工程數學(上)(修訂版).

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出版者:全華
作者:"許桂敏"
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:20040909
价格:NT$ 450
装帧:
isbn号码:9789572142493
丛书系列:
图书标签:
  • 工程數學
  • 數學分析
  • 高等數學
  • 工程教育
  • 理工科
  • 大學教材
  • 數學基礎
  • 微積分
  • 線性代數
  • 複變函數
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具体描述

电子信息时代的数学基石:一本聚焦于基础理论与应用前沿的教材 图书名称: 现代应用数学与计算方法(修订版) 图书简介 前言 在信息技术飞速发展的今天,数学作为科学与工程的通用语言,其重要性日益凸显。传统的数学知识体系在应对大数据、人工智能、复杂系统建模等前沿挑战时,需要注入新的活力和更强的应用导向。《现代应用数学与计算方法(修订版)》正是应运而生,旨在为工科学生、科研人员以及对应用数学有浓厚兴趣的读者,提供一套系统、深入且紧密结合现代工程实践的数学基础。本书侧重于理论的严谨性、方法的实用性以及算法的计算效率,确保读者不仅能理解数学概念的精髓,更能将其有效应用于解决实际工程问题。 第一部分:核心理论的深化与拓展 本部分着力于巩固和提升读者在线性代数、微积分等基础理论上的认识,并引入更具现代应用价值的分析工具。 第一章:高级线性代数与矩阵分析 本章超越了基础线性代数的范畴,深入探讨了矩阵分解的最新进展及其在数据科学中的地位。重点内容包括: 1. 奇异值分解(SVD)的几何意义与应用: 详细阐述SVD在数据降维(如主成分分析PCA的理论基础)、图像压缩和推荐系统中的核心作用。对比传统的特征值分解,强调SVD在非方阵和病态矩阵处理中的优越性。 2. 矩阵函数与泰勒展开的矩阵形式: 探讨指数矩阵 $exp(A)$ 在求解常微分方程组(特别是在连续时间系统仿真中)的精确计算方法,并介绍其数值逼近技术。 3. 张量代数基础: 首次引入高阶张量概念,作为处理多维数据的数学工具。探讨张量的秩分解(如CP分解和Tucker分解)在神经影像分析和高维统计建模中的初步应用。 4. 迭代求解大型稀疏线性系统的预处理技术: 讨论雅可比法、高斯-赛德尔法的局限性,重点介绍预条件共轭梯度法(PCG)和GMRES法的收敛性分析及预处理器的设计原则(如不完全LU分解ILU)。 第二章:多元函数微积分与变分法入门 本章侧重于多变量函数分析在优化问题中的基础作用。 1. 多重积分与坐标变换的进阶: 深入分析曲线积分和曲面积分在电磁场和流体力学中的应用,重点讲解格林、斯托克斯和高斯散度定理的严格证明及其在物理建模中的意义。 2. 拉格朗日乘数法的高维推广: 不仅停留在寻找极值点,更详细分析KKT条件在约束优化问题中的必要性和充分性,为后续的优化算法设计奠定基础。 3. 