數位影像處理：Python程式實作 (3版)

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數位影像處理：Python程式實作 ISBN13：9786263281363 出版社：全華圖書 作者：張元翔 裝訂／頁數：平裝／512頁 附件：光碟 規格：26cm*19cm*2.2cm (高/寬/厚) 重量：962克 版次：3 出版日：2022/04/22 中國圖書分類：電腦程式語言 內容簡介 本書為因應現代發展趨勢，針對數位影像處理技術，採取主題介紹方式，除了理論基礎之外，採用Python程式與OpenCV進行實作，強調理論與實務的緊密結合，藉以培養紮實的技術研發能力，內容豐富，同時包含深度學習、人工智慧等相關技術。 本書特色 1.本書因應現代發展趨勢，針對數位影像處理技術，採取主題介紹方式，循序漸進且深入淺出。 2.本書除了含有基礎理論之外，同時採用Python程式與OpenCV進行實作，強調理論與實務的緊密結合，展現「做中學」的學習理念。 3.各章節均附上習題，除了觀念複習外，並提供專案實作，藉以達到有效的學習效果。   目錄 第1 章 介紹 1-1 引言 1-2 相關領域知識 1-3 基本定義與專業術語 1-4 數位影像檔案格式 1-5 數位影像處理軟體 1-6 數位影像處理技術應用 第2 章 Python 程式設計 2-1 Python 程式語言 2-2 Python 程式設計 2-3 OpenCV 介紹 2-4 數位影像處理初體驗 2-5 OpenCV 繪圖 第3 章 數位影像基礎 3-1 電磁波概念 3-2 人類視覺系統 3-3 影像擷取 3-4 影像形成模型 3-5 數位影像的取樣與量化 第4 章 幾何轉換 4-1 基本概念 4-2 空間轉換 4-3 影像內插 4-4 仿射轉換 4-5 透視轉換 4-6 相機幾何失真 第5 章 影像增強 5-1 基本概念 5-2 強度轉換 5-3 直方圖處理 5-4 影像濾波 第6 章 頻率域影像處理 6-1 基本概念 6-2 離散傅立葉轉換 6-3 頻率域濾波 第7 章 影像還原 7-1 基本概念 7-2 影像雜訊 7-3 週期性雜訊 7-4 影像雜訊分析 7-5 影像還原 7-6 反濾波 7-7 維納濾波 7-8 影像補繪 第8 章 色彩影像處理 8-1 色彩理論 8-2 色彩模型 8-3 灰階與色彩轉換 8-4 色彩影像增強 8-5 HSI 色彩影像處理 8-6 HSV 色彩分割 第9 章 影像分割 9-1 基本概念 9-2 邊緣偵測 9-3 直線偵測 9-4 圓形偵測 9-5 影像閥值化 9-6 適應性閥值化 9-7 分水嶺影像分割 9-8 GrabCut 影像分割 第10 章 二值影像處理 10-1 基本概念 10-2 基本定義與術語 10-3 形態學影像處理 10-4 補洞演算法 10-5 骨架化演算法 10-6 距離轉換 第11 章 小波與正交轉換 11-1 基本概念 11-2 簡易的小波轉換 11-3 小波轉換 11-4 離散小波轉換(1D) 11-5 離散小波轉換(2D) 11-6 小波轉換的數位影像處理應用 11-7 基於矩陣的轉換 第12 章 影像壓縮 12-1 基本概念 12-2 資訊理論 12-3 熵編碼 12-4 影像壓縮系統 12-5 區塊轉換編碼 12-6 JPEG 影像壓縮 第13 章 特徵擷取 13-1 基本概念 13-2 連通元標記 13-3 輪廓搜尋 13-4 形狀特徵 13-5 輪廓特徵 13-6 角點偵測 13-7 關鍵點偵測 13-8 膚色偵測 13-9 臉部偵測 第14 章 影像特效 14-1 基本概念 14-2 幾何特效 14-3 像素特效 14-4 非真實感繪製 第15 章 深度學習 15-1 基本概念 15-2 人工神經網路 15-3 卷積神經網路 15-4 典型的卷積神經網路 附 錄 數學背景 基本數學公式 參考文獻 習題

離散數學 (2版)

