Linear Algebra I
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Linear Algebra I

Frederick P. Greenleaf, Sophie Marques

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Linear Algebra I

Frederick P. Greenleaf, Sophie Marques

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This book is the first of two volumes on linear algebra for graduate students in mathematics, the sciences, and economics, who have: a prior undergraduate course in the subject; a basic understanding of matrix algebra; and some proficiency with mathematical proofs. Proofs are emphasized and the overall objective is to understand the structure of linear operators as the key to solving problems in which they arise.This first volume re-examines basic notions of linear algebra: vector spaces, linear operators, duality, determinants, diagonalization, and inner product spaces, giving an overview of linear algebra with sufficient mathematical precision for advanced use of the subject. This book provides a nice and varied selection of exercises; examples are well-crafted and provide a clear understanding of the methods involved. New notions are well motivated and interdisciplinary connections are often provided, to give a more intuitive and complete vision of linear algebra. Computational aspects are fully covered, but the study of linear operators remains the focus of study in this book.

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Est-ce que Linear Algebra I est un PDF/ePUB en ligne ?
Oui, vous pouvez accĂ©der Ă  Linear Algebra I par Frederick P. Greenleaf, Sophie Marques en format PDF et/ou ePUB ainsi qu’à d’autres livres populaires dans MatemĂĄticas et Álgebra lineal. Nous disposons de plus d’un million d’ouvrages Ă  dĂ©couvrir dans notre catalogue.
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5.
THE
DIAGONALIZATION
PROBLEM
(b)
Prove
that
the
spectral
radius
is
also
given
by
()
=
lim
→∞
‖

‖
1/
∞
,
and
explain
why
this
limit
exists.
(c)
Use
equivalence
of
norms
on
matrix
space
M(,
ℂ)
to
show
that
any
other
norm
‖
∗
‖
on
matrix
space
yields
the
same
numerical
value
()
=
lim
→∞
‖

‖
1/
Hint:
All
vec
tor
space
norms
on
matrix
space
(or
the
space
of
linear
operators
on

)
are
equivalent;
see
Theorem
5.30
and
Ex-
ercise
5.31.
Operator
norms
‖‖
op
were
discussed
in
Example
5.28.

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