高等数学(下册)

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出版者:同济大学出版社
作者:赵利彬
出品人:
页数:188
译者:
出版时间:2007-8
价格:18.00元
装帧:
isbn号码:9787560835303
丛书系列:
图书标签:
  • 高等数学
  • 数学
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具体描述

《高等数学》(经管类)(下册)结构严谨、知识系统,讲解透彻、难度适宜、通俗易懂、适应面宽。适合作为普通高等院校经济管理类有关专业的高等数学课程的教材使用。也可作为大学本、专科理工类学生高等数学课程的教学参考书,可供成教学院或申请升本的专科院校选用,也可供相关专业人员和广大教师参考。

与本教材同步出版的《高等数学学习指导(经管类)》是教材内容的补充、延伸、拓展和深入,对教学中的疑难问题和授课中不易展开的问题以及诸多典型题目进行了详细探讨,对教师备课、授课和学生学习、复习以及巩固本教材的教学效果大有裨益。亦可作为本教材配套的习题课参考书。

探寻科学的基石:一部关于逻辑、结构与抽象思维的专著 书名: 逻辑的疆域:形式系统与计算模型的理论基础 作者: [此处可填入一个虚构的、具有学术氛围的作者名,例如:张宏伟、艾伦·图灵纪念委员会等] 出版社: [此处可填入一个虚构的、专注于学术或理工科的出版社名称,例如:新视野科学出版社、普林斯顿数字计算研究所] --- 卷首语:在严谨的边界内构建世界 本书并非面向常规的工程应用或初阶的科学普及,它是一次深入人类理性最核心领域——形式系统(Formal Systems)和计算模型(Computational Models)——的理论探险。我们生活的世界,无论是物理定律的精确描述,还是信息处理的瞬息万变,其底层逻辑都依赖于一套不可动摇的、可被形式化定义的规则。本书的宗旨,便是揭示并解构这些规则的结构、能力与局限。 我们相信,对抽象结构进行深入的理解,是突破现有技术瓶颈的关键。因此,本书内容高度依赖于严谨的数学证明、精确的符号操作以及对公理化方法的深刻洞察。 --- 第一部分:形式系统的公理化构建与基础理论 本部分将读者从直观的逻辑推演引入到形式语言和形式系统的严格定义中。我们将探索现代逻辑学的基石,并为后续探讨计算的本质奠定坚实的理论框架。 第一章:符号语言的语法与语义 1.1 命题演算(Propositional Calculus)的完备性: 严格定义连接词、原子命题,并证明其在真值函数意义下的完备性。我们将详细剖析真值表方法及其局限性,引入对反例(Counterexamples)的系统性搜索。 1.2 一阶谓词逻辑(First-Order Predicate Logic, FOL): 从个体、谓词和量词的引入开始,构建一个更具表达力的系统。本章的重点在于 FOL 的可靠性(Soundness)与完备性(Completeness)的证明(基于哥德尔的完备性定理的详细推导)。 1.3 语义学基础: 介绍模型论(Model Theory)的初步概念,包括结构(Structures)、解释(Interpretations)以及满足关系(Satisfaction Relation)。探讨非标准模型的可能性及其哲学意义。 第二章:证明论与推导系统 本章转向句法层面,关注如何通过一套明确的规则集(如自然演绎法或相继演算)从公理推导出定理。 2.1 自然演绎系统(Natural Deduction): 详细介绍引入(Introduction)和消除(Elimination)规则,并严格证明其等价于相继演算。 2.2 哥德尔的第一不完备性定理的深入分析: 本节是全书的理论高潮之一。我们将不回避其技术细节,分解哥德尔编码、自指公式的构造,并严格证明:任何足够强大的、一致的(Consistent)形式系统,都必然存在一个在该系统内既不可证亦不可否的命题。这不仅是对数学自身的界限的划定,也是对所有基于形式推理的知识系统的深刻反思。 2.3 证明的复杂性: 引入柯里-费舍尔(Curry-Howard)同构的思想,将逻辑证明与程序结构进行初步的联系。 --- 第二部分:计算的抽象模型与可计算性理论 在形式系统被构建之后,我们必须考察“可计算”的含义。本部分将从理论层面定义计算,并界定计算能力的边界。 第三章:图灵机的精密构造与计算的定义 3.1 图灵机模型(Turing Machine, TM): 详细定义图灵机的状态、读写头、带子转换函数。我们不满足于概念上的描述,而是将图灵机视为一个严格的有限状态自动机,并精确描述其操作序列。 