纯数学学习自学教材推荐

注:本文前半部分整理自哔站 uP 主 Aleph 0 的纯数学自学视频。

如有内容异常,请看原视频。

后半部分为新增的《 Linear Algebra Done Wrong / Right》。


纯数学自学指南

Aleph 0_bilibili 2026-01-25 17:00:00

本视频系统梳理了纯数学(Pure Mathematics)领域的自学资源体系,涵盖从本科基础到高阶课程的完整知识架构。

所推荐的教材与视频资源多数可免费获取,适用于各类数学分支的系统学习。以下按照典型的本科纯数学课程体系(Year 1--3 递进结构)进行组织,涵盖线性代数、实分析、点集拓扑、复分析、群论、伽罗瓦理论、微分几何与代数拓扑等相关领域。

1. 线性代数(Linear Algebra)

现代线性代数已远超越中学阶段 y = m x + b y = mx + b y=mx+b 的直观形式,而是一门高度抽象的学科。其研究对象为向量空间(Vector Spaces)及其间的线性映射(Linear Maps)。

1.1 推荐教材

Sheldon Axler, Linear Algebra Done Right(《线性代数应该这样学》)

本书是自学线性代数的首选教材,其显著优势在于对实例的重视:在引入线性映射概念后,立即提供多个具体示例,极大降低了抽象概念的认知门槛。书中配备大量习题,难度梯度合理。

内容结构

  • 第一部分(基础课程):涵盖向量空间的基本理论、线性映射、特征向量与特征值(Eigenvectors and Eigenvalues)。
  • 第二部分(进阶专题):包括内积空间、谱定理(Spectral Theorem)等更为专业化的内容。

方法论特色

本书的关键见解在于采用无行列式(Determinant-Free)的方法论构建线性代数体系。作者 Sheldon Axler 自始至终未依赖行列式工具,即完成了整个理论框架的搭建。这种处理方式不仅具有高度的启发性,更从根本上重塑了对线性代数本质的理解。

1.2 视频资源

Sheldon Axler 亲自为本书制作了配套视频系列,针对每一章节的概念均有对应的讲解视频。视频时长精炼,内容聚焦,非常适合自主学习的节奏。

2. 实分析(Real Analysis)

实分析可视为微积分的严格化理论。学习者将从 ε \varepsilon ε- δ \delta δ 语言出发,严格证明极限、导数与积分的性质,建立严密的分析基础。

2.1 推荐教材

Steven Abbott, Understanding Analysis(《理解分析》)

当前学习实分析的最佳入门教材。其内容组织遵循认知逻辑:

  1. 实数构造:从实数系的定义出发
  2. 序列与级数:在熟悉语境中引入分析语言
  3. 实数线的拓扑:基本拓扑概念铺垫
  4. 严格微积分
    • 极限与连续性(Limits and Continuity)
    • 导数(Differentiation)
    • 函数序列与函数级数(Sequences and Series of Functions)
    • 积分(Integration)

2.2 视频资源

Francis Su 主讲的完整讲座系列(YouTube 平台)是极具价值的补充资源。讲解逻辑清晰,且授课者展现出对学生认知困难的深刻理解,学习体验近似于面对面的学术对话。

3. 点集拓扑(Point-Set Topology)

本学科旨在提取微积分与线性代数中的结构性概念,将其置于更抽象、更普遍的框架中加以研究。

3.1 学习资源

多伦多大学在线讲义(University of Toronto Lecture Notes)

该资源为每个拓扑概念提供独立的详细笔记,通过丰富的实例与背景介绍阐释抽象定义。特别值得注意的是其习题大列表(The Big List)------一份庞大的习题集。

学习建议

完成该列表的全部习题虽耗时甚巨,但收益显著。这些习题极具启发性,系统完成者将获得对该主题的深刻理解。

4. 复分析(Complex Analysis)

复分析研究复数域上的微积分理论,兼具高度严谨性与几何直观性。

4.1 推荐教材

入门阶段
Elias Wegert, Visual Complex Functions

本书利用相位图(Phase Plots)与色彩图(Color Graphs)阐释复分析的基本思想,视觉效果极为精美。这是在深入技术细节之前,感受复函数几何本质的绝佳途径。

