线性代数是理解和学习量子计算的必经之路，继上周推送量子力学与量子计算部分推荐书目后，本周我们为大家带来线性代数部分推荐书目，祝大家学习愉快！

线性代数篇

1）《线性代数（第九版）》（Linear Algebra（Ninth Edition））

英文版：机械工业出版社，第1版 (2017年3月1日)

中文译本：机械工业出版社，第1版 (2015年9月1日)

作者：史蒂文 J.利昂 (Steven J. Leon)

适合人群：高等院校本科生及工程技术人员

推荐指数：★★★★★

内容提要：本书结合大量应用和实例详细介绍线性代数的基本概念、基本定理与知识点。主要内容包括矩阵与方程组、行列式、向量空间、线性变换、正交性、特征值和数值线性代数等。

2）《线性代数应该这样学（第三版）》（Linear Algebra Done Right（Third Edition））

人民邮电出版社，第2版（2016年9月）

作者：谢尔顿·阿克斯勒（Sheldon Axler）

适合人群：高校数学专业的学生、教师和科研人员及零基础自学者

推荐指数：★★★★★

内容提要：本书强调抽象的向量空间和线性映射，采用更直接、更简捷的方法阐述了向量空间、线性映射和线性算子的基本理论。内容涉及多项式、本征值、本征向量、内积空间、迹与行列式等。

3）《程序员的数学3:线性代数》

人民邮电出版社，第1版（2016年3月）

作者：平冈和幸 , 堀玄

适合人群：计算机相关专业人士、对学习线性代数感兴趣的非专业人士

推荐指数：★★★★★

内容提要：本书沿袭“程序员的数学”系列平易近人的风格，用通俗的语言和具象的图表深入讲解了编程中所需的线性代数知识。包括向量、矩阵、行列式、秩、逆矩阵、线性方程、LU分解、特征值、对角化、Jordan标准型、特征值算法等。

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