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【簡介】 學習計算機科學所需要的基礎數學，我們稱之為離散數學。因此，離散數學是所有主修計算機科學的基本課程。這門課通常是安排在大一或是大二的一個學期。在這門課中，學生所學習的是非常基本的題目：邏輯、歸納、集合、關係、圖、組合數學、遞迴等。這其中有一些題目本身就可以成為一門課，我們不妨稱其為進階的離散數學。例如，理則學、圖論，以及組合數學等都有其獨立的一門課，這些課程我們都可以視為是離散數學的進一步深入研究。 【目錄】 Chapter 1 邏輯與證明 Chapter 2 集合 Chapter 3 關係與函數 Chapter 4 組合數學 Chapter 5 圖與樹 Chapter 6 遞迴關係與演算法分析 Chapter 7 有限狀態機器 附錄 作業奇數題解答

FPGA系統設計實務入門－使用Verilog HDL：Intel/Altera Quartus版 (1版)

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書名 : FPGA系統設計實務入門－使用Verilog HDL : Intel/Altera Quartus版 作者 : 林銘波 出版社 : 全華 出版日期 : 2018/09/00 ISBN : 9789864638901 內容簡介 『FPGA系統設計實務入門』一書的內容設計，主要基於問題導向學習(PBL)的理念。全書一共分成兩個主題 : 十進制輸出的陣列乘法器(前三章)與馬錶(後兩章)。本書一共分成五章，每一章都有一個主題，而且都包含三個部分 : 設計要點，實驗專題，與補充教材。內容依據標準程序範例 : 設計→輸入(先電路圖然後HDL)→驗證，以及「漸進式做中學」的方法設計，讓讀者可以了解數位邏輯(系統)的設計原理與使用電路圖及HDL輸入方式，在FPGA 元件上實現該數位邏輯的方法。將補充教材置於實作之後的理由是因為大多數學生必須「先實做再學習」，方能事半功倍。 ■ 本書特色 1.實驗專題先使用電路圖輸入方法，再使用Verilog HDL輸入方法，輸入該章主題的設計於CAD系統中。 2.在每一個輸入方法中，均執行功能與時序驗證，以確保該實驗項目在實際FPGA元件中能正確地操作。 3.使用「漸進式做中學」的方法，以逐漸加入新觀念與硬體資源的方式，漸進地增加實驗專題的深度。 4.使用標準程序範例 : 設計→輸入(先電路圖然後HDL)→驗證，培養讀者正確的使用Verilog HDL輸入方法。 5.提供選作實驗專題，由讀者選作以在FPGA元件中做實體測試。 6.提供延伸實驗專題，提升讀者的程度或是補充實驗專題的不足。 目錄 第一章　2補數加法器 1.1 設計要點 1.1.1 全加器 1.1.2 4位元加法器 1.1.3 2補數加法器 1.2 實驗專題 1.2.1 全加器 1.2.2 4位元加法器 1.2.3 4位元2補數加法器 1.2.4 延伸實驗專題 1.3 補充教材—Verilog HDL 概論 1.3.1 Verilog HDL 導論 1.3.2 模組觀念 1.3.3 模組引用 1.3.4 模組描述方法 1.3.5 模擬與驗證 參考資料 第二章　七段LED顯示器模組 2.1 設計要點 2.1.1 七段LED顯示器 2.1.2 二進制對七段碼轉換器 2.1.3 多數字七段LED顯示器模組 2.2 實驗專題 2.2.1 二進制對七段碼轉換器 2.2.2 多工七段LED顯示器模組 2.2.3 延伸實驗專題 2.3 補充教材—行為描述方式 2.3.1 程序區塊 2.3.2 指定指述 2.3.3 選擇性指述 2.3.4 遞迴(迴路)指述 2.3.5 函數與工作 參考資料 第三章　綜合性組合邏輯模組 3.1 設計要點 3.1.1 二進制對BCD轉換器 3.1.2 未帶號陣列乘法器 3.2 實驗專題 3.2.1 二進制對BCD轉換器 3.2.2 4位元未帶號陣列乘法器 3.2.3 延伸實驗專題 3.3 補充教材—階層式結構描述方式 3.3.1 參數化模組 3.3.2 模組引用 3.3.3 generate區 參考資料 第四章　同步計數器 4.1 設計要點 4.1.1 同步模16二進制計數器 4.1.2 同步模6二進制計數器 4.1.3 同步模10二進制計數器 4.2 實驗專題 4.2.1 同步模16二進制計數器 4.2.2 同步模6二進制計數器 4.2.3 同步模10二進制計數器 4.2.4 延伸實驗專題 4.3 補充教材—RTL計數器設計 4.3.1 非同步與同步計數器 4.3.2 RTL計數器設計 4.3.3 計數器設計比較 參考資料 第五章　馬錶 5.1 設計要點 5.1.1 開關防彈電路 5.1.2 馬錶 5.2 實驗專題 5.2.1 開關防彈電路 5.2.2 馬錶 5.2.3 延伸實驗專題 5.3 補充教材—兩個重要議題 5.3.1 邏輯突波與其效應 5.3.2 阻隔式與非阻隔式指定 參考資料 附錄A　Quartus CAD 系統簡介 A.1 電路圖輸入方法 A.1.1 典型的CAD設計流程 A.1.2 開啟新專案 A.1.3 電路圖輸入 A.1.4 編譯與模擬 A.1.5 規劃標的元件 A.2 HDL輸入方法 A.2.1 HDL輸入方法 A.2.2 編譯與模擬 附錄B　Quartus CAD 系統深入主題 B.1 模擬 B.1.1 使用模擬波形編輯器模擬HDL輸入檔 B.1.2 使用測試平台模擬電路圖(BDF)輸入檔 B.2 ModelSim-Altera設計模擬 B.2.1 開啟新專案 B.2.2 編譯與模擬 B.3 開啟巨型函數或LPM B.3.1 開啟巨型函數 附錄C　DE2-115教育板部分接腳指定 C.1 開關接腳指定 C.1.1 按鈕開關接腳指定 C.1.2 滑動開關接腳指定 C.2 LED接腳指定 C.2.1 LED接腳指定 C.2.2 七段LED顯示器接腳指定 C.3 時脈電路 索引—中英名詞對照

