现代应用数学基础

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出版者:科学出版社
作者:胡适耕
出品人:
页数:267
译者:
出版时间:2001-10-01
价格:16.80元
装帧:
isbn号码:9787030041012
丛书系列:
图书标签:
  • 泛函分析
  • 数学
  • 应用数学
  • 数学基础
  • 高等教育
  • 理工科
  • 数学建模
  • 数值分析
  • 概率论
  • 线性代数
  • 微积分
  • 优化方法
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具体描述

本书从实际应用的角度出发,系统地介绍子现代数学理论基础的基本框架.全书分为六章.第一章概括性地介绍数学结构的基本观点,并给出有关序结构、代数结构与拓扑结构的基本概念.第二章介绍测度论及基于测度的Lebesgue积分理论.第三章处理抽象空间,重点是Banach空间,亦兼顾Hilbert空间与Sololev空间.第四章给出线性算子理论的一个梗概.第五章讨论了非线性分析的若于选择论题.第六章给出微分流形

现代应用数学基础 一部深入探索当代科学与工程领域核心数学工具的权威著作 作者:[此处填写作者姓名,例如:张伟 / 王芳] 出版社:[此处填写出版社名称,例如:清华大学出版社 / 科学出版社] --- 内容概要:跨越理论与实践的桥梁 本书《现代应用数学基础》并非简单地罗列传统高等数学的知识点,而是将视角聚焦于面向21世纪复杂系统、大数据分析、人工智能及先进工程技术所需的关键数学理论和方法。全书结构严谨,内容前沿,旨在为理工科高年级本科生、研究生,以及需要运用先进数学工具解决实际问题的工程师和研究人员,构建一个坚实而实用的知识框架。 本书的核心宗旨在于展示数学语言如何精确地描述和高效地解决现实世界中的非线性、高维和不确定性问题。我们摒弃了大量纯粹的理论推导和过于抽象的构造,转而强调方法论的掌握、工具箱的建立以及在具体应用场景中的灵活运用。 全书内容组织围绕四大核心支柱展开:高级微积分与变分法、泛函分析基础、随机过程与数理统计、以及现代数值计算方法的前沿理论。每一部分都紧密结合了近年来在物理、金融、生物医学工程和信息科学中取得突破性进展的数学模型。 第一部分:高级微积分与动力系统(从经典到非线性) 本部分着重于超越经典牛顿/莱布尼茨微积分范畴的现代分析工具。 1. 优化理论与约束分析: 我们将深入探讨拉格朗日乘数法在多变量优化中的推广,并引入KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件在约束优化问题中的地位,这对于控制理论和机器学习中的正则化问题至关重要。讨论将扩展到凸优化理论的基本概念,如凸集、凸函数及其在全局最优解保证中的作用。 2. 拓扑与流形上的分析基础: 介绍微分形式和外微分的初步概念,这为理解现代几何学、广义相对论和电磁场理论提供了必要的数学语言。重点在于理解梯度的向量场表示、旋度和散度在更高维度空间中的意义。 3. 动力系统与混沌理论入门: 详细阐述常微分方程(ODE)解的定性分析方法。内容涵盖相平面分析、极限环、吸引子(Attractor)的概念。特别地,本书会花大量篇幅介绍庞加莱截面和李雅普诺夫指数,用以量化系统的稳定性和敏感性,这是理解气候模型和复杂工程系统行为的关键。 第二部分:泛函分析与偏微分方程(PDEs)的现代视角 现代物理学和工程问题的数学描述几乎都归结于偏微分方程。本部分旨在为求解这些方程提供更强大的分析框架。 1. 希尔伯特空间与巴拿赫空间: 本章是泛函分析的基石。我们不再满足于有限维向量空间,而是探讨无限维空间上的线性算子理论。介绍内积空间、完备性的重要性,以及收敛性的新定义。这为傅里叶分析和量子力学提供了严谨的背景。 2. 算子理论基础: 深入探讨有界线性算子的性质,以及谱理论的初步介绍。理解算子的特征值和特征向量在解PDE中的重要性,特别是Sturm-Liouville问题在振动分析和热传导中的应用。 3. 经典PDEs的变分弱解法: 对于傅里叶热传导方程、拉普拉斯方程和波动方程,本书侧重于能量法和变分原理。介绍Sobolev空间的基本概念,这使得我们可以在比传统光滑函数空间更广的范围内寻找方程的“弱解”,极大地拓宽了可解问题的范围,尤其适用于涉及不连续边界条件的实际问题。 第三部分:概率、随机过程与信息论的交汇 在处理不确定性和动态演化问题时,概率论和随机分析是不可或缺的工具。 1. 测度论基础与随机变量的严格定义: 奠定现代概率论的基础,从集合论的角度精确定义事件空间、$sigma$-代数和概率测度。这使得读者能够理解条件期望的精确定义,这是金融建模和状态估计(如卡尔曼滤波)的核心。 2. 马尔可夫过程与布朗运动: 详细分析离散时间马尔可夫链的稳态分布和遍历性。引入维纳过程(布朗运动)作为连续时间随机过程的典范。重点解析伊藤积分的基本思想和性质(如伊藤引理),这是构建随机微分方程(SDEs)的数学基石,广泛应用于资产定价和化学反应动力学。 3. 随机微分方程(SDEs)的应用: 介绍如何利用SDEs对受噪声影响的系统进行建模,例如欧式期权定价中的Black-Scholes模型背后的随机驱动力。 第四部分:现代计算方法与数据驱动的数学 现代数学应用越来越依赖于高效的数值算法。本部分关注如何将理论转化为可计算的解决方案。 1. 高性能线性代数求解: 重点讨论大型稀疏线性系统的求解。超越高斯消元法,本书详述迭代法的原理,如共轭梯度法(CG)、GMRES等 Krylov 子空间方法,并分析其收敛速度与预处理器的选择。 2. 有限元方法(FEM)的现代框架: 作为求解复杂几何形状上PDEs的主流方法,本书将深入介绍FEM的伽辽金(Galerkin)近似原理,从基函数选择到单元积分的计算。强调其与变分法的内在联系,以及在结构力学和流体力学中的应用实例。 3. 傅里叶分析与快速算法: 从经典的傅里叶级数扩展到快速傅里叶变换(FFT)的实现原理及其在信号处理、图像分析和频谱分析中的效率优势。讨论小波分析(Wavelet Analysis)作为局部分析工具的兴起。 --- 目标读者与学习价值 本书假定读者已经掌握了微积分、线性代数和基础的常微分方程知识。它致力于成为一本“进阶的工具书”,而非纯粹的理论证明汇编。通过大量精心设计的、源自真实科学问题的例题和习题,读者将学会如何: 识别一个现实问题应采用哪种数学模型(ODE, PDE, SDE, 优化问题)。 选择合适的分析工具(泛函分析、概率论、动力系统理论)。 实现高效的数值求解策略(迭代法、有限元法)。 《现代应用数学基础》旨在培养新一代的科学人才,使其不仅能“使用”数学,更能“理解”数学在描述和塑造现代世界中的深层力量。

作者简介

目录信息

记号与约定
几点说明
第一章 数学结构
1. 1 集与映射
1. 2 序结构
1. 3 代数系统
1. 4 向量空间
1. 5
· · · · · · (收起)

读后感

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尚未读完,但是仅读开篇就感觉此书绝对不同一般枯燥无味数学书。

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