Ilustración de cubierta: La segunda X de la izquierda resulta al sobreponer una rejilla de 20x20 sobre la primera e ilumando cada cuadro completamente de negro o completamente de blanco. las otras dos requieren la descomposición en valor singular de la sección 8.4 para aproximar la matriz resultante de 20x20 mediante matrices de rango 1 o de rango 2, utilizando 41 y 82 datos respectivamente en lugar de los 400 originales.

Título en idioma original: Applied linear algebra.

Índice de símbolos: 556-558.

Índice analítico: p. 559-572.

Respuestas a problemas seleccionados: p. 529-552.

Bibliografía: p. 553-555.

Cap. 1 Algebra matricial Cap. 2 Algunas aplicaciones simples y preguntas Cap. 3 Solución de ecuaciones y cálculo de inversas: método Cap. 4 Solución de ecuaciones y cálculo de inversas: teoría Cap. 5 Vectores y espacios vectoriales Cap. 6 Transformaciones lineales y matrices Cap. 7 Eigenvalores y eigenvectores: una panorámica Cap. 8 Eigensistemas de matrices simétricas, hermitianas y normales con aplicaciones Cap. 9 Eigensistemas de matrices arbitrarias generales, con aplicaciones Cap. 10 Formas cuadráticas y caracterizaciones variacionales de eigenvalores Cap. 11 Programación lineal.

El algebra lineal es parte esencial de la herramienta matemática que se requiere en la actualidad para el estudio de muchas áreas de las ciencias del comportamiento, naturales, físicas, de la ingeniería, los negocios, la computación, y, por supuesto, de las matemáticas puras y aplicadas. El objetivo del presente, es el de desarrollar los conceptos fundamentales del álgebra lineal, haciendo hincapié en los que tienen mayor importancia práctica e ilustrando su aplicabilidad mediante numerosos ejemplos y ejercicios.

Uso para los cursos elementales de álgebra lineal teórica. Uso para los cursos elementales de álgebra lineal aplicada. Uso para cursos subsecuentes de álgebra lineal aplicada.