进阶阶段
Theodore Gamelin, Complex Analysis

全书包含 132 幅插图(经精确统计),通过大量精美图像提供极佳的几何直观,使学习过程生动有趣。

内容结构

  • 第一章:复数基本定义与运算规则
  • 第二章:复函数的幂级数(Power Series)表示
  • 第三章 :复平面上的积分理论
    • 柯西定理(Cauchy's Theorem,含两部分)
    • 留数定理(Residue Theorem)

以上内容构成基础课程的主体,后续章节更为专门化,虽极具价值,但非理解学科基础所必需。

4.2 视频资源

卫斯理大学(Wesleyan University)的复分析课程播放列表可作为视频学习资源。

5. 群论(Group Theory)

群论是研究对称性(Symmetry)的代数分支。

5.1 视频资源

Benedict Gross 教授系列讲座

哈佛大学的 Benedict Gross 教授主讲,讲解极为清晰透彻,且擅长以引人入胜的方式阐述抽象概念,是群论入门的视频首选。

5.2 推荐教材

I. N. Herstein, Topics in Algebra(《代数专题》)

本书第二章专论群论,结构清晰:

  1. 群的基本定义与例子
  2. 子群(Subgroups)与商群(Quotient Groups):构造新群的基本方法
  3. 群论两大基本定理:
    • Sylow 定理(Sylow's Theorems)
    • 有限阿贝尔群基本定理(Fundamental Theorem of Finite Abelian Groups)

本书包含大量实例与章节末习题,非常适合自学。

6. 伽罗瓦理论(Galois Theory)

伽罗瓦理论利用群论方法证明:五次及更高次的一般多项式方程不存在根式解(No Solution in Radicals)。

推荐资源
Tom Leinster 教授讲义

该讲义可免费获取,内容简明易懂,贯穿大量练习与实例,是理想的自学材料。

7. 微分几何(Differential Geometry)

微分几何研究高维空间中的曲面,即流形(Manifolds)。

7.1 推荐教材

Jeffrey M. Lee, Introduction to Smooth Manifolds(《光滑流形与黎曼几何导论》)

本书兼顾严格性与可读性,包含大量插图与直观讨论。

内容结构

  • 预备知识 :流形的非正式介绍, R n \mathbb{R}^n Rn 上的微积分(曲面上微积分运算的基础)
  • 基础理论:流形的严格定义,切向量场(Tangent Vector Fields)与张量场(Tensor Fields)
  • 积分理论
    • 斯托克斯定理(Stokes' Theorem):微积分基本定理在流形上的推广
    • 高斯-博内定理(Gauss-Bonnet Theorem):以深刻方式建立拓扑学与微积分的联系

以上内容构成微分几何部分的主体。书的后半部分介绍黎曼流形(Riemannian Manifolds),即在流形上引入距离概念的几何结构。

8. 代数拓扑(Algebraic Topology)

代数拓扑研究如何运用群论方法解决拓扑学问题。

8.1 推荐教材

Allen Hatcher, Algebraic Topology

本书是代数拓扑领域的经典教材,包含大量插图与习题。全书分为三部分,对应学科的三大支柱:

  1. 同伦论(Homotopy)
  2. 同调论(Homology)
  3. 上同调论(Cohomology)

8.2 视频资源

Pierre Albin 教授讲座系列

伊利诺伊大学的 Pierre Albin 教授按本书章节顺序录制了配套讲座,已免费发布。这些讲座对理解教材内容具有重要辅助作用。

结语

以上资源体系覆盖了纯数学本科阶段的主要领域。


Linear Algebra Done Wrong / Right

这两本书都是线性代数领域的经典教材,但它们在教学理念、目标读者和内容组织上有显著区别。

基本信息

书名 Linear Algebra Done Right Linear Algebra Done Wrong
作者 Sheldon Axler (谢尔顿·阿克勒) Sergei Treil (谢尔盖·特雷尔)
出版社 Springer 布朗大学数学系
定位 第二次学习线性代数 第一次学习线性代数

