Linear Algebra and Its Applications: Pearson International Edition
Complete Solutions Manual PDF for Linear Algebra And Its Applications 6th Edition by David C. Lay, Steven R. Lay and Judi J. McDonald. Includes answers for all 9 chapters of the book.
Class notes Linear Algebra (MATH1554) Linear Algebra and Its Applications, ISBN: 9781292020556
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von: shijinyuan0524 • 1 Woche vor
von: ryanpjohansson • 1 Woche vor
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von: friedawells • 3 Monate vor
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INSTRUCTOR’S
SOLUTIONS MANUAL
LINEAR ALGEBRA
AND ITS APPLICATIONS
SIXTH EDITION
David C. Lay
University of Maryland–College Park
Steven R. Lay
Lee University
Judi J. McDonald
Washington State University
,
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publisher. Printed in the United States of America.
ISBN-13: 978-0-13-586609-2
ISBN-10: 0-13-586609-X
, Contents
Introduction v
Chapter 1 Linear Equations in Linear Algebra 1-1
1.1 Systems of Linear Equations 1-1
1.2 Row Reduction and Echelon Forms 1-8
1.3 Vector Equations 1-16
1.4 The Matrix Equation Ax = b 1-25
1.5 Solution Sets of Linear Systems 1-33
1.6 Applications of Linear Systems 1-42
1.7 Linear Independence 1-51
1.8 Introduction to Linear Transformations 1-58
1.9 The Matrix of a Linear Transformation 1-65
1.10 Linear Models in Business, Science, and Engineering 1-71
Supplementary Exercises 1-80
Chapter 2 Matrix Algebra 2-1
2.1 Matrix Operations 2-1
2.2 The Inverse of a Matrix 2-7
2.3 Characterization of Invertible Matrices 2-15
2.4 Partitioned Matrices 2-23
2.5 Matrix Factorizations 2-32
2.6 The Leontief Input-Output Model 2-47
2.7 Applications to Computer Graphics 2-51
2.8 Subspaces of n 2-58
2.9 Dimension and Rank 2-66
Supplementary Exercises 2-72
Chapter 3 Determinants 3-1
3.1 Introduction to Determinants 3-1
3.2 Properties of Determinants 3-8
3.3 Cramer’s Rule, Volume, and Linear Transformations 3-14
Supplementary Exercises 3-22
Chapter 4 Vector Spaces 4-1
4.1 Vector Spaces and Subspaces 4-1
4.2 Null Spaces, Column Spaces, Row Spaces, and Linear Transformations 4-7
4.3 Linearly Independent Sets; Bases 4-15
4.4 Coordinate Systems 4-23
4.5 The Dimension of a Vector Space 4-30
4.6 Change of Basis 4-36
4.7 Digital Signal Processing 4-40
4.8 Applications to Difference Equations 4-43
Supplementary Exercises 4-52
, Chapter 5 Eigenvalues and Eigenvectors 5-1
5.1 Eigenvalues and Eigenvectors 5-1
5.2 The Characteristic Equation 5-10
5.3 Diagonalization 5-15
5.4 Eigenvalues and Linear Transformations 5-29
5.5 Complex Eigenvalues 5-35
5.6 Discrete Dynamical Systems 5-43
5.7 Applications to Differential Equations 5-49
5.8 Iterative Estimates for Eigenvalues 5-59
5.9 Applications to Markov Chains 5-67
Supplementary Exercises 5-75
Chapter 6 Orthogonality and Least Squares 6-1
6.1 Inner Product, Length, and Orthogonality 6-1
6.2 Orthogonal Sets 6-5
6.3 Orthogonal Projections 6-10
6.4 The Gram-Schmidt Process 6-18
6.5 Least-Squares Problems 6-24
6.6 Machine Learning and Linear Models 6-29
6.7 Inner Product Spaces 6-34
6.8 Applications of Inner Product Spaces 6-38
Supplementary Exercises 6-43
Chapter 7 Symmetric Matrices and Quadratic Forms 7-1
7.1 Diagonalization of Symmetric Matrices 7-1
7.2 Quadratic Forms 7-14
7.3 Constrained Optimization 7-22
7.4 The Singular Value Decomposition 7-27
7.5 Applications to Image Processing and Statistics 7-37
Supplementary Exercises 7-40
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