高等数学(下册)

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页数:315
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出版时间:2008-1
价格:21.40元
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isbn号码:9787040226621
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具体描述

《高等数学(下)》是普通高等教育“十一五”国家级规划教材,是按照教育部提出的高等教育面向21世纪教学内容和课程体系改革计划的精神。本册主要内容为多元函数微积分、级数与复变函数等。另外还有教学实验及三个附录。

《概率论与数理统计》 本书系统地介绍了概率论与数理统计的基本概念、理论和方法。内容涵盖了随机事件及其概率、随机变量及其数字特征、常见概率分布、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、回归分析以及方差分析等核心知识点。 第一章 随机事件与概率 本章首先引入了随机现象和随机事件的概念,并对事件的包含、相等、和、差、积等运算进行了详细阐述。在此基础上,本书给出了概率的定义,包括古典概率、统计概率和公理化概率,并深入讨论了条件概率和独立性。联合概率、边缘概率以及贝叶斯公式是本章的重要内容,它们在解决实际问题中具有广泛的应用。例如,通过贝叶斯公式,我们可以根据新的证据更新原有的概率判断,这在医学诊断、风险评估等领域至关重要。此外,本章还探讨了事件的独立性,这是理解多个随机因素之间相互作用的基础。 第二章 随机变量及其数字特征 本章着重于随机变量的概念,将随机事件的发生与数值的产生联系起来。我们区分了离散型随机变量和连续型随机变量,并分别介绍了它们的概率分布(概率质量函数和概率密度函数)以及累积分布函数。数学期望和方差是衡量随机变量取值集中趋势和离散程度的关键数字特征。本书还引入了高阶矩、偏度和峰度等概念,以更全面地刻画随机变量的分布特征。理解这些数字特征对于概括和分析随机变量的行为模式至关重要。 第三章 常见概率分布 本章详细介绍了几种在理论研究和实际应用中最为常见的概率分布。对于离散型随机变量,我们学习了伯努利分布、二项分布、泊松分布以及几何分布等。这些分布常用于描述特定条件下事件发生的次数或间隔。对于连续型随机变量,我们重点介绍了均匀分布、指数分布、正态分布以及卡方分布、t分布和F分布等。其中,正态分布因其在自然界和许多社会现象中的普遍存在而被称为“钟形曲线”,是统计学中最重要的一种分布。本章还讲解了如何利用这些分布来建模和分析各种随机现象。 第四章 多维随机变量及其数字特征 本章将研究对象扩展到多个随机变量同时取值的情况。我们介绍了联合分布函数、联合概率密度函数以及边缘分布。协方差和相关系数是衡量两个随机变量之间线性关系强弱的重要指标。此外,本章还讨论了条件分布、条件期望和条件方差,这对于分析一个随机变量在给定另一个随机变量取值后的行为至关重要。理解多维分布和变量间的相关性,是进行多元统计分析的基础。 第五章 大数定律与中心极限定理 本章是概率论的核心部分,阐述了在大量重复试验下随机变量的极限行为。大数定律(切比雪夫大数定律、伯努利大数定律、柯尔莫哥洛夫强大数定律)表明,样本均值在概率上收敛于期望值,这为统计推断提供了理论依据。中心极限定理(林德伯格-勒维中心极限定理、李雅普诺夫中心极限定理)指出,无论原随机变量的分布如何,大量独立同分布随机变量的均值(或其标准化形式)的分布都近似服从正态分布。这一强大结论使得许多原本难以处理的问题能够通过正态分布得到近似解答。 第六章 数理统计的基本概念 本章开始进入数理统计的范畴,侧重于从样本数据推断总体特征。我们首先定义了总体、样本、统计量等基本概念,并介绍了样本的独立性和同分布性。常见的统计量,如样本均值、样本方差等,将在后续章节中发挥重要作用。本章还强调了抽样分布的重要性,它是统计推断的理论基础。 第七章 参数估计 参数估计是根据样本信息估计总体分布中的未知参数。本章介绍了点估计和区间估计两种主要方法。对于点估计,我们学习了矩估计法和最大似然估计法,并讨论了估计量的无偏性、有效性和一致性等性质。对于区间估计,本章详细阐述了置信区间的概念和构造方法,以及如何根据不同的置信水平确定参数的可能取值范围。 第八章 假设检验 假设检验是数理统计中用于对总体参数的某个断言进行验证的统计方法。本章介绍了原假设和备择假设的提出,以及检验统计量的构造。我们学习了第一类错误(拒绝真原假设)和第二类错误(接受假原假设)的概念,并介绍了检验的显著性水平和功效函数。常见的检验方法,如t检验、z检验、卡方检验等,在本章中都有详细的讲解和应用实例。 第九章 回归分析 回归分析用于研究变量之间的数量关系,并建立预测模型。本章首先介绍了简单线性回归,分析自变量对因变量的影响。我们学习了最小二乘法的原理,以及如何估计回归系数、检验回归方程的显著性以及进行预测。随后,本章扩展到多元线性回归,探讨多个自变量同时对因变量的影响。 第十章 方差分析 方差分析(ANOVA)是一种用于比较两个或多个组均值差异的统计技术。本章介绍了单因素方差分析,用于检验不同处理水平对观测结果的影响。通过将总变异分解为组间变异和组内变异,并利用F检验来判断各组均值是否存在显著差异。 本书结构严谨,逻辑清晰,配有大量例题和习题,旨在帮助读者掌握概率论与数理统计的核心知识,并能将其应用于解决实际问题,为进一步学习统计学及其相关领域打下坚实基础。