教学理念差异

Linear Algebra Done Right ------ "无行列式"的革命性方法

这本书的特色是彻底推迟行列式的引入

  • 创新点:将行列式推迟到全书最后几章才引入,先建立完整的线性算子理论
  • 逻辑顺序 :向量空间 → 线性映射 → 特征值/特征向量 → 内积空间 → 谱定理 → 最后才讲行列式
  • 理念:Axler 认为传统的"先行列式后特征值"的教学顺序是"本末倒置",掩盖了线性代数的本质美感

正如书中引用的 Jean Dieudonné名言:"几乎没有比线性代数更基础的理论了,尽管一代又一代教授和教科书作者用对矩阵的荒谬计算掩盖了它的简洁性。"

Linear Algebra Done Wrong ------ 更传统但更深入的"正确"方法

书名是对 Axler 书名的戏谑式回应,Treil 认为传统的教学方法并非"错误":

  • 更全面的内容:涵盖更多高级主题,如 Jordan 标准型、谱理论、双线性形式等
  • 保留行列式:按传统顺序教学,但讲解更深入、更现代
  • 平衡的方法:既保持理论的优雅,又不回避计算工具

内容深度与广度对比

方面 Done Right Done Wrong
理论深度 中等,注重概念理解 更深,涵盖更多高级主题
计算训练 较少,几乎不涉及矩阵计算 适量保留,更实用
行列式处理 最后引入,作为"收尾" 早期引入,作为工具使用
矩阵运算 推迟到后半部分 早期即引入
内积空间 重点章节,详细展开 同样重视
谱定理 重点内容,无行列式证明 同样详细
Jordan 标准型 简要提及 详细讲解
张量/多线性代数 第 4 版新增章节 较少涉及

目标读者与适用场景

Done Right 适合

  • 已经学过基础线性代数,想从更高观点重新理解的学生
  • 数学专业本科生,准备进入泛函分析等高级课程
  • 追求概念优雅性证明简洁性的读者
  • 需要建立"线性映射思维"而非"矩阵思维"的学习者

Done Wrong 适合

  • 第一次学习线性代数的学生
  • 需要更完整理论体系的数学专业学生
  • 希望兼顾理论与计算的读者
  • 准备深入研究算子理论量子力学的学生(Treil 的书在物理应用方面更强)

评价

Done Right

  • 被誉为"教学杰作" (didactic masterpiece)
  • 是 Springer 数学教材中最畅销的线性代数书
  • 被批评内容不足以支撑完整的"第二课程",更适合作为有挑战性的第一课程
  • 符号系统被部分读者认为不够友好

Done Wrong

  • 被评价为 "比 Done Right 更好、更深入的书"
  • 实现了 Axler 试图达到的目标,但没有排斥行列式没有糟糕的符号增加了高级主题
  • 写作风格在某些地方不够清晰,但整体是"优秀的入门书"
  • 完全免费 (布朗大学官网提供 PDF 下载)

如何选择?

选择 Done Right

  • 已经会用矩阵计算,但感到"知其然不知其所以然"
  • 想体验"啊,原来线性代数可以这么美"的顿悟时刻
  • 准备学习量子力学、泛函分析等需要抽象思维的课程
  • 想要一本排版精美、适合收藏的教材

选择 Done Wrong

  • 第一次系统学习线性代数
  • 需要更完整的知识体系,不满足于"精选主题"
  • 希望保留行列式作为计算工具,同时理解其理论意义
  • 想要免费的高质量教材
  • 计划深入研究算子理论 或需要更多习题训练

建议

许多数学社区的建议是:两本都读------先用 Strang 或 Treil 建立基础,再用 Axler 提升观点。:

"用 Gilbert Strang 的书应付考试,但如果你喜欢数学,没有比 Axler 更好的线性代数入门书。"
"Done Wrong 比 Done Right 更好...它完成了 Axler 试图做到的事,减去对行列式的不友好,减去糟糕的符号,加上高级主题。"

总结 :Done Right 是一本优雅的概念重构之作 ,适合提升数学素养 ;Done Wrong 是一本更全面、更务实的现代教材,适合系统学习。两者都是杰作,选择取决于学习阶段和目标。

src:


via: