为什么值得读
从向量空间与线性算子切入、优雅通透的高观点代数经典
- 文笔优美且以泛函分析的高视角审视线性代数
- 行列式的引入方式极其自然简洁且逻辑一致
- 作为希尔伯特空间理论的有限维极佳引论
适合：已有一定线性代数基础并追求数学美感的读者
值得读指数：73 / 100
Hacker News 读者推荐
……矩阵求逆、线性规划（优化）的单纯形算法以及网络线性规划。本·诺布尔（Ben Noble）写的线性代数是一本很好的入门教材。而皇冠上的明珠则是保罗·哈尔莫斯（Paul Halmos）的《有限维向量空间》（Finite Dimensional Vector Spaces），这是哈尔莫斯给冯·诺依曼当助手时写的；该书处理线性代数的方式非常像泛函分析，因此可以说是希尔伯特空间理论的幼年版，所以有时……
ten_fingers 在 HN 的推荐
迄今为止，从向量空间和线性算子视角深入浅出讲解线性代数的最佳书籍，当属保罗·哈尔莫斯的《有限维向量空间》。举个例子，哈尔莫斯引入矩阵（或算子）行列式的方式，是我见过最自洽、最优雅、最简洁的。而在 Kenneth Kuttler 的线代书里，行列式……
lr1970 在 HN 的推荐
……到底用不用范畴论的语言，完全取决于个人，但“标准的数学处理方式”本身就已经非常优美且引人入胜了（如果我想找点灵感，就会翻开手头哈尔莫斯的《有限维向量空间》，对于初学者来说这未必是最好的入门书，但对已经学过线性代数的人来说，写得真是太漂亮了）。
Tainnor 在 HN 的推荐
找书
豆瓣 微信读书 京东 Open Library ISBN 3540665706
数据整理自 Hacker News 公开评论，数据来源 hackerbooks.org 与 Open Library。