《实用大众线性代数简明版》是一本为非数学专业学生设计的教材，内容简洁明了，注重实用性，帮助读者轻松掌握线性代数的基础知识和应用技巧。
《实用大众线性代数》MATLAB版这本书主要涵盖了线性代数的基本概念、理论及其在MATLAB环境中的应用。线性代数是现代科学技术和工程计算的基础工具，在计算机科学、数据科学、物理学及工程学等领域有着广泛的应用。作为一款强大的数值计算和可视化软件，MATLAB为学习和解决线性代数问题提供了便利的平台。
本书从基础概念开始介绍：
1. 向量：向量具有大小与方向，可以表示成有序数组，在MATLAB中以一维数组形式表达。
2. 矩阵：矩阵是由数字按矩形排列组成的二维数组。在MATLAB中，矩阵是最基本的数据结构之一，可用于表示线性方程组等数学问题。
3. 线性方程组：一组线性方程可以通过增广矩阵来描述，并且可以使用高斯消元法或求逆方法进行求解。MATLAB的`linsolve`函数能够简化这一过程。
4. 向量空间的级数与基底：向量空间可通过其基向量的线性组合表示，这些基向量是该空间的一组线性独立向量，并能唯一地描述所有可能的空间内向量。
5. 线性变换：从一个向量空间到另一个向量空间的映射，保持加法和标量乘法规则不变。在MATLAB中，矩阵可以表示这种类型的转换操作。
6. 行列式与逆矩阵：对于方阵而言，行列式的值提供了关于该矩阵是否可逆的信息；而求得一个给定方阵的逆，则意味着当它与原矩阵相乘时结果为单位矩阵。MATLAB提供`det`和`inv`函数来计算这两个量。
7. 特征值与特征向量：对于某些特定于某一方阵的向量，其经过该矩阵变换后的方向不变仅发生缩放；这些特殊向量及其对应的缩放因子就构成了方阵的特征值与特征向量。MATLAB使用`eig`函数来确定给定矩阵的所有此类对。
8. 矩阵分解：包括LU、QR和Cholesky等类型，用于求解线性系统、计算逆以及提高数值稳定性等方面。MATLAB提供了相应的工具来进行这些类型的分解。
通过利用MATLAB的图形用户界面（GUI）及命令行环境，读者能够执行各种线性代数操作并进行可视化展示，如创建矩阵、解决方程组问题等，并探索特征值和特征向量等内容。此外，MATLAB还拥有强大的附加包支持高级线性代数计算。
本书旨在帮助不同水平的学习者掌握如何使用MATLAB来处理实际应用中的数学挑战，例如数据分析、图像处理及控制理论等领域的问题，从而加深对相关概念的理解并提高实践技能。
5星