泛函导数与欧拉-拉格朗日方程: 引入变分法的基本概念,推导出欧拉-拉格朗日方程,并展示其在求最短路径(如光线传播)和最小能量原理中的直接应用。 第二部分:现代计算方法的基石 本部分将理论知识转化为可操作的计算算法,是连接数学与工程实践的关键桥梁。 第三章:数值微分方程的求解 本章聚焦于解决工程中最常见的微分方程(ODE和PDE)。 1. 常微分方程(ODE)的数值方法: 详细分析一阶和高阶ODE的欧拉法、龙格-库塔法(RK4的推导与误差分析)。重点讨论了多步法(如Adams-Bashforth法)的稳定性和收敛性,以及处理刚性方程组(Stiff Equations)所需的隐式方法(如后向欧拉法和隐式Runge-Kutta方法)。 2. 偏微分方程(PDE)的有限差分法(FDM): 系统介绍抛物型(如热传导)、双曲型(如波动方程)和椭圆型(如泊松方程)方程的差分离散化。详细阐述了交错网格法和Crank-Nicolson格式的稳定性和精度分析,并结合一维和二维问题的实例进行演示。 第四章:优化理论与算法 本章是现代控制、机器学习和运筹学的核心数学工具。 1. 无约束优化算法: 详述梯度下降法的变体,特别是牛顿法、拟牛顿法(BFGS算法)的收敛速度对比。引入共轭梯度法(CG)作为求解大型无约束问题的有效手段,并分析其与特征值问题的内在联系。 2. 约束优化与内点法基础: 阐述线性规划的单纯形法原理,并着重介绍处理非线性约束的序列二次规划(SQP)的基本思路。引入障碍函数法作为理解内点法如何处理不等式约束的桥梁。 3. 全局优化策略简介: 简要介绍模拟退火、遗传算法等启发式搜索方法,并讨论其在避免局部最优陷阱中的作用。 第三部分:概率、统计与信息论的应用视角 本部分将数学工具扩展到不确定性分析和信息处理领域。 第五章:概率论与随机过程基础 1. 随机变量与矩的性质: 深入探讨中心极限定理的推广形式,及其在构建置信区间中的作用。重点分析大数定律的几种形式及其在估计可靠性中的意义。 2. 马尔可夫链与稳态分析: 详细分析离散时间马尔可夫链的转移概率矩阵,计算平稳分布。应用实例涵盖排队论(M/M/1模型)和网络可靠性评估。 3. 随机过程: 引入布朗运动(维纳过程)的基本性质,作为金融工程和连续时间信号处理的起点。 第六章:数理统计与数据拟合 1. 参数估计方法: 严格推导最大似然估计(MLE)的原理及其渐近性质。对比矩估计法,分析其在小样本情况下的表现。 2. 假设检验与回归分析: 介绍$t$检验、$F$检验的基本原理。重点讨论多元线性回归中的多重共线性问题及岭回归(Ridge Regression)作为正则化手段的作用。 3. 贝叶斯统计导论: 引入贝叶斯定理在更新认知和处理先验信息中的优势,简要介绍马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法用于复杂模型参数推断的基本思想。 结语 《现代应用数学与计算方法(修订版)》力求在数学的深度和工程的广度之间找到最佳平衡点。通过对每一个核心概念的深入剖析和对前沿计算方法的详尽介绍,我们期望读者能将这些强大的数学工具内化为解决复杂工程问题的核心能力。本书的修订,旨在跟上科技发展的步伐,确保读者掌握的是最具时代价值的数学语言。

