实变函数与泛函分析概要(第三版)(第二册)

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出版者:高等教育
作者:王声望
出品人:
页数:352
译者:
出版时间:2006-1
价格:17.20元
装帧:
isbn号码:9787040175660
丛书系列:
图书标签:
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具体描述

《实变函数与泛函分析概要2》第三版保持了内容精选、适用性较广并便于教学的特色,认真参考不少高校教师的宝贵建议,如删去了非线性泛函内容,增加了Banach空间解析算子演算,对Hilbert空间自伴紧算子作了较详阐述。第二册共五章:第六章介绍距离空间,包括完备性、紧性及不动点定理。第七章介绍Banach空间与Hilbert空间基础概念,包括基与规范正交系。第八章讨论了Banach空间上有界线性算子。对开映射定理、线性泛函延拓定理及共鸣定理进行了详细论证并给出了应用。Hilbert空间上有界线性算子在第九章介绍,特别是讨论了自伴算子的谱分解。对酉算子、正常算子的谱分解则给予初步介绍。至于广义函数初步,在第十章给出。每章后给出小结,并附有大量习题。一部分内容附上*号,初学时可以略去。

《实变函数与泛函分析概要2》可作为综合大学、理工大学、师范院校的数学与应用数学、计算数学、统计数学等专业的教材,也可作为有关研究生、自学者的参考用书。所需预备知识为数学分析、线性代数、复变函数、微分方程及《实变函数与泛函分析概要2》第一册的基本内容。

《数学方法导论》 本书是一本面向高等院校理工科学生的基础数学教材,旨在系统地介绍在科学研究和工程应用中至关重要的数学工具和思想。全书共分为三卷,本卷为第二册,聚焦于概率论与数理统计以及初步的数值计算方法。 第一部分:概率论与数理统计 本部分系统阐述了概率论的基本概念、定理与方法,并在此基础上引入数理统计的原理与应用。 第一章 随机事件与概率 本章首先引入了随机试验、样本空间和随机事件的概念,并给出了事件的运算。在此基础上,详细介绍了概率的公理化定义,并推导出了古典概型、几何概型等计算概率的常用方法。同时,探讨了条件概率与全概率公式,以及独立事件的概念,为后续内容的学习奠定坚实基础。 第二章 随机变量及其分布 本章深入研究了随机变量这一核心概念。我们区分了离散型随机变量和连续型随机变量,并分别介绍了它们各自的概率分布函数(概率质量函数和概率密度函数)以及累积分布函数。通过具体的实例,讲解了常见的离散分布(如二项分布、泊松分布)和连续分布(如均匀分布、指数分布、正态分布)的性质和应用。此外,还讨论了多维随机变量及其联合分布、边缘分布和条件分布,并引入了随机变量的函数的分布问题。 第三章 随机变量的数字特征 本章关注随机变量的统计特性,主要介绍了数学期望、方差、标准差等基本数字特征。详细讲解了数学期望的性质,以及它在描述随机变量平均取值方面的作用。方差则被用以衡量随机变量取值的离散程度。在此基础上,引入了协方差和相关系数,用于刻画两个随机变量之间的线性关系。 第四章 大数定律与中心极限定理 本章是概率论中极其重要的部分,它揭示了大量独立随机变量的平均行为。详细介绍了切比雪夫大数定律、伯努利大数定律和辛钦大数定律,说明了当样本量足够大时,样本均值依概率收敛于其数学期望。在此基础上,深入阐述了林德伯格-勒维中心极限定理和李亚普诺夫中心极限定理,说明了大量独立随机变量之和(或均值)的分布近似于正态分布,这是连接概率论与数理统计的关键桥梁。 第五章 抽样分布 本章将概率论的成果应用于统计推断。我们介绍了从总体中抽取样本的概念,并重点讲解了几个重要的抽样分布,包括卡方分布、t分布和F分布。这些分布是进行统计推断(如参数估计和假设检验)的基础。 第六章 参数估计 本章探讨如何根据样本信息来推断总体的未知参数。介绍了点估计的概念,并详细阐述了矩估计法和最大似然估计法这两种重要的参数估计方法,分析了它们的优缺点。同时,引入了区间估计的概念,讲解了置信区间的构造方法,以及如何根据样本数据确定参数的置信水平。 第七章 假设检验 本章是统计推断的另一核心内容,旨在根据样本信息对总体的某个假设进行检验。介绍了假设检验的基本思想、步骤,以及第一类错误和第二类错误的定义。重点讲解了显著性水平、p值等概念。在此基础上,详细介绍了针对均值、方差等参数的各种常用假设检验方法,包括z检验、t检验、卡方检验和F检验等。 第二部分:数值计算初步 本部分简要介绍了几种在科学计算中常用的数值方法,为读者提供解决实际问题的一种途径。 第八章 插值法与逼近法 本章介绍了几种用于函数逼近的方法。首先讲解了多项式插值,包括拉格朗日插值和牛顿插值,展示了如何通过已知数据点构造多项式函数。在此基础上,引入了样条插值,特别是三次样条插值,它在保持函数光滑性方面具有优势。还简要提及了最小二乘逼近的思想,用于在整体上寻找最优的逼近函数。 第九章 线性方程组的数值解法 本章关注求解大型线性方程组的数值方法。介绍了直接法,如高斯消元法及其改进形式,以及迭代法,如雅可比迭代和高斯-赛德尔迭代。讨论了这些方法的收敛性条件和计算效率。 第十章 常微分方程的数值解法 本章介绍了几种求解常微分方程初值问题的数值方法。讲解了欧拉方法及其改进方法,以及更精确的龙格-库塔方法。阐述了这些方法的原理、收敛阶以及在实际计算中的应用。 本书的编写力求概念清晰,逻辑严谨,例题丰富,并注意理论与实际应用的结合。希望通过本书的学习,读者能够掌握概率论与数理统计的基本理论和方法,并对数值计算方法有一个初步的认识,为进一步学习更高级的数学课程或解决实际科学技术问题打下坚实的基础。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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从我接触到的几本相关教材来看,这本书的难度曲线设置得非常巧妙。它不像某些纯理论著作那样,从一开始就将读者置于最抽象的境地。而是采取了一种循序渐进的策略,先在熟悉的欧几里得空间(或者说有限维空间)中打下坚实的直觉基础,然后才逐步将这些概念推广到更一般的度量空间乃至拓扑空间。这种“由浅入深,由具体到抽象”的过渡,极大地增强了概念的可理解性。我尤其喜欢作者在介绍收敛性定理时所花费的心思。例如,在讨论各种收敛概念(点收敛、一致收敛、依测度收敛等)之间的相互关系时,作者用清晰的图示和精炼的语言帮我理清了复杂的纠葛。这不仅是知识的传授,更是一种思维方式的培养,教会我如何精确地描述“趋近”这一微妙的过程,这对于任何一个严肃的数学研究者都是至关重要的基本功。

