概率论与数理统计解题指导

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出版者:陕西科技出版社发行部
作者:杨文鹏
出品人:
页数:306
译者:
出版时间:2005-7
价格:16.00元
装帧:简裝本
isbn号码:9787536939356
丛书系列:
图书标签:
  • 概率论
  • 数理统计
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具体描述

《现代微积分基础与应用:理论构建与解题策略深度剖析》 书籍简介 本书旨在为高等教育阶段学习微积分课程的学生提供一本系统、深入且极具实操性的参考教材。它超越了传统微积分教科书的纯粹概念介绍,更侧重于理论的严谨性、方法的系统性以及实际问题求解的技巧与模式。全书内容结构紧凑,逻辑清晰,旨在帮助读者真正掌握微积分学的核心思想,而非仅仅停留在公式的机械应用层面。 第一部分:极限、连续性与导数的理论基石(Volume I: Foundations of Limits, Continuity, and Differentiation) 本部分是整个微积分大厦的根基,我们力求以最精确的语言阐释$epsilon-delta$定义的精髓,并将其应用到实际的证明过程之中。 第一章:极限的严格定义与运算律 本章从实数集的完备性出发,回顾了数列极限的精确定义。重点讲解了函数极限的$epsilon-N$(或$epsilon-delta$)定义,并深入探讨了极限存在的充要条件——双侧极限相等。我们提供了大量利用极限定义直接证明极限值的范例,特别是针对有理函数和涉及平方根函数的复杂表达式。导出了极限的四则运算法则及其在求解不定式极限时的应用,包括洛必达法则(L'Hôpital's Rule)的严格推导与适用范围界定,强调了其在处理$frac{0}{0}$和$frac{infty}{infty}$型时的精确判断。此外,还详细分析了函数在无穷远处的极限以及单侧极限的概念。 第二章:连续性、一致连续性与介值定理 本章建立在极限的基础上,详细阐述了函数连续性的精确定义,并区分了点态连续性与区间连续性。深入剖析了闭区间上连续函数的性质,包括有界性定理和最值定理的严格证明。重点在于对介值定理(Intermediate Value Theorem, IVT)和反函数存在定理的几何意义及其在求解方程根方面的应用。特别引入了“一致连续性”(Uniform Continuity)的概念,通过反例清晰对比了它与点态连续性的本质区别,并给出了判别一致连续性的柯西准则。 第三章:导数的定义、计算与微分中值定理 本章从瞬时变化率的直观理解过渡到导数的精确定义,探讨了可导性与连续性的关系(可导蕴含连续,反之不成立)。系统梳理了微分的线性化思想,并详细推导了所有基本函数的求导法则(乘法、除法、链式法则)。在进阶部分,我们对微分中值定理进行了深入的几何解释和理论证明:罗尔定理(Rolle's Theorem)、拉格朗日中值定理(Mean Value Theorem, MVT)和柯西中值定理。重点在于熟练运用MVT证明不等式,并理解它们是积分学中均值定理和泰勒定理的先导。 第二部分:积分学的理论构建与应用扩展(Volume II: Integral Calculus Construction and Applications) 本部分聚焦于定积分和不定积分的构建、性质及其在几何与物理问题中的应用,同时兼顾了更广义的积分概念。 第四章:黎曼积分的理论与计算 本章详尽地构建了定积分的黎曼和(Riemann Sum)定义,讨论了可积性的充要条件——测度为零的不连续点集。系统性地讲解了定积分的基本性质,如积分的区间可加性、奇偶性等。核心内容是微积分基本定理(The Fundamental Theorem of Calculus, FTC)的两大基本公式的严密证明,明确了导数和积分之间的互逆关系。针对定积分的计算,详细介绍了换元法和分部积分法在不同类型积分(三角函数、指数对数、无理式)中的灵活运用策略。 第五章:积分的应用与技巧深化 本章将理论应用于解决实际问题。涵盖了利用定积分计算面积、体积(旋转体、截面法)、弧长和曲面面积。重点对偏心率不为1的圆锥曲线下的面积计算进行了详尽的步骤分解。此外,还引入了广义积分(Improper Integrals)的概念,包括积分限为无穷大或被积函数存在无穷间断点的情况,并介绍了狄利克雷检验法和比较判别法来判断其收敛性。 第六章:无穷级数:收敛性判断与函数近似 本部分是微积分向高等数学过渡的关键桥梁。从数列的极限延伸到级数的收敛概念,区分了绝对收敛与条件收敛。系统讲解了判断正项级数收敛性的各种判别法:比较判别法、比值判别法、根值判别法以及积分判别法。对于交错级数,重点讲解了莱布尼茨判别法。随后,深入剖析了幂级数(Power Series)的收敛半径和收敛区间的确定,并详细推导了泰勒级数(Taylor Series)和麦克劳林级数(Maclaurin Series)的构建过程。特别地,给出了如何利用已知级数通过求导、积分、代入等方法快速构造新函数级数展开式的实用技巧,并分析了函数项级数(如傅里叶级数的基础形式)的一致收敛性。 本书特色与读者定位 本书的编写强调“从定义到应用”的逻辑链条。我们并未回避严谨的数学证明,但所有证明都配有清晰的几何或直觉解释。每章末尾均设有“关键概念回顾与误区警示”栏目,旨在帮助读者识别常见运算错误和概念混淆点。本书特别适合于理工科、经济学、信息科学等需要扎实微积分基础的专业学生,以及准备参加相关资格考试(如研究生入学考试)的读者,它提供的解题思路和理论深度远超入门级教材的要求,是一本可以伴随读者从初阶微积分迈向数学分析的可靠工具书。

