工程技术应用数学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国铁道出版社

作者:

出品人:

页数:373

译者:

出版时间:1996-01

价格:36.00

装帧:平装

isbn号码:9787113025359

丛书系列:

图书标签:

• 工程数学
• 应用数学
• 高等数学
• 理工科
• 工程技术
• 数学建模
• 数值分析
• 微分方程
• 线性代数
• 概率论

《科学研究的基石：数学在现代探索中的应用》 本书并非直接探讨“工程技术应用数学”这一特定学科本身，而是旨在深入揭示数学作为科学研究底层逻辑和强大工具，在各个前沿探索领域中扮演的关键角色。我们聚焦于数学理论如何转化为解决实际问题的力量，以及数学思维如何驱动着科学的进步和技术的革新。 第一部分：数学的普适性与思维模式的塑造 本部分将从数学的本质出发，探讨其作为一种抽象语言和逻辑体系的普适性。我们将追溯数学概念的演进，从古老的计数与几何，到现代的微积分、线性代数、概率论与统计学，强调这些基础性工具如何构建起我们理解世界的基础框架。 抽象的语言，严谨的逻辑： 深入剖析数学语言的精确性及其在描述自然现象、构建理论模型时的不可或缺性。通过实例，展示数学逻辑如何帮助我们辨析因果、推导结论，避免模糊与矛盾。 建模与抽象化： 探讨如何将复杂的现实问题通过数学建模的方法进行抽象化处理，提取核心要素，建立数学模型，从而为分析和解决问题提供清晰的路径。这将涵盖不同层级的抽象方法，以及模型选择的原则。 理性思维的训练： 强调学习数学的过程，实际上是对理性思维、逻辑推理能力和问题解决能力的系统性训练。我们将分析数学学习如何培养学生的批判性思维、分析能力和系统性思考习惯。 第二部分：数学在关键科学领域的深度融合 本部分将详细阐述数学在不同科学研究领域的具体应用，着重于那些深刻影响着我们认知和改造世界的研究方向。我们将避免泛泛而谈，而是通过具体的案例和理论框架，展示数学的强大力量。 物理学的数学语言： 探索牛顿力学、电磁学、量子力学、相对论等经典与现代物理学理论的数学基础。例如，微分方程如何描述粒子运动、张量分析如何应用于广义相对论时空几何、傅里叶变换在信号分析中的核心作用。我们将展示数学是如何精确描述宇宙规律的。 生命科学的量化解析： 介绍数学在生物学、医学、生态学等领域中的应用。这包括： 生物数学： 种群动态模型（如Lotka-Volterra方程）、流行病学模型（如SIR模型）如何预测疾病传播，基因调控网络的建模，以及神经网络和系统生物学的数学框架。 生物统计与数据分析： 概率论和统计学在实验设计、数据解读、基因组学研究、药物研发中的关键作用，以及回归分析、假设检验等方法的应用。 医学影像与诊断： 图像处理的数学原理（如滤波、变换），以及机器学习在医学影像分析和辅助诊断中的应用。 化学与材料科学的计算模拟： 阐述数学在化学反应动力学、分子结构计算、材料性能预测等方面的应用。 量子化学： 薛定谔方程及其数值解法在描述分子行为中的作用。 计算流体动力学（CFD）： 偏微分方程在模拟流体流动、化学反应扩散过程中的应用。 统计力学： 概率统计方法在理解宏观物质性质与微观粒子行为之间的联系。 计算机科学与信息论的数学基石： 揭示数学在支撑现代信息技术和计算科学中的地位。 算法分析与复杂度： 数学上的渐进分析如何评估算法效率。 离散数学： 图论、集合论、逻辑在数据结构、数据库、网络设计中的应用。 信息论： 概率论和信息熵在数据压缩、编码、通信理论中的 fundamental 作用。 机器学习与人工智能： 线性代数、微积分、概率统计、优化理论等是支撑现代AI算法的核心要素，本书将探讨这些数学工具如何实现模式识别、预测和决策。 第三部分：数学驱动的创新与未来展望 本部分将超越具体的学科应用，探讨数学思维和方法如何成为创新驱动力，并展望数学在未来科学技术发展中的作用。 数学模型在新兴领域的塑造： 探讨数学在气候变化建模、金融工程、人工智能伦理、复杂系统研究等新兴领域的应用，展示数学如何帮助我们理解和应对前所未有的挑战。 跨学科研究中的数学整合： 强调数学作为一种通用语言，在促进不同学科之间交流与合作中的桥梁作用。 数学工具的演进与新挑战： 讨论随着计算能力的提升和数据量的爆炸式增长，对数学方法提出了新的要求，例如大数据分析、高性能计算中的数学算法优化等。 数学素养的意义： 总结数学素养对于培养具备科学思维、创新能力和适应未来社会发展的人才的重要性。 本书旨在为读者提供一个更广阔的视角，去理解数学不仅仅是一门学科，更是驱动现代科学探索和技术进步的核心引擎。我们希望通过对数学在各领域深度应用的细致剖析，激发读者对数学的兴趣，并认识到其在理解世界、解决问题中的无与伦比的力量。