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目录信息

读后感

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用户评价

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《高等数学(下册)》这本书的内容深度和广度都非常令我满意。作者在讲解抽象的数学概念时,并没有回避其严谨的数学推导,而是将这些推导过程写得非常清晰易懂,并且注重逻辑的连贯性。我特别欣赏作者在讲解向量和空间解析几何的部分,作者非常系统地介绍了向量的运算,以及直线、平面在三维空间中的方程表示。这对于我理解三维空间的几何关系至关重要。我之前在学习相关内容时,总是对空间中的直线和平面表示感到困惑,而这本书通过精美的插图和清晰的文字说明,将这些抽象的概念具象化,让我能够轻松地理解。例如,作者在讲解平面方程时,引入了法向量的概念,并通过向量的内积来推导平面的点法式方程,这种方法让我能够从向量的角度来理解平面的性质,受益匪浅。而且,书中的例题也涵盖了各种复杂的几何问题,比如计算点到平面的距离、两条直线之间的夹角等,都提供了详细的解题步骤和思路分析,这对于我提升解题能力非常有帮助。我经常会在做完例题后,思考是否有其他的解题方法。

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这本书带给我最大的感受就是“豁然开朗”。作者的讲解思路非常清晰,逻辑性极强,将原本可能令人望而生畏的数学概念,用一种引人入胜的方式呈现出来。我尤其对书中关于微分几何的部分印象深刻。之前我对曲线的曲率、挠率以及曲面的第一、第二基本形式这些概念,总是感觉非常抽象,但在这本书里,作者通过精美的插图和清晰的文字说明,将这些概念具象化,让我能够轻松地理解。例如,作者在讲解曲率时,不仅仅给了数学定义,还从几何直观上解释了曲率的大小代表了曲线弯曲的程度,并通过具体的例子来计算一些常见曲线的曲率。这种“由表及里”的讲解方式,让我对这些概念有了更深刻的理解。而且,书中的例题也设计得非常到位,既有基础的计算题,也有需要综合运用多个知识点才能解决的应用题,难度梯度设置合理,能够有效检验我们对知识的掌握程度。我经常会在做完例题后,思考是否有其他的解题方法,并且尝试着将书中讲解的知识应用到解决实际问题中去。

