数学是研究数量关系与空间形式的一门科学。学习数学有助于提高学生分析问题和解决问题的能力、抽象思维的能力、空间图形想象的能力。《应用数学(理工类)上册》根据教育部制定的《高职高专教育高等数学课程教学基本要求》编写,突出“以学生发展为本”的教育思想,以“必需、够用、好用、实用”为原则,讲解了函数、极限与连续、导数与微分、导数的应用、不定积分等内容。
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读完这本书的后半部分,我最大的感受是,它在尝试覆盖的领域实在太广了,反而显得每部分都有些蜻蜓点水。书中用相当大的篇幅讨论了运筹学中的线性规划问题,从单纯形法到对偶理论,讲解得不可谓不透彻,细节丰富得让人几乎能背诵下每一步迭代的条件。但紧接着,它又跳跃到了离散数学中的图论基础,花了大量篇幅讲解树的遍历和最短路径算法,这些内容虽然重要,但感觉与前半部分那种偏向连续数学的风格有些脱节,缺乏一个有力的主线来统合这些看似不相关的知识点。更让我感到困惑的是,在讲解傅里叶分析时,作者似乎完全忘记了前面铺垫的那些微分方程背景,直接引用了复杂的积分公式,这对于那些记性稍差或者需要回顾上下文的读者来说,无疑增加了理解的难度。这本书的结构更像是一本百科全书式的数学知识汇编,而非一本聚焦于“应用”的专著。如果能选取两到三个核心应用领域——比如流体力学模拟或者经济预测模型——然后深入挖掘其背后的数学工具链,形成一个有机的整体,这本书的价值将会大大提升。现在的状态是,知识点都很标准,但缺乏一种“叙事性”,让读者感觉像是在翻阅一本不同章节由不同作者撰写的合集。
评分这本书的语言风格非常严谨,几乎每一个句子都像是一个数学定理的引理或推论,措辞极为谨慎,避免使用任何模糊的描述。这种风格在定义和证明部分显得尤为出色,保证了逻辑链条的无懈可击。然而,这种过度严谨也带来了阅读上的枯燥感。全书充斥着大量的符号操作和逻辑推导,鲜有可以帮助读者松一口气的、具有启发性的讨论或历史背景介绍。例如,在涉及矩阵的特征值分解时,作者只是平静地给出了分解的步骤和性质,并没有提及这种分解在量子力学或图像处理中是如何被赋予物理意义和直观解释的。这种缺少“故事性”的讲述方式,使得许多概念在被推导出来之后,就如同脱离了实际场景的纯粹符号,难以在读者的头脑中形成深刻、持久的印象。我发现自己不得不频繁地停下来,试图在脑海中构建一个可以承载这些数学结构的具象场景,否则,那些优美的公式很快就会被遗忘。一本真正好的应用数学书籍,应当是理论的严密性与应用场景的生动性之间达到完美的平衡,而此书明显更偏向了前者,牺牲了读者的阅读兴趣和记忆效率。
评分从一位工程背景人士的角度来看,这本书的“应用”二字似乎被赋予了一种非常宽泛的解释。书中用了大量篇幅来构建抽象的模型,例如,在介绍微分方程时,花了大量精力去证明解的存在性和唯一性,这无疑是纯数学领域的核心议题。但当我们试图将这些模型应用于实际的控制系统设计时,比如设计一个PID控制器,需要确定增益参数的范围和稳定性裕度,书中却几乎没有提供任何关于如何从理论模型过渡到工程参数设定的步骤或指导。它教会了我如何证明一个系统的稳定性,但没有告诉我如何确保一个实际的、有延迟和饱和效应的系统稳定运行。这种理论与实践之间的鸿沟是相当明显的。对于我这类需要快速掌握特定数学工具并将其应用于解决具体工程难题的读者来说,这本书提供的理论支撑显得有些过于沉重且不直接。我更希望看到的是,在推导出关键方程后,作者能立刻展示一个简化的例子,说明如何通过数值方法求解,并分析不同求解策略对工程结果的影响。这本书更像是数学的“为什么”,而不是工程所需的“怎么做”。
评分这本书的封面设计得十分朴实,墨绿色的底色配上手写体的书名,给人一种沉静、学术的感觉,我原本期待能在这本书里找到一些关于现代金融模型构建的深度解析,特别是那些涉及到随机微积分和偏微分方程的应用,毕竟“应用数学”这个名字暗示了它会紧密结合实际问题。然而,阅读下来,我发现书中对理论的介绍虽然严谨,但似乎过于侧重于基础概念的梳理,比如对线性代数中矩阵分解的详尽论述,以及初级概率论中独立事件概率的计算。这些内容固然是数学的基石,但对于一个期待看到前沿应用,比如机器学习中优化算法的数学原理或者数据拟合中的最小二乘法在复杂非线性系统中的具体案例的读者来说,会感到有些意犹未足。例如,在介绍完基本的微积分后,期待中的数值方法部分,比如有限元法或有限差分法的实际操作和代码实现示例几乎没有提及,更多的是对收敛性和稳定性的理论证明。这样的结构使得这本书更像是一本为数学专业本科生准备的,用于巩固基础概念的教材,而不是一本面向工程或科研领域,旨在展示数学工具如何解决实际复杂问题的参考书。我希望看到更多的图表、具体的物理或工程背景案例来串联起那些抽象的公式,让知识点“活”起来。
评分这本书的排版和印刷质量是无可挑剔的,字体清晰,公式的上下标和希腊字母标注得非常准确,这对于阅读数学文本来说至关重要,至少在物理层面保证了阅读体验的顺畅。然而,在内容深度上,我发现它似乎停留在了一种比较“安全”的层面。比如在讨论误差分析时,它详细阐述了舍入误差的来源和量级估计,这对于理解计算的精确性很有帮助。但当涉及到一个真实的、充满噪声的测量数据集时,书中提供的处理方法却显得过于理想化,缺乏对实际数据预处理,例如异常值检测或数据平滑的提及。我原本以为,既然是“应用”,就应该包含一些处理现实世界“脏数据”的技巧。此外,关于优化问题的描述,主要集中在凸优化和梯度下降法的基本收敛性证明上,对于现代优化中非常流行的随机梯度下降(SGD)及其在深度学习中的变体,比如Adam优化器背后的数学原理,这本书完全没有涉猎,这让这本书在时效性上显得落后了半拍。它似乎更倾向于维护一个永恒不变的数学基础,而对数学在当代科技领域中的快速发展保持了一种审慎的距离。
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