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从一个自学者的角度来看,这本书最吸引我的地方在于它对“题型归纳”的独到见解。很多参考书只是简单地把题目按照章节顺序堆砌起来,看完后仍然分不清哪些是同一类的考法。然而,这本书似乎花费了大量的精力在对历年试题进行“再加工”和“提炼”。它会把来自不同章节、但考察核心思想相似的题目,集中在一起进行对比分析,并明确指出它们之间的内在联系和区别。比如,在讲解假设检验时,它不仅区分了Z检验、T检验和卡方检验的适用场景,更重要的是,它设置了一个“易混淆辨析”专栏,专门剖析了哪些错误思维定势最容易导致判断失误。这种高屋建瓴的梳理,极大地提高了我的学习效率,我不再需要花费大量时间去重复做那些只是换了表述方式的相似题目,而是可以直接聚焦于那些考察不同思维模式的变式。这种结构化的知识网络构建,是这本书超越普通习题集的核心价值所在。

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我对教材和辅导书的评价标准,很大程度上取决于它在处理那些“灰色地带”——也就是教材里一笔带过,但考试又经常考到的那些犄角旮旯的知识点时,做得有多深入。这本书在这方面表现出了极强的专业性。我随便挑了一个关于极限定理的章节来看,它不仅详细地推导了中心极限定理的证明思路,还非常耐心地解释了为什么在实际应用中,样本容量需要达到一定的阈值才算合理,并且给出了不同分布下收敛速度的对比分析。这种层层递进的讲解方式,远超出了那种只告诉你“怎么做”的工具书范畴,它更像是有一位经验丰富的导师在旁边手把手地帮你剖析问题的本质。特别是对于那些涉及多变量函数的概率密度函数处理,书中展示了好几种不同的积分技巧和坐标变换的应用,每一种技巧都配上了详尽的步骤说明和适用条件分析。这种详尽程度,对于想要冲击高分或者准备考研的同学来说,无疑是极具价值的,因为它帮你把那些“模棱两可”的地方彻底夯实了。

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这本书的装帧设计倒是挺下功夫的,封面采用了一种沉稳的深蓝色调,搭配着简洁的白色字体,拿在手里感觉挺有分量的,不像那种轻飘飘的辅导资料。内页纸张的质感也相当不错,油墨印制得很清晰,长时间阅读眼睛也不会太累。我特地翻阅了几页,发现它在章节划分上处理得比较细致,理论概念的引入部分虽然篇幅不长,但逻辑衔接非常顺畅,能让人快速抓住核心知识点。尤其让我印象深刻的是,书中对一些经典例题的版式设计,它不像有些教材那样把解题步骤挤在一起,而是留出了足够的空白,使得每一步推导都清晰可见,这对于我们这种需要反复琢磨计算过程的学习者来说,简直是福音。当然,仅仅好看是不够的,关键还是看内涵。我注意到它在基础概念的阐述之后,马上就跟进了一些针对性的练习题,这种“即学即练”的模式,确实有助于知识的巩固,不至于学完就忘。不过,说实话,光凭外观和初步的排版来看,这本书至少在“用户体验”这一块,是做得相当到位了的。

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坦白说,我之前买过好几本统计学的参考书,很多都存在一个通病:理论讲解过于冗长晦涩,或者例题解析过于简略,经常是“看了等于没看”。但这本书在“难度梯度控制”上做得非常平衡。它的设计似乎是考虑到了不同水平读者的需求。最开始的基础部分,讲解平实易懂,选取的例题也是教科书级别的标准题,确保基础不牢的读者能够顺利入门。然后,随着章节的深入,题目的复杂度是稳步提升的,它会逐步引入一些需要多步联想、交叉运用多个定理的综合性大题。最妙的是,对于那些难度系数较高的题目,它不仅给出了最终答案,还配上了“陷阱提示”和“解题思路导航”,这有效地避免了我们陷入盲目摸索的困境。这种循序渐进的“难度曲线”,让学习过程保持了足够的挑战性,同时又不会因为难度陡增而产生挫败感,使得整体的学习体验非常流畅且有成就感。

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这本书的售后支持和辅助资源也是一个亮点,虽然这听起来可能有点“卷”了,但在信息爆炸的时代,这是非常重要的加分项。我注意到书的扉页上提供了一个专门的在线资源链接,里面似乎包含了一些额外的补充材料,比如一些非常前沿的应用案例或者更深层次的数学推导证明,这些内容显然是受限于篇幅无法完全放入实体书中的。更重要的是,它似乎还构建了一个学习社区或者答疑平台。我试着在上面提了一个关于贝叶斯估计中先验分布选择的问题,很快就得到了一个比较详尽的回复,解答者的专业度很高,并且给出的解释非常具有启发性,而不是那种教科书式的标准答案。这种“书本+互动社区”的结合模式,极大地增强了学习的主动性和互动性,让统计学习不再是一个人的战斗,而是变成了一个有反馈、有交流的迭代过程。从这个角度来看,这本书的价值已经远远超出了其定价本身。

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