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出版者:科学出版社

作者:何青

出品人:

页数:356

译者:

出版时间:2013-3

价格:46.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787030177445

丛书系列:大学数学科学丛书

图书标签:

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《 Maple 数学探索之旅：从入门到精通 》 在这本全面指南中，我们将带领您踏上一段引人入胜的数学探索之旅，充分释放 Maple 强大的计算能力，开启解决复杂数学问题的全新维度。本书并非旨在教授 Maple 软件本身的操作技巧，而是将 Maple 作为您探索、理解和应用数学概念的强大工具，为您在数学学习、研究或工程应用中提供深刻的洞察和高效的解决方案。 核心理念：数学是主角，Maple 是利器 本书的核心在于强调数学概念的深度理解和灵活运用。Maple 在这里扮演的角色，是一个无与伦比的助手，它能够： 可视化抽象概念： 将枯燥的数学公式转化为生动直观的图形，让您能够“看到”函数的行为、几何体的形状、数据的分布，从而加深对抽象概念的理解。 精确执行复杂计算： 从微积分的积分、微分，到线性代数中的矩阵运算，再到数值分析中的迭代计算，Maple 能够以惊人的精度和速度处理人脑难以企及的复杂运算，解放您的思维，让您专注于数学的本质。 验证和探索猜想： 当您产生一个数学猜想时，Maple 可以帮助您快速进行数值验证，甚至进行符号推导，以极大的效率来检验您的假设，加速科学发现的进程。 构建数学模型： 在物理、工程、经济等领域，Maple 能够帮助您搭建精确的数学模型，通过模拟和分析，预测系统行为，优化设计方案。 内容预览： 本书将涵盖一系列重要的数学分支，并展示如何利用 Maple 深入研究这些主题。我们将聚焦于理论的理解与 Maple 的实践应用相结合，而非软件功能的罗列。 第一部分：微积分的深度挖掘 极限与连续性： 探索函数在某一点附近的逼近行为，理解连续性的概念。我们将利用 Maple 的绘图功能，直观展示不同类型函数的极限行为，以及如何通过数值计算来逼近极限值。 导数与变化率： 深入理解导数作为瞬时变化率的含义。本书将引导您利用 Maple 进行符号求导，并分析函数在不同点的导数，从而理解函数的增长、衰减、极值点等关键特征。我们将通过实例，展示如何利用 Maple 求解切线方程，分析物体的速度和加速度。 积分与累积效应： 掌握定积分和不定积分的意义，理解积分在计算面积、体积、功等方面的应用。您将学会使用 Maple 进行符号积分和数值积分，探索不定积分的求解技巧，并通过可视化，直观感受积分的累积效应。 级数与逼近： 学习泰勒级数、麦克劳林级数等概念，理解如何用多项式来逼近复杂函数。我们将展示 Maple 如何高效地计算级数展开，并分析级数的收敛性，为您理解函数逼近和数值算法打下基础。 第二部分：线性代数的强大工具 向量与空间： 理解向量的线性组合、线性无关等概念，探索向量空间的结构。您将学会使用 Maple 进行向量运算，例如点积、叉积，并可视化向量在多维空间中的表现。 矩阵与变换： 深入理解矩阵的运算，包括加法、乘法、逆矩阵、行列式等。本书将重点展示 Maple 在矩阵分析中的能力，例如求解线性方程组、计算特征值和特征向量，以及理解矩阵作为线性变换的几何意义。 求解线性方程组： 掌握使用 Maple 求解各种形式的线性方程组的方法，包括代数方法和数值方法。我们将讨论方程组解的存在性和唯一性，并应用于实际问题。 特征值与特征向量： 探索特征值和特征向量在分析系统稳定性和模式识别中的重要作用。您将学会如何利用 Maple 求解矩阵的特征值和特征向量，并理解它们所代表的物理或几何意义。 第三部分：数值分析的严谨实践 数值积分与微分： 学习如何使用 Maple 的数值积分和微分方法来处理解析解难以获得的问题。我们将探讨不同数值方法的原理和适用性，例如梯形法则、辛普森法则，以及向前差分、中心差分等。 方程求根： 掌握使用 Maple 的迭代算法来寻找方程的根，例如牛顿法、二分法。本书将侧重于理解算法的收敛性和精度控制，并通过实际例子展示如何应用这些方法。 插值与逼近： 学习如何使用 Maple 进行多项式插值，例如拉格朗日插值、牛顿插值，以及样条插值。您将理解如何用一组已知数据点来构建一个能够近似描述数据趋势的函数。 微分方程的数值解： 探索使用 Maple 的数值方法来求解常微分方程和偏微分方程。我们将关注欧拉方法、龙格-库塔方法等，并展示如何通过模拟来分析动态系统的演化。 第四部分：概率论与统计的量化分析 概率分布与随机变量： 学习常见的概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布）的性质，并利用 Maple 进行概率计算和可视化。 统计推断： 掌握如何利用 Maple 进行假设检验、置信区间估计等统计推断。我们将探讨参数估计、回归分析等内容，并展示 Maple 如何协助进行数据分析。 蒙特卡洛模拟： 学习如何使用 Maple 进行蒙特卡洛模拟，以估计复杂概率事件的概率或计算难以解析求解的量。 本书特色： 以概念为先导： 每一章都从数学概念的清晰阐述开始，确保读者对所涉及的数学原理有扎实的理解。 Maple 的深度融合： Maple 的应用将紧密围绕数学概念展开，而非孤立的软件教程。您将学习如何利用 Maple 来增强对数学的理解，解决实际问题。 丰富的实例与练习： 全书包含大量精心设计的数学问题和 Maple 解决方案，帮助您巩固所学知识，并能独立解决类似问题。 注重数学思想： 除了计算和求解，本书还将引导您思考数学问题背后的逻辑和思想，培养您的数学思维能力。 无论您是正在学习微积分、线性代数、数值分析、概率统计的学生，还是从事相关领域研究的科研人员，亦或是希望利用数学工具解决工程问题的工程师，这本书都将是您手中不可或缺的利器。它将帮助您跨越计算的障碍，直抵数学的精髓，在数学的世界里自由翱翔。