一行指令學Python：用機器學習掌握人工智慧 (2版)

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一行指令學Python：用機器學習掌握人工智慧(第二版) 作(編/譯)者：徐聖訓 出 版 日 期：2023/3/2 書 號：0644301 I　S　B　N：9786263284067 本書特色： 1. 本書利用Python的sklearn套件做資料預處理。 2. 學習主題「監督式的機器學習模型」包含：簡單線性迴歸、多元線性迴歸、羅吉斯迴歸、K最近鄰、支持向量機、決策樹、隨機森林等。 3. 「非監督模型」介紹Kmeans。 4. 利用ColumnTransformer、管道器設計簡潔的機器學習程式，實作各種模型的正確率、精確率、召回率、混亂矩陣、綜合報告、PRC曲線、ROC曲線等指標。 stop內容簡介： 現在學機器學習，正是最好的年代！ 　在過去要處理資料，就要用C語言撰寫函數；在Python裡，別人已寫好了許多套件，只要像是在玩樂高積木一樣，就能完成你想要的結果。因此我會說，現在是學機器學習最好的時候，你等於是站在巨人的肩膀上學習。 　本書沒有複雜的數學，沒有複雜的程式碼，以有系統的編排，引領你進入機器學習的世界。 　我們會介紹sklearn的資料預處理；簡單線性迴歸、多元線性迴歸、羅吉斯迴歸、K最近鄰、支持向量機、決策樹、隨機森林等監督式的機器學習模型。而在非監督模型上會介紹Kmeans。 　另外，大部分的書不會強調的ColumnTransformer、管道器製作。許多書沒有解釋清楚的模型預測重要指標：正確率、精確率、召回率、混亂矩陣、綜合報告、PRC曲線、ROC曲線，我們也會一次詳細說明，讓你一手掌握。 　實例演練時會操作中英文的文字處理，並做情感分析和主題探索。還有知名的大數據資料庫，包括波斯頓房價預測、鳶尾花資料、鐵達尼號資料、威斯康辛大學醫院收集的乳癌腫瘤病患預測、電信公司客戶流失預測、信用卡盜刷預測、Newsgroup新聞群組分類、Amazon商品評論預測、Tripadvisor裡兩家航空公司和數字預測。 　最後教大家如何將深度學習的模組也包裝到sklearn。 　現在就讓我們一起學習Python，用機器學習掌握人工智慧。 目錄 Ch00 機器學習介紹 第一部分 Python快速複習 Ch01 Python基本功能介紹 Ch02 Pandas DataFrame介紹 第二部分 Sklearn資料預處理 Ch03 資料預處理 第三部分 線性迴歸 Ch04 Simple Regression Ch05 多元線性迴歸 第四部分 監督式學習 Ch06 羅吉斯迴歸 Ch07 K最近鄰 Ch08 支持向量機 Ch09 決策樹 Ch10 分類預測模板 Ch11 交叉驗證 Ch12 模型參數挑選和網格搜尋 Ch13 組合預測器 Ch14 員工流失率預測 Ch15 客戶流失率預測 Ch16 信用偵測 第五部分 文字分析 Ch17 文字處理 Ch18 Amazon商品評論分析 Ch19 中文文字處理 第六部分 非監督式學習 Ch20 Kmean集群分析 第七部分 深度學習包裝 Ch21 keras深度學習

