《高等数学》是参照国家教委高等工业专科学校《高等数学教学基本要求》及1995年国家教委高等工业专科学校数学课程指导委员会有关会议精神编写的。《高等数学》包含一元微积分、多元微积分、向量代数与空间解析几何、级数、常微分方程、数值计算初步及数学软件包。每章后面均配有适量的习题。书后附有习题答案。 《高等数学》注重贯彻“掌握概念、强化应用”的教学原则。《高等数学》具有两个显著特点:一是结合数学建模培养学生运用数学解决实际问题的能力;二是结合数学软件包及数值计算培养学生用计算机求解数学模型的能力。《高等数学》可作为高等专科学校及成人专科教育的数学教材,也可作为广大工程技术人员的数学知识更新教材。
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我最近在研读一本名为《实分析基础》的著作,它让我对数域的完备性有了全新的认识。这本书的写作风格极其严谨,可以说是“一步一个脚印”。它不像很多初级教材那样,直接跳到实数集上进行运算,而是花费了大量篇幅来构建实数系统,从有理数开始,通过极限过程构造出无理数,并严格证明了戴德金截面的完备性。这种“自下而上”的构建过程虽然缓慢,但极大地增强了我对数学公理化体系的信心。书中对于“上确界”和“下确界”的讨论细致入微,这对于理解后续的积分理论至关重要。例如,黎曼积分的定义,就是基于上和与下和的逼近过程,作者对这些“上和下和”的性质的论证,细密到我过去从未关注过的程度。这种对基础的彻底挖掘,使得我在学习积分时,不再仅仅是套用公式计算面积,而是真正理解了它背后的“逼近”本质。这本书的难度不低,但它培养的严谨思维习惯,对于未来深入研究任何理论学科都大有裨益。
评分这本《数学分析原理》简直是为我量身定做的!我一直觉得高年级的数学课本就像天书一样,公式推导跳得太快,定义之间缺乏必要的铺垫和直观的解释。但这本书完全不同,它仿佛是一位耐心的老教授,一步一步地引导你走进严谨的数学世界。比如在讲到“极限”这个核心概念时,作者没有直接抛出$epsilon-delta$定义,而是先从数列收敛的直观理解入手,用大量的实例和图形来展示“无限接近”的真正含义。我记得有一章专门讨论了“连续性”的各种病态函数,那些例子,比如魏尔斯特拉斯处处不连续函数,在很多教材里只是简单罗列一下,但在这里,作者花了整整三个小节去剖析它的构造过程和内在逻辑,让人豁然开朗,明白了为什么我们需要如此精妙的数学工具来描述现实世界中那些“不那么规整”的现象。书中的习题设计也极其巧妙,基础题帮你巩固概念,中等难度的题考验你对定理的灵活运用,最难的那几道挑战题,虽然我有些还解不出来,但光是研究它们的解题思路,就已经让我对数学的整体结构有了更深的敬畏感。这本书的排版清晰,符号规范,阅读体验极佳,绝对是想真正掌握数学思维的同路人的必备良书。
评分我拿到这本《微积分的奥秘》时,本来是抱着试试看的心态,因为我大学的微积分基础非常薄弱,对导数和积分的物理意义理解得一知半解。然而,这本书的叙事方式完全颠覆了我的认知。它几乎没有太多冷冰冰的定理证明,而是把整个数学史融入讲解之中。比如,谈到牛顿和莱布尼茨对微积分的争论时,作者生动地描绘了他们各自的研究背景和遇到的困境,这使得那些抽象的符号和法则立刻鲜活了起来,不再是孤立的知识点。我尤其喜欢它在应用层面的深入挖掘。它不是简单地列出几个面积计算公式,而是详细解析了如何用定积分计算悬索桥的受力分布,如何用微分方程模拟人口增长或传染病的传播模型。读完关于泰勒展开的那一章,我终于明白为什么它如此强大,它本质上是一种用多项式去“逼近”复杂函数的神奇魔术。这本书的语言极其风趣幽默,时不时冒出一些只有资深数学家才懂的“梗”,但又恰到好处,不会让人觉得晦涩难懂,反而像是在听一位博学的长者在讲故事,让你忍不住一页接一页地读下去,完全忘记了这是一本“教科书”。
评分这是一本名为《线性代数与几何直观》的译著,虽然它涉及的领域与我预想中的“高等数学”主题有所出入,但其对空间和变换的阐释功力,绝对值得称赞。这本书的核心在于打破了传统线性代数中只关注矩阵运算的窠臼。它从二维和三维空间的几何旋转、投影和伸缩开始,逐步引入向量空间的概念。作者的图示功力令人叹服,每一个关键的概念,比如“基”的选取、“线性相关性”的几何含义,甚至是高维空间中抽象的“子空间”,都有清晰、巧妙的几何插图作为支撑。我过去对特征值和特征向量的理解总是停留在“解方程”的层面,但这本书用“动力系统稳定性分析”的例子,清晰地展示了它们在描述系统长期行为中的核心作用。尤其是关于奇异值分解(SVD)那一章,不再把它仅仅当作一个分解算法,而是将其定位为一种“数据压缩”和“信息提取”的终极几何工具。对于任何希望通过直觉来理解抽象代数结构的读者来说,这本书提供的视角是无价的,它将冰冷的代数运算赋予了立体的、可感知的形态。
评分我手里这本《概率论与数理统计导论》虽然名字里带着“统计”,但其前几章对概率空间和随机变量的定义和处理方式,却展现出非常扎实的数学基础功底。这本书的作者明显是一位非常注重逻辑一致性的数学家。它并没有把概率论当作一门纯粹的统计工具介绍,而是将其置于测度论的框架下进行探讨,虽然对于初学者可能略显高深,但正是这种处理方式,使得随机性的概念被赋予了坚实的数学根基。例如,对于条件概率的定义,它避免了仅仅依赖于“事件B已经发生”这种模糊的叙述,而是严格地引入了$sigma$-代数和条件期望的概念,这彻底解决了“如果P(B)=0,条件概率如何定义”这类经典难题。此外,中心极限定理的证明和阐述也异常清晰,作者巧妙地运用了特征函数(即概率分布的傅里叶变换)来提供一个优雅且直观的证明路径,避免了复杂的高阶矩运算。这本书的价值在于,它将概率论提升到了一个更纯粹、更具概括性的数学理论高度,对于希望精通随机过程或更高级统计模型的读者来说,是不可多得的理论基石。
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