3.2 机器的等价性与标准模型: 证明通用图灵机(Universal Turing Machine, UTM)的存在性,并论证各种变体图灵机(如多带机、栈自动机)的计算能力在本质上是等价的,从而确立“有效可计算”的直觉概念。 3.3 停机问题(The Halting Problem): 对图灵机最著名的不可解性问题进行彻底的对角线论证。详细解释为什么不存在一个通用的算法能够判断任意程序是否会在有限时间内停止。 第四章:可计算性理论的高级主题 4.1 递归函数论: 引入原始递归函数(Primitive Recursive Functions)和 μ-递归函数(μ-Recursive Functions),并证明它们与图灵可计算性的精确等价关系。 4.2 可判定性与不可判定性: 区分“可计算”(存在算法)和“可判定”(算法总能给出是/否的答案)。引入停机问题、受理问题(Acceptance Problem)以及逻辑系统的可判定性问题,展示计算理论的普适性。 4.3 邱奇-图灵论题(Church-Turing Thesis): 探讨这一核心论题——即所有“直觉上”可计算的过程都可以被图灵机模拟——的非形式性质及其在理论计算科学中的中心地位。 --- 第三部分:计算的效率与结构——复杂性理论的引入 计算的边界不仅在于“能否计算”,更在于“能否有效计算”。本部分将目光投向时间与空间的限制。 第五章:时间与空间的量化衡量 5.1 复杂度类的定义: 正式定义时间复杂度($Time(f(n))$)和空间复杂度($Space(f(n))$)类。重点分析对数空间、线性空间以及多项式时间的概念。 5.2 P 与 NP 类的精确界定: 详细阐述判定性问题(Decision Problems)与 NP 类的关系。NP 类被定义为“可以在多项式时间内验证解”的问题集,而非“可以在多项式时间内求解”的问题集。 5.3 NP 完全性(NP-Completeness): 介绍归约(Reduction)的概念,特别是多项式时间归约。通过 SAT 问题(可满足性问题)作为起点,系统地展示库克-列文(Cook-Levin)定理,并列举至少三个经典 NP 完全问题(如图灵可归约的集合覆盖、旅行商问题的判定版本等),及其在形式系统中的关键地位。 第六章:未解之谜与理论的延伸 6.1 P vs NP 问题: 对这一世纪难题进行冷静的分析,探讨为什么大多数理论家倾向于相信 $P eq NP$。讨论不同证明策略(如电路复杂性、交互式证明系统)的理论瓶颈。 6.2 随机化计算模型: 介绍 BPP(有界概率多项式时间)类,探讨引入随机性对计算能力带来的微妙提升,以及其与 P 类之间的关系猜想。 6.3 交互式证明系统(IP)与 AM 类: 简要介绍更现代的验证范式,揭示在某些问题上,证明者与验证者之间的交互可以极大地提高验证效率。 --- 结语:超越可见的界限 《逻辑的疆域》为读者提供了一套完整的理论工具箱,用以审视所有依赖于精确规则的知识体系。它揭示了:在形式系统的世界里,存在着不可逾越的深度(哥德尔不完备性)、存在着不可计算的禁区(停机问题),以及存在着效率上的巨大鸿沟(P vs NP)。 本书的价值不在于提供实用的算法手册,而在于培养一种对“计算”和“真理”边界的深刻敬畏感和批判性思维。掌握了这些形式逻辑和计算模型的理论基石,读者才能更清晰地理解现代计算机科学、人工智能的理论限制,并有能力去探索下一个尚未被形式化定义的逻辑前沿。 --- (本书附带详尽的符号索引和数百个证明练习,旨在帮助读者将抽象概念内化为直觉性的理论操作能力。)

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读后感

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用户评价

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这本书的难度梯度,在我看来,更像是一道陡峭的攀岩墙,而不是平缓的斜坡。对于那些数学基础扎实,或者已经接触过类似课程的同学来说,这本书或许能让你如虎添翼,迅速提升到更高的层次。但对于像我这样,数学天赋稍微“平庸”一些的普通学习者而言,它带来的挑战是巨大的。有时候,我感觉自己不是在学习高等数学,而是在和一位极其严谨的数学大家进行一场智力上的搏斗。书中的习题难度跨度实在太大,有些基础练习题做起来还算顺畅,但一旦跳到最后的“综合与提高”部分,那难度简直是跳跃式的。我不得不承认,我有一半的习题是需要求助于网络上的解题思路,甚至是请教了学长学姐才勉强搞懂的。这种“被碾压”的感觉虽然挫败,但也激起了我强烈的斗志,让我明白了真正的“高等”意味着什么——它要求你不仅要会计算,更要会思考,要构建起一个强大的数学直觉体系。