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最近我一直在寻找一本能够帮助我梳理工程领域中常用的数学工具的书籍。我目前的工作涉及一些力学分析，经常需要用到微积分、微分方程，有时还会涉及到一些数值方法。我了解到这本书的书名是《工程技术应用数学》，听起来非常契合我的需求。我希望这本书能够系统地介绍这些数学工具，并且能够清晰地阐述它们在各种工程领域中的具体应用。我尤其看重书籍的逻辑性和条理性，希望它能将复杂的数学概念以易于理解的方式呈现出来，并且能够提供足够的例证来加深理解。我翻阅了一下这本书的样章，发现它确实包含了很多基础的数学内容，比如微积分、线性代数、概率统计等。不过，我注意到它似乎更侧重于数学的理论讲解，对于具体的工程问题是如何运用这些数学工具来解决的，这方面的细节似乎不是很多。比如，当它介绍到数值积分的时候，我更希望看到的是如何利用这些数值方法来求解一些实际的工程方程，而不仅仅是公式推导。对我来说，最吸引我的地方是能够看到数学知识与工程实践的紧密结合，而不是仅仅停留在数学本身。如果这本书能够多提供一些贴近实际工程问题的案例分析，并且能够指导读者如何一步步地将数学模型转化为可执行的解决方案，那将是极大的帮助。

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这本书我刚入手，拿到手里感觉挺沉的，装帧质量很不错，纸张也挺厚实的，印刷清晰，排版合理，阅读起来非常舒适。我本来是想找一本关于数据分析的书，主要对机器学习和深度学习方面比较感兴趣，所以想系统地学习一下背后的数学原理。翻了几页，发现里面有很多概率论、统计学的概念，还有一些线性代数和微积分的介绍，这倒是和我预期的方向有些契合。不过，这本书的侧重点似乎更偏向于理论推导和公式的讲解，对于我这种更希望快速上手应用，通过例子来理解数学工具的读者来说，可能需要一些额外的辅助材料。比如，书中提到了很多算法，但具体的实现细节和代码示例比较少，我可能还得再去网上找一些相关的编程教程来对照学习。总的来说，如果你是一个数学基础比较扎实，并且热衷于深入探究算法背后的数学原理的读者，这本书应该会给你不少收获。但如果像我一样，更看重实践应用，希望直接将数学知识转化为解决实际问题的能力，那么这本书可能需要你花费更多精力去“消化”和“转化”，才能真正学以致用。我还是会继续读下去，希望能从中找到一些解决我实际问题的灵感，毕竟，深入理解基础原理总是没错的。

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我最近在考虑是否要购买这本书，主要是因为我目前的工作需要处理大量的信号处理问题，比如滤波、傅里叶变换、降噪等等。我之前接触过一些信号处理的入门书籍，但总觉得在数学层面理解不够透彻，尤其是在理解一些高级算法的时候，会感觉力不从心。我看到这本书的书名中有“工程技术应用数学”，感觉可能涵盖了我需要的这方面内容。我特意在网上搜索了这本书的目录，看到里面有关于傅里叶级数、拉普拉斯变换、Z变换等章节，这正是我目前最想深入了解的。我也注意到书中提到了随机过程和时间序列分析，这对于我分析一些噪声信号或者预测信号趋势非常有帮助。不过，我也有一些顾虑。我担心这本书的内容会不会过于偏向理论，而对于实际的工程应用和具体的算法实现方面着墨不多。我的主要目的是能够将这些数学工具有效地应用到我的实际工作中，解决我遇到的问题，而不是仅仅停留在理论层面。如果书中能有更多的工程实例、仿真代码或者具体的应用场景分析，那对我来说将是更有价值的。我希望这本书能成为我理解和解决工程技术问题的“利器”，而不是一本“摆设”。我还在犹豫，希望能找到更多关于这本书在实际工程应用方面的评价，来帮助我做出决定。

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我是一名正在准备考研的学生，我报考的专业是自动化，在我查阅往年的考研数学大纲时，发现概率论与数理统计、高等数学（包括微积分、微分方程等）以及线性代数都是必考内容，而且要求掌握的应用也比较广泛。我听同学推荐说《工程技术应用数学》这本书非常适合我们这类学生，说是能够帮助我们更好地理解和掌握考研数学中的相关知识点，并且能够将理论与实际应用结合起来。我特意去了解了一下这本书的内容，发现它确实涵盖了考研数学的大部分核心内容，比如概率的各种分布、统计推断、微分方程的解法、线性代数矩阵的运算等等。我比较喜欢它在介绍数学概念的时候，会穿插一些工程背景的例子，这让我感觉学习过程不那么枯燥，也更容易理解抽象的数学概念是如何在实际工程中应用的。不过，我对这本书的“应用”部分还是有些疑问。我希望它不仅仅是简单地列举一些例子，而是能够深入地讲解这些数学工具是如何解决工程问题的，甚至包含一些典型的工程案例分析，能够引导我思考如何将所学的数学知识运用到解决更复杂的工程问题中。毕竟，考研不仅仅是为了通过考试，更是为了打下坚实的专业基础。

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我一直对机器人技术和人工智能领域很感兴趣，尤其是在理解这些领域背后的数学原理方面，我希望能找到一本既能打牢基础，又能展现其在实际应用中强大力量的书籍。《工程技术应用数学》这个书名吸引了我，我设想它应该会深入讲解在机器人运动规划、控制系统设计、机器学习模型构建等方面必不可少的数学知识，比如多变量微积分、优化理论、图论、矩阵运算等等。我希望这本书能够以一种循序渐进的方式，将这些复杂的数学概念清晰地解释清楚，并且能够通过大量的工程实例来展示这些数学工具是如何被巧妙地应用于解决实际的工程难题的。比如，在讲解优化理论时，我希望能看到它如何被用来寻找机器人路径的最优解，或者在强化学习中如何用于策略的优化。我也希望书中能包含一些与现代工程技术紧密相关的数学分支，例如离散数学在算法设计中的作用，或者在计算机视觉中常见的几何变换和代数运算。总的来说，我期待这本书能够成为我探索这些前沿技术领域的“导航仪”，能够帮助我不仅理解“是什么”，更能理解“为什么”以及“如何做”，从而真正地将数学知识转化为解决工程问题的能力。

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