Linear Algebra Done Right (Undergraduate Texts in Mathematics)

Perfect condition

thoroughly recommend for anyone studying linear algebra and geometry. Very clear and easy to read lay out with exercises and answers.

Fantastic book exactly what I needed

Excellent choice for learning linear algebra

Good content, just takes a bit of thinking about get it. Although that's my problem haha

Nice copy.

Nice printed!

This is a really clear and comprehensive introduction to linear algebra. I have used the book very happily for self study; the explanations are clear and the exercises are generally useful. (It would be nice to have some solutions for those of us studying on our own). This is probably the only book on linear algebra most of us will ever need. The only major result I have ever needed which was not in this book was the link between roots of the minimal polynomial and diagonalisability of matrices. Buy this book, study it and you will achieve a reasonable proficiency in linear algebra about as painlessly as possible. You will also absorb something of the way professional mathematicians think about maths.

O livro é muito interessante, uma vez que trata de uma abordagem pouco usual do aprendizado de Álgebra Linear. Eu o utilizo em minhas atividades de pesquisa.

Good book

This is a very clear and engaging book on linear algebra. The eigenvectors and eigenvalues are taught before the matrices. I really appreciate the book, and the problems helps a lot for the understanding.

Ho acquistato l'edizione hardcover (foto): edizione ben curata e con pochi refusi; la rilegatura è ottima e duratura (non si sciupa progressivamente durante la lettura) e le pagine sono di buona qualità; il formato del libro è molto maneggevole. Dal punto di vista dei contenuti, si è rivelato un'ottima introduzione all'algebra lineare (spazi vettoriali, mappe lineari, autovettori, autovalori e autospazi e matrici) astratta e rigorosa ma anche molto concreta: ogni argomento è corredato da utili ed illuminanti esempi e/o esercizi svolti e molti teoremi sono preceduti da un breve preambolo che ne introduce il senso e il contenuto ad un livello discorsivo ed informale, agevolando la comprensione degli aspetti più astratti. Talvolta le dimostrazioni sono lasciate al lettore ma si tratta sempre di casi in cui, se si è seguito il libro, tale dimostrazione è alla portata del lettore, essendo spesso analoga a quella di altri teoremi dimostrati nelle pagine precedenti. Inoltre ogni sezione è corredata da numerosi utili esercizi (non svolti!). Unico veniale difetto è che talvolta (ancorché molto raramente), dimostrazioni proposte in tali esercizi sono considerate poi propedeutiche a teoremi presentati in sezioni successive e questo, in qualche modo, obbliga a ritornare indietro a rivedere l'esercizio e, qualora non sia già stato fatto, a risolverlo. Decisamente brillante ed originale la trattazione della teoria degli autovalori, sviluppata senza far uso del concetto di determinante, che viene poi definito e spiegato solo nelle ultime pagine anche se la trattazione delle matrici viene comunque svolta in maniera progressiva mano a mano che i concetti astratti diventano in qualche modo applicabili. Sheldon Axler è un mito per rigore e chiarezza: oltre a questo ottimo testo di Algebra Lineare, consiglio il testo "Measure, Integration & Real Analysis" disponibile in formato digitale gratuito anche in formato Kindle su Amazon nella collana Open Access della Springer.

Truth is we in India think we are taught linear algebra from our schools, but are never taught linear algebra. What we are taught is to manipulate a certain set of numbers put in a matrix form that gives us answers for unknown reasons. Linear Algebra is beautiful. Much of it comes from geometry. But who is to know that based on what we are taught? Enter Axler. He painstakingly builds up your base in various topics like set theory, fields, bases, dimensions, projections to enable you to get to a point where you re-understand a part of maths that is lost to you, because of the way it has been taught. LADR is not complete - it doesn't cover everything. But what it does cover is built. Not just in the book, but in the reader. It won't be an easy read. But when you are done with about 130 pages of this book, you will get a fresh perspective on all of LA. and LA is pervasive in all of maths. Further, LA is pervasive in much of CS, and in all of machine learning. Getting into those fields without a complete understanding of LA is like entering a flower garden without a sense of smell. Why Linear Algebra? Matrix Algebra tells you how to get the numbers that you want. Linear Algebra tells you why you get them. Bonus: I believe Linear Algebra Done Right is Springer's best seller across all the mathematics textbooks that it sells (saw this in an old excel sheet shared by springer with a publisher). Recommendation: 1. For self study: Do Gilbert Strang if you want to get through your exams. But Strang is not rigorous. If you really like mathematics, there is no better book to start your journey in Linear Algebra than Axler. 2. For college courses: Should be primary text for undergraduate LA students.