随着自然科学、工程技术、经济和管理科学的迅速发展，矩阵理论得到了重要的应用。作者力图编写具有一定的理论深度，且通俗易懂，适合研究生教学特色的教材，故在教材的内容取舍上、次序安排上，与以往的教材有一定的不同。

本书较为详细地介绍了线性空间、线性映射、酉空间、欧式空间、若当标准型、矩阵的分解、矩阵的范数、矩阵的导数、积分、级数、矩阵函数和广义逆矩阵等基本内容。全书共分为八章，每章均配有一定数量的习题，供读者练习使用。

本书较为详细地介绍了线性空间、线性映射、酉空间、欧式空间、若当标准型、矩阵的分解、矩阵的范数、矩阵的导数、积分、级数、矩阵函数和广义逆矩阵等基本内容。全书共分为八章，每章均配有一定数量的习题，供读者练习使用。

本书可作为工科硕士研究生教材，也可供本科生和工程技术人员及科技工作者参考。

第1章 线性空间和线性映射

 1.1 数域

 1.2 线性空间

 1.3 线性空间的基

 1.4 线性子空间的相关结论

 1.5 线性映射与线性变换

 1.6 线性变换的不变子空间

 1.7 线性空间的同构

 习题一

第2章 内积空间

 2.1 欧氏空间与酉空间

 2.2 向量的正交与标准正交基

 2.3 正交子空间

 2.4 酉(正交)变换、正交投影

 习题二

第3章 矩阵的对角化、若当标准型

 3.1 矩阵对角化

 3.2 埃尔米特二次型

 3.3 方阵的若当标准型

 习题三

第4章 矩阵的分解

 4.1 矩阵的三角分解

 4.2 矩阵的UR分解

 4.3 矩阵的满秩(最大秩)分解

 4.4 单纯矩阵的谱分解

 4.5 矩阵的奇异值分解与极分解

 习题四

第5章 向量与矩阵的重要数字特征

 5.1 向量范数

 5.2 矩阵范数

 5.3 矩阵范数与向量范数的相容性

 5.4 矩阵的测度

 5.5 矩阵特征值的估计

 5.6 范数在数值分析中的应用

 习题五

第6章 矩阵分析

 6.1 向量序列和矩阵序列的极限

 6.2 矩阵级数

 6.3 克罗内克(Kronecker)积

 6.4 矩阵的微分

 6.5 矩阵的积分

 习题六

第7章 矩阵函数

 7.1 矩阵多项式

 7.2 由解析函数确定的矩阵函数

 7.3 矩阵函数的计算方法

 习题七

第8章 矩阵的广义逆

 8.1 Moore-Pemose逆(M-P逆)

 8.2 具有指定的值域和零空间的[1，2]逆

 8.3 群 逆

 8.4 广义逆与线性方程组

 习题八

参考文献