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第一章 函数
一、指数与对数
（一）指数
（二）对数
二、函数
（一）集合及其运算
（二）函数
（三）二次函数
（四）一元二次不等式
（五）x｜＜a｜x｜＞a型的不等式
小结（一）
复习题（一）
三、幂函数、指数函数与对数函数
（一）幂函数
（二）函数的单调性和奇偶性
（三）反函数
（四）指数函数
（五）对数函数
小结（二）
复习题（二）
第二章 三角函数
任意角的三角函数
（一）角的概念的推广与弧度制
（二）任意角的三角函数
（三）同角的三角函数间的关系
（四）诱导公式
二、三角函数的图像与性质
（一）正弦函数和余弦函数的图像与性质
（二）正切函数和余切函数的图像与性质
小结（一）
复习题（一）
三、两角和与差的三角函数
（一）两角和与差的三角函数
（二）倍角的正弦、余弦和正切
（三）半角的正弦、余弦和正切
（四）三角函数的积化和差与和差化积
四、解斜三解形
（一）正弦定理与余弦定理
（二）解斜三角形
小结（一）
复习题（二）
第三章 直线与二次曲线
一、直线
（一）两点间的距离与线段的中点坐标
（二）直线的倾斜角和斜率
（三）直线方程的几种形式
（四）两条直线的位置关系
（五）点到直线的距离
小结（一）
复习题（一）
二、二次曲线
（一）曲线与方程
（二）圆
（三）椭圆
（四）双曲线
（五）抛物线
小结（二）
复习题（二）
第四章 概率初步
一、排列、组合与二项式定理
（一）排列
（二）组合
（三）二项式定理
小结（一）
复习题（一）
二、概率初步
（一）随机事件及其运算
（二）频率、概率、古典概型
（三）概率的加法定理与乘法定理
（四）独立试验序列概型
（五）离散型随机变量的概率分布及数字特征
（六）正态分布
二、复习题（二）
附录 标准正态分布表
· · · · · · (收起)
读后感
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用户评价
这本号称“数学上册（财经、管理类）”的书，我拿到手的时候心里是充满期待的，毕竟在这个数据驱动的时代，无论是投身金融市场还是规划企业战略，对数学工具的掌握都是不可或缺的基石。然而，实际翻阅之后，这种期待很快被一种说不清道不明的“空泛”感所取代。它似乎努力想覆盖所有相关领域，从基础的微积分概念到概率论的初步接触，但每一个知识点的讲解都像是蜻蜓点水，缺乏那种让人能够真正“抓住”核心的深度。举个例子，在讲解回归分析时，书本直接跳跃到了公式的应用，却对背后假设条件的严谨性避而不谈，这对于一个打算用数学模型指导实际决策的管理人员来说，是极其危险的。真正的财经数学不光是会算，更重要的是理解模型背后的经济直觉和局限性。如果这套书的定位是为入门者提供一个快速概览，那它或许勉强合格，但如果它想成为一本能陪伴读者度过专业学习阶段的案头书，那我只能说，它提供的数学“工具箱”里，缺少了最关键的那些锤子和螺丝刀，剩下的都是些装饰性的摆设。我更倾向于去寻找那些专门针对优化理论或时间序列分析进行深入剖析的专业书籍。
评分我尝试着从“快速检索工具”的角度来使用这本书，希望能在工作遇到具体数学难题时，能迅速找到相关的公式或定义。然而，这本书的索引系统简直是一场灾难。很多在财经领域常用的专业术语，比如“折现现金流背后的连续复利模型推导”或者“期权定价中的布莱克-斯科尔斯模型基础”，在索引中找不到直接的条目，需要通过非常迂回的方式才能定位到相关的数学原理。这表明编者在编写时，可能更多地是从数学学科的内部视角出发，而不是站在一个急需解决实际问题的管理者的立场去构建知识框架。真正优秀的工具书，其结构应当是“问题驱动”的，读者应该能根据遇到的业务挑战，快速锁定适用的数学方法。而这本教材，更像是一本“知识堆砌”的陈旧百科全书，它有信息，但缺乏可检索性和实用性，对于需要高效学习和即时应用的专业人士而言，它的价值大打折扣。
评分从排版和印刷质量来看，这本《数学上册（财经、管理类）》似乎在成本控制上做得非常彻底，这或许可以理解，但这也间接影响了阅读体验。纸张的质地偏薄，油墨的味道在初次翻阅时比较重，长时间阅读后眼睛很容易感到疲劳。更让人费解的是，书中的图表质量也显得粗糙不堪。例如，在展示趋势分析图或敏感性分析的曲面图时，图像的清晰度很低，一些关键的坐标轴标签模糊不清，这使得读者在试图通过视觉快速捕捉数据变化规律时，不得不花费额外的时间去对照文字解释，这完全违背了使用图表来简化信息传达的初衷。此外，习题部分的设置也暴露了编者对目标读者的定位模糊。一部分习题过于基础，仅仅是机械套用公式，而另一部分拔高的题目，又因为缺少必要的背景铺垫和详细的步骤引导，变得像无头苍蝇一样，让人无从下手。一本好的教材应该在各个层面上都做到专业和精致，但这本“上册”在细节上的疏忽，让人对其整体的专业性产生了合理的怀疑。
评分坦白说，阅读这本教材的过程，更像是一场对耐心的折磨。我原本以为，既然明确标注了“财经、管理类”，那么教材的编排逻辑应该会紧密围绕商业案例和决策场景展开，用实际问题来驱动数学理论的学习，这样不仅能提高学习的兴趣，也能让抽象的数学概念变得具象化。可惜，这本书的结构仿佛是按照纯数学的体系来组织，章节之间的过渡生硬得像水泥墙。它花了大量的篇幅去阐述一些在商业分析中出现频率极低的纯数学定理，而对于那些在财务报表分析、风险评估中至关重要的矩阵运算或敏感性分析，介绍得却极其敷衍。我记得其中有一章关于线性规划的讲解，理论部分讲得倒是详尽，可真正与企业资源配置相关的实例却少得可怜，而且例子中的数据设定得过于理想化，完全脱离了现实中错综复杂的约束条件。这本书最大的失败，在于它没有成功架起数学与商业应用之间的桥梁，读完后，我感觉自己是学了数学，但依然不知道如何把这些知识用到我的管理工作中去，这对于一本专业导向的教材来说，简直是本末倒置了。
评分如果要用一句话来概括我的感受，那就是“用力过猛，但没有用对地方”。编者似乎试图用“包罗万象”来彰显其内容的全面性，结果却导致了每一部分都浅尝辄止，失去了深度和针对性。对于一个渴望深入理解金融数学在现代投资组合优化中如何发挥作用的学习者来说，这本书提供的数学知识点像是一张没有精确刻度的地图，虽然大致轮廓存在，但你无法据此进行精确导航。它没有提供足够深入的理论推导去满足求知欲强的读者，也没有提供足够贴近实务的案例来巩固应用能力。最终，这本书更像是一份被稀释过的讲义，而不是一本能构建扎实理论根基的教科书。我更希望看到的是一本聚焦于“量化决策”的数学书，它或许可以只讲概率统计和优化理论，但必须把这两个领域讲透，讲到能直接指导Excel或Python模型构建的程度，而不是像现在这样，留下了一堆看似很“高深”却难以落地的数学符号。
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