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这本书的价值,不仅仅在于它所涵盖的知识点本身,更在于它所体现出的数学哲学思想。作者在论述过程中,总是暗含着对数学美学的追求。你能在那些简洁而有力的证明中,感受到数学家们在构建理论体系时的那种匠心独运。它不只是提供工具,它更是在展示如何用最优雅、最有效的方式来解决问题。例如,涉及到泛函分析中关于紧算子的讨论时,作者不仅给出了定义和性质,还深入探讨了它们在解决特定边界值问题时的实际应用潜力。这种理论与应用之间的微妙联系,让冰冷的数学公式充满了生命力。读完之后,我不仅在技术层面获得了提升,更重要的是,我的数学视角被极大地拓宽了。它让我明白,分析学不只是一堆计算规则的集合,而是一门探索无穷结构本质的深刻学科。这本书,无疑是通往这个殿堂的一把精良钥匙。

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这本书的排版和细节处理上,也体现了一种对数学严谨性的尊重。很多数学书籍为了追求篇幅精简,往往会省略掉一些“不那么重要”的引理证明,或者把推导过程写得过于跳跃。然而,这本教材在这方面做得非常厚道。它几乎把每一个关键步骤都完整地展示了出来,特别是那些需要大量代数技巧来验证的命题。我发现,当我试图自己推导时卡住的地方,翻阅这本书的对应章节,总能找到清晰的、没有遗漏的解答路径。这对于自学者来说,简直是福音。它极大地降低了学习的挫败感。而且,书中的符号系统保持了高度的一致性,这在处理复杂的积分方程或微分算子时尤为重要。我可以放心地相信,只要我跟上作者的逻辑步伐,我就不会因为符号的混淆而迷失方向。这种对细节的执着,使得整本书的阅读体验非常“稳健”,让人心安。

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阅读这本书的过程,与其说是在学习,不如说是在进行一场智力上的探险。特别是涉及到泛函分析的部分,那些无穷维空间的概念,刚开始接触时确实让人有些晕头转向。但是,作者的叙述方式非常注重逻辑链条的完整性。他似乎深知读者在面对这些高维拓扑空间时的困惑,因此总能找到最恰当的比喻和最清晰的几何直觉来引导我们。我特别欣赏作者在处理希尔伯特空间和巴拿赫空间时的细腻处理。从内积到范数,再到完备性的重要性,每一步的过渡都处理得无比自然流畅。很多其他教材可能会把这些概念堆砌在一起,让人摸不着头脑,但这本则不然。它更像是一位经验丰富的老教授,耐心地在你耳边低语,为你勾勒出这些复杂结构的宏伟蓝图。读完关于算子理论那一章,我对如何用分析的工具去研究线性的无限维映射有了一种全新的、近乎诗意的理解。那种感觉,仿佛你不再是旁观者,而是真正融入了那个数学世界的结构之中。

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这本《[图书名称]》真是让我大开眼界,尤其是它对数学基础的探讨,简直是教科书级别的深度。我之前接触的一些入门级的分析书籍,总觉得在某些关键概念上处理得比较模糊,但这本书完全没有这个问题。它对于集合论的严谨性、测度论的构造性描述,都做到了极其详尽的阐述。读起来的感觉就像是,原本那些抽象的符号突然有了具体的、可触摸的图像。比如,作者在讲解勒贝格积分时,那种步步为营的构建过程,让我对“积分”的理解上升到了一个全新的高度。不再是简单的黎曼和的极限,而是真正理解了测度空间上的函数积分是如何“工作”的。书中大量的例子和反例的穿插,也极大地帮助我消化那些复杂的理论。我记得有一次,在理解完一个关于极限交换顺序的定理后,作者立刻给出了一个巧妙的反例,瞬间让我明白了为什么那个条件如此重要。这种教学方法的精妙之处,在于它不仅告诉你“是什么”,更告诉你“为什么必须是这样”。对于想要真正掌握泛函分析的读者来说,这本书绝对是不可或缺的基石。

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RKHS, Reproduce Kernel Hilbert Space ?

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垃圾 很喜欢跳步是吧

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适合入门,虽然内容少靠习题撑着

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RKHS, Reproduce Kernel Hilbert Space ?

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