影像處理與電腦視覺 (7版)

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影像處理與電腦視覺 ISBN13：9789865522261 出版社：東華書局 作者：鍾國亮 裝訂／頁數：平裝／572頁 規格：26cm*19cm*2.5cm (高/寬/厚) 版次：7 出版日：2020/09/29 中國圖書分類：特殊電腦方法 內容簡介 　　1.本書為影像處理與電腦視覺入門導讀書籍，以基礎技術為主。在每一章節中均有相關的範例說明，幫助讀者能對內容有更深入的了解。 　　2.在第七版中，除了勘誤外，主要增加了第十六章：深度學習在電腦視覺的應用之內容。 　　3.本書除了適合大學部同學作為修課之教科書外，亦可給研究所同學作為初次探索影像處理與電腦視覺相關領域之導讀書目，希望讀者能透過本書得到學習的助益與樂趣。 目錄 Chapter 1 光、影像、品質與浮水印 Chapter 2 形態學、DCT、人臉定位與 FFT Chapter 3 影像品質的改善與回復 Chapter 4 測 邊 Chapter 5 門檻值決定與區域的分割 Chapter 6 直線與道路偵測 Chapter 7 圓與橢圓偵測 Chapter 8 紋理描述與分類 Chapter 9 圖形識別、匹配與三維影像重建 Chapter 10 空間資料結構設計與應用 Chapter 11 分群與應用 Chapter 12 影像與視訊壓縮 Chapter 13 影像資料庫檢索 Chapter 14 彩色影像處理 Chapter 15 三維影像的彩現 Chapter 16 深度學習在電腦視覺的應用

線性代數導論 (8版)

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書名：線性代數導論(8版) 作者：Kolman(呂金河) 出版社：華泰 出版日期：2005/08/00 ISBN：9789576095962 內容簡介 　　本書介紹線性代數的主要課題及其重要的應用，內容包含線性方程組與矩陣、行列式、n維向量、向量空間、特徵值與特徵向量、線性轉換的特性與應用等，文中集結了所有基本線性代數的精華主題，同時為使數學推導的抽象程度降到最低，有時會省略較困難的證明，避免使用微積分，而用例題來說明相關性質，強調各個線性代數主題的計算及幾何觀念。書中每章最後均包含一個摘要性的重點整理做為重要觀念的複習，並輔以一組補充習題及章節測驗做為了解整章程度的自我考驗，書末還附單數題習題解答及章節測驗的所有答案。綜合上述，本譯著適合需要學習線性代數或相關理工科系的同學閱讀，並推薦給在大一、大二教授線性代數的教師使用。 目錄 第1章　線性方程式和矩陣 第2章　行列式 第3章　Rn上的向量 第4章　R2及R3上向量的應用 第5章　實數向量空間 第6章　特徵值、特徵向量及對角線化 第7章　線性轉換和矩陣

線性代數習題詳解 (4版)

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【書籍印製時偶有輕微墨點,不介意再下單】 【中文翻譯書】 書名 : 線性代數習題詳解 第四版 原文書名 : Linear Algebras 4/E 原著 : Stephen H. Friedberg 作者 : 劉勇 ISBN： 9789571206356 目錄 第一章 向題空間 第二章 線性變換與矩陣 第三章 基本矩陣運算與線性方程組 第四章 行列式 第五章 對角化 第六章 內積空間 第七章 正準形式

應用線性迴歸模型(Kutner/Applied Linear Regression Models 4e) (4版)