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《高等数学(下册)》这本书真的给我带来了很多惊喜。作者的教学思路非常清晰,将原本可能令人望而生畏的数学概念,用一种引人入胜的方式呈现出来。我尤其对书中关于级数的部分印象深刻。之前我对级数,尤其是无穷级数,总是感觉非常神秘,总觉得它是在玩弄无穷的概念,而这本书则详细地讲解了收敛与发散的判定方法,以及各种常见的级数,比如泰勒级数和傅里叶级数。作者不仅给出了严格的数学定义和证明,还重点强调了这些级数在实际中的应用,比如用级数来近似表示复杂的函数,这在工程和物理学中有着极其广泛的应用。我最喜欢的部分是关于泰勒级数的讲解,作者用一种非常直观的方式,展示了如何用多项式来逼近一个函数,并逐步提高逼近的精度。这种“化复杂为简单”的思想,让我对数学的强大力量有了更深刻的认识。而且,书中的例题都非常具有代表性,涵盖了各种类型的级数问题,并且提供了详尽的解题步骤和分析,这对于我巩固所学知识非常有帮助。我常常会跟着书中的例题,一步一步地推导,感觉自己就像一个数学家,在探索数学的奥秘。

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不得不说,《高等数学(下册)》的排版设计也给我留下了深刻的印象。纸张的质感很好,摸起来舒服,印刷也十分清晰,没有出现模糊不清的字迹或者错别字,这对于长时间阅读的人来说,是非常重要的。封面设计简约而不失大气,整体感觉非常专业。更重要的是,书中对于公式的推导过程,作者都写得非常详尽,每一个步骤都清晰可见,并且标注了所使用的定理和性质,这让我在理解公式的来源和适用范围时,能够做到心中有数。不像有些书籍,上来就直接给出公式,让人觉得云里雾里,不知道这个公式是怎么来的,为什么是这样的。这本书则完全避免了这个问题。我特别欣赏作者在讲解一些比较抽象的概念时,会引用生活中的例子来辅助说明,比如在讲解极限的时候,用到了“无穷接近”的概念,虽然是数学上的理论,但作者将其类比为“你离目标越来越近,但永远达不到”,这种贴切的比喻瞬间就拉近了数学与生活的距离,让我觉得数学不再是遥不可及的象牙塔里的学问,而是与我们的生活息息相关的。而且,书中的章节划分也十分合理,每个章节都有明确的主题和学习目标,这让我在学习过程中能够清晰地知道自己要掌握哪些知识点,并且能够有条不紊地进行学习。我常常会在学习完一个章节后,回头看看书前面的学习目标,检查自己是否已经完全掌握了。

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《高等数学(下册)》这本书的语言非常流畅,阅读起来没有任何障碍。作者的讲解风格非常沉稳,一步一个脚印,让我能够安心地跟随他的思路学习。我特别欣赏作者在讲解概率论和数理统计的基础概念时,所采用的严谨而又易懂的方式。虽然这是高等数学的范畴,但作者并没有将其写得过于晦涩难懂。他首先从概率的基本概念讲起,比如样本空间、事件、概率的公理化定义,然后逐步引出了随机变量、概率分布、期望、方差等重要概念。我之前对这些概念总是理解得比较模糊,而这本书通过大量的例题和图示,将这些抽象的概念变得非常直观。例如,作者在讲解正态分布时,用了非常生动的例子来解释其“钟形曲线”的含义,以及它在现实生活中的广泛应用。而且,书中的习题也设计得非常巧妙,既有基础的计算题,也有需要运用多个知识点才能解决的应用题,难度梯度设置合理,能够有效检验我们对知识的掌握程度。我经常会在做完习题后,回顾书中的讲解,加深对概念的理解。

