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Linear Algebra (Cambridge Mathematical Textbooks)
Buch 13 von 23: Cambridge Mathematical TextbooksSprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press (edition 1), 2018
ISBN 10: 1107177901 ISBN 13: 9781107177901
Hardcover. Zustand: Very Good. 1. It's a well-cared-for item that has seen limited use. The item may show minor signs of wear. All the text is legible, with all pages included. It may have slight markings and/or highlighting.
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Linear Algebra (Cambridge Mathematical Textbooks)
Buch 13 von 23: Cambridge Mathematical TextbooksSprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2018
ISBN 10: 1107177901 ISBN 13: 9781107177901
Anbieter: Books From California, Simi Valley, CA, USA
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
hardcover. Zustand: Very Good.
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Linear Algebra (Cambridge Mathematical Textbooks)
Buch 13 von 23: Cambridge Mathematical TextbooksSprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2018
ISBN 10: 1107177901 ISBN 13: 9781107177901
Anbieter: WorldofBooks, Goring-By-Sea, WS, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: Very Good. The book has been read, but is in excellent condition. Pages are intact and not marred by notes or highlighting. The spine remains undamaged.
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Linear Algebra (Cambridge Mathematical Textbooks)
Buch 13 von 23: Cambridge Mathematical TextbooksSprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2018
ISBN 10: 1107177901 ISBN 13: 9781107177901
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Linear Algebra
Buch 13 von 23: Cambridge Mathematical TextbooksAnbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbHardcover. Zustand: Brand New. 427 pages. 10.00x7.00x1.00 inches. In Stock.
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Linear Algebra
Buch 13 von 23: Cambridge Mathematical TextbooksSprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2018
ISBN 10: 1107177901 ISBN 13: 9781107177901
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Linear Algebra offers a unified treatment of both matrix-oriented and theoretical approaches to the course, which will be useful for classes with a mix of mathematics, physics, engineering, and computer science students. Major topics include singular value decomposition, the spectral theorem, linear systems of equations, vector spaces, linear maps, matrices, eigenvalues and eigenvectors, linear independence, bases, coordinates, dimension, matrix factorizations, inner products, norms, and determinants.