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應用線性迴歸模型(Kutner：Applied Linear Regression Models 4/e)(附光碟) 作者： KUTNER 譯者： 陳至安 出版社：華泰文化 出版日期：2005/08/09 語言：繁體中文 定價：780元 內容簡介 　　今日之線性迴歸模型已經廣泛地應用在企業管理、經濟、工程、社會健康以及生物科學等領域上。要成功地應用這些模型，有賴於掌握其中之理論，並對生活中所遭遇的實際問題有相當程度之了解，而本書--《應用線性迴歸模型》（第四版）實質上就是一本調和理論與應用的書籍，避免落於單獨的理論陳述或是缺乏理論基礎的實例應用這兩種極端。 　　由於理論上的知識需求往往因認知不同而異，而作者想強調的是對於迴歸模型的充分了解，特別是模型中參數的意義，才能提供模型產生更為適當應用之基礎。書中大量廣泛而多樣性的例題有助於迴歸模型理論方法的學習，並且可以幫助讀者在不同的問題中應用。 　　本書內容除傳統迴歸分析主題外，另外還加入實務上經常忽略的重要問題之討論，並強調有關於殘差分析與其他模型診斷技巧之使用方法，以及當模型配適不佳時的矯正策略。此外，因為在實務問題上很少只做單一推論，所以也特別強調推論之程序。 　　此書內容亦同於Kutner/Neter:Applied Linear Statistical Models第五版一書之前14章中譯。 目錄 第Ⅰ篇 簡單線性迴歸 第1章 單一預測變數線性迴歸 第2章 迴歸分析的推論 第3章 診斷與矯正之測量 第4章 迴歸的同步推論與其他主題 第5章 簡單線性迴歸之矩陣方法 第Ⅱ篇 複線性迴歸 第6章 複迴歸之ㄧ 第7章 複迴歸之二 第8章 計量與質性預測變數之迴歸模型 第9章 建立迴歸模型之一：模型的選擇與驗證 第10章 建立迴歸模型之二：診斷 第11章 建立迴歸模型之三：矯正測量 第12章 時間數列資料的自我相關 第Ⅲ篇 非線性迴歸 第13章 非線性迴歸 第14章 Logistic 迴歸 附錄A 機率與統計的一些基礎結果 附錄B 統計查表 附錄C 資料集 附錄D 參考書目

線性代數 (2版)

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【簡介】 本書特色 1.將知識點設計成由淺入深的路徑，從具體計算過渡到抽象概念，確保學習連貫性。 2.獨家解題經驗傳授，提供計算捷徑與高效技巧；搭配代表性習題，提升考試競爭力。 3.強調幾何直覺與應用啟發，圖像化解釋抽象概念，專注核心理論與實務。 4.附錄支援 MATLAB 與 Python 雙程式平台，指導複雜運算，接軌 AI 時代。 內容簡介 線性代數是一門高度通用且具備廣泛應用的基礎工具，無論是在人工智慧、數據分析或是各類工程領域，專業人士都需要對其具有紮實素養，方能在實際問題中建立準確的數學模型。 本書的核心特色是擺脫傳統冗長而抽象的理論推導，轉而以直覺化的概念闡釋和高效的實戰應用為主軸。在解題風格上，本書不同於一般教科書完全按照理論框架進行推導。作者憑藉多年的實戰教學經驗，在許多計算技巧上提供了獨家捷徑，幫助學生有效提升解題速度，達到事半功倍的學習效果。 同時，本書強調與現代科技趨勢的接軌，於附錄中提供 MATLAB 與 Python 雙程式平台的程式碼範例與腳本教學，專門針對複雜的線性代數計算提供電腦輔助實作指導。 【目錄】 CH1 矩陣、向量與線性方程組 1-1 矩陣與向量 1-2 線性組合、矩陣與向量的乘法 1-3 線性方程組 1-4 高斯消去法 1-5 線性獨立與線性相依 CH2 矩陣與線性變換 2-1 矩陣乘法 2-2 可逆性與基本矩陣 2-3 反矩陣 2-4 LU分解 2-5 線性變換 2-6 線性變換的合成與可逆性 CH3 行列式 3-1 餘因子展開 3-2 行列式的性質 CH4 子空間與其特性 4-1 子空間 4-2 基底與維度 4-3 子空間的維度與矩陣的關聯 4-4 坐標系統 4-5 線性算子的矩陣表示 CH5 特徵值、特徵向量與對角化 5-1 特徵值與特徵向量 5-2 特徵多項式 5-3 矩陣對角化 5-4 線性算子的對角化 CH6 正交化 6-1 向量的幾何 6-2 正交向量 6-3 正交投影 6-4 最小平方近似 6-5 正交矩陣與算子 6-6 對稱矩陣 6-7 奇異值分解 CH7 向量空間 7-1 向量空間和其子空間 7-2 線性變換 7-3 基底與維度 7-4 線性算子的矩陣形式 7-5 內積空間

圖解線性代數 (2版)

