.映 射 4.1 映射 4.2 像 4.3 值域和定义域 4.4 满射、单射、满单射 4.5 逆映射 4.6 线性映射 5.希腊文字 6.理科特有的说法 7.排列组合 8.主将的命令和映射第3章 矩 阵 1.矩 阵 2.矩阵的运算 3.特殊矩阵第4章 矩阵(续) 1.逆矩阵 2.逆矩阵的求解方法 3.行列式 4.求解行列式值的方法 5.利用代数余子式的方法求逆矩阵 5.1 元素α的余子式 5.2 元素α的代数式 5.3 利用代数余子式法求逆矩阵 6.利用克莱姆法则解一次方程组第5章 向量 1.向量 2.向量的计算 3.向量表示第6章 向量(续) 1.线性独立 2.基 3.维数 3.1 子空间 3.2 基和维数 4.坐标第7章 线性映射 1.线性映射 2.学习线性映射有何用处 3.特殊的线性映射 3.1 放大 3.2 旋转 3.3 平移 3.4 透视投影 4.核、像空间、维数公式 5.秩 5.1 秩 5.2 秩的求法 6.线性映射和矩阵的关系第8章 特征值和特征向量 1.特征值和特征向量 2.特征值和特征向量的求法 3.n阶方阵，次幂的求法 4.是否存在重解与对角化 4.1 存在重解时的示例1 4.2 存在重解时的示例2附录1 习题参考文献
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