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对于我这种偏爱实战操作的学习者来说，这本书的章节编排简直是量身定制。它巧妙地将理论知识嵌入到一系列精心设计的项目案例中，让你在动手实践中不知不觉地吸收了知识点。我尤其喜欢其中关于项目部署和版本控制的介绍，这些内容在很多入门书籍中往往被轻描淡写，但作者却给予了足够的篇幅进行详尽的演示，包括如何处理常见的冲突、如何构建持续集成流程。每一次成功的编译和部署，都极大地增强了我的信心。更值得一提的是，书中对错误处理的讨论极其到位，它强调的不是“如何避免错误”，而是“当错误发生时，如何优雅地处理它”，这种成熟的开发观对我影响至深。这本书的排版也十分舒服，注释清晰，代码块划分合理，即便是长时间阅读也不会感到视觉疲劳。

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这本书的文字风格非常独特，带着一种沉稳的幽默感，读起来完全没有传统技术书籍的枯燥感。作者在阐述一些复杂算法时，会引用一些生活中的小故事或者历史典故来打比方，使得原本抽象的概念瞬间变得鲜活起来。比如，讲解递归时，他用了一个关于镜子反射的例子，我当时就“咯”地笑了出来，然后豁然开朗。这种“润物细无声”的教学方式，极大地降低了我的学习焦虑。而且，这本书的视野非常开阔，它不仅关注“如何做”，更关注“为什么这么做”。它引导我们去思考技术的演变轨迹，理解不同技术选型背后的历史必然性，这对于培养一个具有前瞻性的技术人员至关重要。这本书更像是一位经验丰富的导师，在你旁边，用最轻松的方式，给你最有价值的启发。

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这本书简直是打开了我对编程世界的一扇新窗户！我之前对编程一直抱持着一种敬而远之的态度，觉得那都是高深莫测的学问，直到我偶然接触到这本书。它没有用那些晦涩难懂的术语去吓唬人，而是用一种极其平易近人的方式，将复杂的概念层层剥开，就像剥洋葱一样，让你在不知不觉中领悟到编程的精妙。特别是关于数据结构的部分，作者简直是把抽象的概念具象化了，让我这个初学者也能轻松理解栈和队列的区别，不再是死记硬背，而是真正理解了它们在实际应用中的价值。而且，书中的代码示例非常贴合生活，看完之后我甚至尝试自己动手修改了一些程序，那种“我终于明白了”的成就感，是任何言语都无法替代的。如果你和我一样，对编程有着深深的“恐惧症”，这本书绝对是你的解毒良方，它会让你发现，原来学习编程可以如此有趣和充满启发性。

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读完这本书后，我感觉自己像是完成了一次酣畅淋漓的智力马拉松。这本书的深度和广度都超出了我的预期，它不仅仅停留在基础语法的讲解上，而是深入到了软件设计哲学的层面。作者对于系统优化的见解尤其独到，他并没有直接给出“最佳实践”，而是引导我们去思考不同场景下的权衡取舍，这才是真正体现了一位资深工程师的功力。我特别欣赏其中关于性能瓶颈分析的章节，那种循序渐进的排查思路，让原本一头雾水的问题变得清晰可见。说实话，市面上很多教程都是“喂食式”教学，学完之后感觉自己掌握了一堆招式，却不知道该如何实战。而这本书，它教会了我如何“思考”——如何像一个架构师那样去构建一个健壮的系统。对于那些已经有一定基础，渴望迈向中高级阶段的开发者来说，这本书无疑是一剂强效的“催化剂”。

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坦白说，我购买这本书之前，对它的期望并不高，我以为它不过是又一本换汤不换药的编程入门手册。然而，当我翻开目录后，我的看法立刻转变了。这本书的深度探索让我感到震撼，特别是它对底层原理的剖析，简直是庖丁解牛般精妙。它没有避讳那些棘手难啃的部分，反而把它们当作展示功力的舞台。例如，在内存管理的那一章，作者用图示结合文字的方式，将虚拟内存、物理内存和缓存层级之间的复杂关系梳理得井井有条，读完之后，我感觉自己对计算机的运行机制有了全新的、更本质的理解。这本书的价值在于，它不仅能教会你解决眼前的问题，更能帮你建立起一个坚实的、足以应对未来技术变革的知识体系框架。它更像是一本“内功心法”秘籍，而非简单的“招式大全”。

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Matlab中很多都可以实现Maple的功能（Matlab买了Maple的使用权),本人感觉Matlab更好些。如符号矩阵的求逆、行列式Maple给不出具体表达式，而Matlab可以。

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Matlab中很多都可以实现Maple的功能（Matlab买了Maple的使用权),本人感觉Matlab更好些。如符号矩阵的求逆、行列式Maple给不出具体表达式，而Matlab可以。

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偷软件的大神

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有點過時了...

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有过一阵子对maple实在是很感兴趣，过了之后也就没什么感觉了。