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说实话,这本书的排版和图示设计,简直是教科书美学的典范,至少在众多枯燥的教材中,它算是一股清流了。那些二维和三维图形的绘制,清晰得让人心悦诚服。特别是涉及到向量代数和空间几何的部分,如果光靠文字描述,我估计得彻底迷失在那个多维的世界里。但这本书里的插图,简直是我的救星。它们精准地勾勒出了那些抽象概念的实体模型,比如曲面上的切线、法平面,甚至是曲率的变化趋势,都能通过精美的图像直观地展现出来。我常常在解题卡壳的时候,盯着那些图看一会儿,灵感就自然而然地冒出来了。不过,我个人觉得,某些复杂的证明过程,如果能再增加一些“手写体”的辅助说明,或许能更好地模拟课堂上老师在黑板上推导的感觉,让过程显得不那么“机器化”和遥远。但总的来说,能把如此复杂的数学内容,用如此优雅的视觉语言呈现出来,编者团队绝对是下了大功夫的。

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这本《高等数学(下册)》真是让我又爱又恨,简直是打开了新世界的大门,但同时也差点把我困在里面出不来。我得说,作者在讲解那些高深的微积分概念时,那种抽丝剥茧的功力真是令人佩服。一开始接触到定积分和不定积分的细微差别时,我的脑子就像一团浆糊,各种公式和符号混在一起,根本分不清东南西北。尤其是那些涉及到实际应用题,比如计算旋转体的体积或者曲面的面积,光是想象那个三维空间里的图像就已经够烧脑了,更别提要把它转化为严谨的数学表达式。我记得有一次为了搞懂一个关于洛必达法则的应用,我在草稿纸上写满了各种符号,足足花了两个晚上。但最让人震撼的,还是当你真正理解了某个复杂的定理,那种豁然开朗的感觉,简直比解开一个世纪难题还要畅快。书中的例题设计得非常巧妙,从易到难,层层递进,虽然过程痛苦,但学完之后,感觉自己的逻辑思维能力都得到了质的飞跃。它不仅仅是数学书,更像是一本训练思维的武功秘籍,只是修炼的内功心法对初学者来说,可能需要极强的毅力和一点点“被虐”的心理准备。

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这本书给我的最大的启发,已经超越了单纯的数学知识本身,它更像是一次对治学态度的深刻教育。我过去总以为数学就是解题,是套公式,但读完这本书后我才意识到,真正的数学在于理解“为什么”这些公式成立,以及它们是如何被系统地构建起来的。特别是涉及到多元函数微积分的部分,那种将一维的极限、导数、积分概念,通过精妙的推广应用到更高维度空间的过程,充满了数学家无与伦比的创造力和洞察力。每次当我完成一个复杂的运算,或者成功地用严密的逻辑证明了一个命题时,我都会产生一种强烈的敬畏感——这是人类智慧的结晶。这本书的价值,不在于你做对了多少题,而在于它能否在你心中播下一颗对真理的探求欲的种子。它是一把钥匙,让你有资格窥探更深层次的科学世界,尽管过程充满荆棘,但最终的风景绝对值得。

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从内容编排的角度来看,这本书的逻辑衔接堪称教科书级别的严密。它并没有急于展示那些令人眼花缭乱的复杂定理,而是非常注重基础概念的铺垫和推导过程的完整性。比如,在讲解级数收敛性的判定准则时,作者会先回顾相关的数列极限知识,然后非常自然地引出比值判别法和根值判别法,每一步的过渡都像是精心设计好的齿轮咬合,紧密配合,不留一丝松动。这种循序渐进的方式,使得学习过程虽然缓慢,但地基打得非常牢固。我特别欣赏它在处理理论定义时那种近乎苛刻的准确性,每一个“必须”、“只有当”都被运用得恰到好处,让人不敢有丝毫的马虎。这也是为什么我发现,一旦我跳过某个看似简单的定义回顾,后面的内容就会立刻感到吃力,这本书告诉你:想走捷径,门都没有。

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