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读后感

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用户评价

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这本书的封面设计简直是把我的注意力完全吸引住了,那种沉稳中带着一丝不苟的排版风格,就让人感觉这是一本“有分量”的著作。我记得当时拿到书的时候,那种纸张的质感,微微泛黄的内页,让我有一种翻开一本经典教材的感觉。我当时正好在为大学里的高等数学课程焦头烂额,那些抽象的公式和复杂的推导过程,总是让我望而却步。我抱着试试看的心态翻开了这本书的目录,首先映入眼帘的是清晰的章节划分和内容索引,这对于快速定位知识点简直是太友好了。我尤其欣赏它在引入新概念时所采用的循序渐进的方式,不像有些教材那样上来就抛出一堆定义,而是先从大家熟悉的实际问题入手,层层递进,让读者在解决实际问题的过程中自然而然地理解了数学工具的必要性和优越性。比如,它对极限概念的阐述,不是生硬地给出$epsilon-delta$定义,而是通过一系列直观的几何图像和数列变化的例子来铺垫,这种教学设计的匠心独运,真的让我这个数学“小白”都感觉找到了学习的乐趣和方向。它让枯燥的数学语言变得可感、可知、可触摸,成功地为我打下了坚实的基础。

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坦白说,我并不是一个特别喜欢钻研数学史的人,但这本书在介绍新内容之前,往往会插入一些简短而精炼的“历史背景”或“发展沿革”的小插曲,这些小小的花絮,不知不觉中提升了阅读的趣味性。它们不像生硬的历史课本,而是巧妙地穿插在数学公式之间,解释了某个概念是如何在人类漫长的探索过程中被发现、被修正、最终定型的。这种“人本化”的叙事角度,让我对那些抽象的数学符号产生了一种亲近感,仿佛看到了那些伟大的数学家们当年是如何为之奋斗的。它提醒我,数学不是一套冰冷的代码,而是人类智慧的结晶,充满了探索的激情和逻辑的浪漫。这种潜移默化的熏陶,远比死记硬背公式要来得有效和持久,它激发了我对知识的敬畏心和持续学习的热情。

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从内容结构上看,作者在知识体系的构建上展现了大家的气度和深厚的功底。我尤其欣赏它在处理某些经典定理的证明时所采取的“多路径”策略。比如,对于某些核心的积分学定理,书中不仅提供了最标准、最简洁的分析学证明,还辅以几何直观的解释,甚至可能引用了复变函数中的一些高级工具作为侧证。这种处理方式的妙处在于,它照顾到了不同学术背景和认知习惯的读者。对于想深入研究理论的同学,标准的分析证明提供了严谨的逻辑支撑;而对于更侧重应用的工程师或物理学家,几何直观的解读则能帮助他们快速建立起对现象的物理图像和工程直觉。这种丰富性和兼容性,让这本书不仅仅是一本应试教材,更像是为有志于在相关领域深造的读者准备的“预备课程”,让人受益无穷。

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说实话,我对工具书的要求一向很高,毕竟它们是解决实际问题的“利器”。而这本教材在习题和例题的编排上,绝对是教科书级别的典范。它不像某些习题集那样,题目要么过于简单,要么难度瞬间拔高到令人绝望的程度,这本书的难度梯度把握得极其精准到位。初级的例题用来巩固基础概念,步骤拆解得非常详尽,恨不得把每一步的算理都写得清清楚楚,这对于初学者建立自信心太重要了。紧接着,中等难度的综合题开始要求我们将不同的知识点融会贯通,考察的是对理论的实际应用能力。最让我拍案叫绝的是那些“思考题”或者“选做题”,它们往往不直接考察计算技巧,而是引导你去探索更深层次的数学原理,甚至涉及一些现代研究的萌芽点,这极大地激发了我对数学美学的探索欲望。我记得有道关于空间曲线切线速度的习题,通过一个巧妙的坐标变换,原本复杂的矢量运算瞬间变得清晰明了,那一刻我体会到了数学的优雅和强大,这种“茅塞顿开”的感觉,比解出难题本身带来的满足感要深刻得多。

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这本书的装帧和印刷质量也值得一提,这对于需要长时间阅读和翻阅的理工科学生来说,是一个非常实际的考量因素。我习惯在阅读时做大量的批注和荧光笔标记,如果纸张太薄,油墨很容易洇到背面去,那简直是灾难,会严重影响后续复习时的阅读体验。幸运的是,这本教材的用纸非常厚实,即使用最粗的记号笔涂抹,背面也几乎看不到任何渗透的痕迹,这让我可以肆无忌惮地在书页上“涂鸦”,构建我自己的知识网络图。而且,书本的装订也非常牢固,我记得有一次我为了对比两个章节的公式,强行将书本完全摊平,书脊都没有发出任何令人担忧的“嘎吱”声。在图书馆里,我见过一些廉价的影印本,用不了多久书页就开始散落,而这本原版书的耐用度,完全对得起它作为学习工具的定位,这无疑是一项长期的投资。

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