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【簡介】 　　本書內容編排偏向矩陣及向量空間、線性轉換，在理論上力求精簡、簡明易懂，每章之例題、習題具啟發性，並精選了基本的證明問題，易於讓讀者能融會貫通。書後並附有習題詳解，不但能讓您在短期內學好基礎，也能提升您對線性代數的興趣。 　　本書透過多解比較、公式提示、解題提示以圖解方式講述線性代數，使本書具親和力，有利讀者吸收，而收學習事半功倍之效。 【目錄】 第1章 數學準備 1.1 基本邏輯摘要 1.2 集合 第2章 矩陣與線性聯立方程組 2.1 線性聯立方程組 2.2 矩陣基本運算（一） 2.3 矩陣運算（二）：矩陣轉置與反矩陣 2.4 基本矩陣 2.5 分塊矩陣 2.6 LU分解（三角分解） 第3章 行列式 3.1 行列式之定義 3.2 行列式之性質 3.3 伴隨矩陣與克拉瑪法則 3.4 分塊方陣之行列式 第4章 向量空間 4.1 向量空間 4.2 子空間 4.3 線性組合與生成集 4.4 基底與維數 4.5 行空間、列空間與零空間 4.6 基底變換 第5章 線性變換 5.1 線性變換之意義 5.2 秩 5.3 線性變換之矩陣表示 第6章 特徵值與對角化問題 6.1 特徵值之意義 6.2 Cayley-Hamilton定理與最小多項式 6.3 方陣相似性 6.4 對角化 6.5 二次形式 第7章 內積空間 7.1 Rn純量積 7.2 內積空間 7.3 正交性之進一步討論 7.4 Gram-Schmidt正交過程與QR分解 7.5 奇異值分解 附錄：喬丹典型形式 難題解答

第一次學工程數學就上手 3：線性代數 (2版)

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翻轉線性代數 (2版)

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書名：翻轉線性代數 作者：喻超凡、喻超弘、喻婕 出版社：文笙 出版日期：2020/04/01 ISBN：9789869326704 內容簡介 序 線性代數它為抽象代數中的一環，其涵蓋的範圍相當廣泛，而這門課程又 是電機、自控（含機械自控）、通訊、光電等科系在專業科目中重要的分 析工具，同時也為研究所入學考試中必考的學科。因為它具有抽象的概念，所 以一般非數學系的同學，因為純數的理論基楚不夠紮實，因而在學習上常有很 多的困擾，進而產生了嚴重挫折感，甚至放棄了這門學科，誠屬可惜。因此喻起凡博士將其多年教授線性代數的心得及上課精華，有系統的以結構化的方式， 有條豕紊的彙整成一冊電機類科專用的線性代數理論與問題集，以期能為眾多 的莘莘學子們，在短時間内對線性代數作全盤性的認識與了解，重振同學對線 性代數的信心。 最後喻起凡博士將線性代數中重要理論的定義、定理、公式的來源，及 發展的過程和重要的數學家的生平事蹟...等等的參考文獻，以註腳的方式加於各章節中，以增加閱讀本書的趣味性，進而使讀者能在趣味中了解線性代數的發 展過程及整體的全貌。 本書雖經多次修定及校對，但仍難免有所疏漏之處，敬請各位讀者不吝賜教。本書已獲全國各大補習班及學校採用為教科書，筆者在此致最大的謝意。

線性代數 (2版)

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線性代數(第二版) +作者：黃文隆著 +年份：2015 年2 版 +ISBN：9789865647308 +書號：MA0382 +規格：16開/平裝/單色 +頁數：656 +出版商：滄海 簡潔有力：一學期上課時間大約有15週，每週大約上20多頁(或兩週上一章)即可將全書上完，故讀者(老師)都有很充裕的時間準備、學習。 定義嚴謹且清晰：瞭解定義是解決問題最基本的要求，也只有在定義嚴謹且清晰時才能解決問題。因此，本書在描述定義時會儘可能的以白話說明其意義或舉數個例子加以說明。本書每個章節都附有相當的習題，這些習題都是根據課文內容而設計，所以勤加演練習題除了可以更瞭解課文中內容本意，甚至課文中有不明瞭之處都可以靠習題的演練而瞭解。 節奏明快：由於定義清晰且證明過程嚴謹簡潔，故不論讀者或教者都可以很容易進入學習狀況，因此對學習的時數分配很容易由自己掌握。 理論證明過程嚴謹簡潔：由於考慮到將來線性代數的應用，故本書對每個定理都會儘可能的以簡單的型式加以證明並隨後以例題說明該定理的內容或使用方式。 第一章　矩陣及其運算 第二章　線性方程式組 第三章　向量幾何 第四章　向量空間 第五章　內積空間 第六章　線性轉換 第七章　固有值與固有向量