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Applied Linear Algebra and Matrix Analysis Undergraduate Texts in Mathematics Second Edition 2018
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COP 362438
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What Stands Out
Comprehensive Coverage
This textbook offers extensive coverage of linear algebra concepts, providing a solid foundation tailored for undergraduate students, enhancing their understanding of both theory and applications.
Practical Applications
Focusing on real-world applications, the book bridges theory with practical usage, empowering students with skills they can apply in various fields such as engineering and data science.
Accessible Learning
Designed for clarity, this text employs intuitive explanations and step-by-step examples, making complex topics more approachable and ensuring students find success in understanding linear algebra.
Detalles de producto
| Publisher | Springer |
| Publication date | January 12, 2019 |
| Edition | Second Edition 2018 |
| Language | English |
| Print length | 491 pages |
| ISBN-10 | 3030090671 |
| ISBN-13 | 978-3030090678 |
| Item Weight | 2.1 pounds (950 grams) |
| Dimensions | 6.1 x 1.11 x 9.25 inches (15.5 x 2.8 x 23.5 cm) |
Who Should Buy?
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Undergraduate Students
Ideal for students studying applied linear algebra in their undergraduate mathematics courses for comprehensive understanding and applications.
-
Mathematics Instructors
Useful for educators seeking a structured textbook to guide their students in mastering linear algebra concepts effectively.
-
Engineering Majors
Perfect for engineering students needing practical applications of linear algebra and matrix analysis in their fields of study.
-
Advanced Researchers
Not suitable for researchers requiring deeper theoretical insights beyond undergraduate level material in linear algebra.
DESCRIPCIÓN DEL PRODUCTO
Applied Linear Algebra and Matrix Analysis Undergraduate Texts in Mathematics Second Edition 2018
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características y beneficios
- Fresh approach to matrix and linear algebra in the second edition.
- Integrates theory with computational exercises and analytical writing projects.
- Focuses on practical applications like graph theory and Google’s PageRank.
- Includes new topics such as linear programming, image processing, and Fourier analysis.
- Suitable for a one-semester course without a calculus prerequisite.
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