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《高等数学(下册)》这本书的作者在讲述内容的时候,非常有条理,逻辑性很强,并且用词非常精准。我之前在学习微积分的时候,常常会被一些新的概念搞得晕头转向,比如导数、微分、积分,它们之间到底有什么联系和区别,我总是理解得不够透彻。但是这本书,它非常系统地讲解了这些概念,并且强调了它们之间的内在联系。比如,作者在讲解导数的时候,不仅仅是给了定义,还深入地分析了导数的几何意义(切线的斜率)和物理意义(瞬时变化率),并以此为基础,逐步引出了微分的概念,再到积分。这种由浅入深、层层递进的讲解方式,让我对这些概念有了非常深刻的理解。而且,书中的公式推导,作者也写得非常严谨,每一步都有充分的理由和依据,让我能够完全信服。不像有些书,公式的推导过程就好像凭空出现一样,让人摸不着头脑。我尤其喜欢作者在讲解反导数(不定积分)时,强调了它是导数运算的逆运算,这种视角让我更容易理解积分的核心思想。此外,书中的一些证明题,作者也给出了多种解题思路,并且对每种思路的优劣进行了分析,这对于提升我的解题能力非常有帮助。我经常会自己先尝试解答,然后对照书中的解答,学习不同的方法和技巧。

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这本书的另一个优点是它对数学概念的理解进行了深入的挖掘。作者并不只是简单地罗列公式和定理,而是深入地探讨了这些数学概念背后的思想和逻辑。我尤其喜欢作者在讲解曲面积分和体积积分的部分。这部分内容对我来说一直是一个挑战,但我在这本书中找到了清晰的指引。作者先从二重积分和三重积分的定义出发,然后循序渐进地讲解了它们在计算面积、体积方面的应用,以及如何通过参数方程来表示曲面和区域。我最印象深刻的是作者在讲解曲面积分时,用到的“高斯公式”和“斯托克斯公式”,这些公式将复杂的积分问题转化为更简单的形式,大大提高了计算的效率。作者不仅给出了这些公式的证明,还重点分析了它们在物理学中的应用,比如在电磁学和流体力学中的应用。这种将数学理论与实际应用紧密结合的方式,让我觉得学习数学非常有意义。而且,书中的习题也设计得非常到位,既有基础的计算题,也有需要综合运用多个知识点才能解决的应用题,难度梯度设置合理,能够有效检验我们对知识的掌握程度。

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这本书的语言风格非常适合我们这种正在学习高等数学的学生。作者的表述既严谨又不失生动,不会让人觉得枯燥乏味。虽然是作为“下册”的书籍,内容上必然比“上册”更具挑战性,但作者的讲解方式却有效地降低了学习门槛。例如,在涉及多元函数部分,作者运用了很多三维图形的描绘,并辅以清晰的文字说明,帮助我们直观地理解曲面、空间曲线等概念。这对我这种对空间想象能力稍弱的学生来说,简直是福音。我之前在其他书籍中学习多元函数时,总是觉得很难抓住重点,而这本书通过精美的插图,让我能够更清晰地看到函数的图像以及它们的性质。特别是关于方向导数和梯度,作者用非常贴切的比喻,将抽象的数学概念与我们熟悉的生活场景联系起来,例如将梯度比作“最陡峭的上坡方向”,这瞬间就让我明白了它的物理意义和实际应用。而且,书中的习题也设计得非常巧妙,既有基础的计算题,也有需要运用多个知识点才能解决的应用题,难度梯度设置合理,能够有效检验我们对知识的掌握程度。我经常会在做完习题后,回顾书中的讲解,看看是否有我忽略的细节。

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这本书真的让我对数学这个学科有了全新的认识,以前总觉得数学枯燥乏味,充斥着各种抽象的概念和繁琐的计算,但翻开《高等数学(下册)》之后,我发现自己完全错了。作者的讲解风格非常清晰,逻辑性极强,循序渐进地将复杂的知识点层层剥开,就像一位经验丰富的向导,带领我穿越迷雾,抵达数学的殿堂。特别是关于积分的部分,我之前总是搞不清定积分和不定积分的区别,也对它的几何意义理解得模模糊糊。但在这本书里,作者通过生动的图示和通俗易懂的语言,将积分的应用场景一一展现,比如计算曲线下面积、旋转体的体积,甚至还涉及到了物理学中的功的计算。我尤其喜欢作者在讲解定积分时,用到的“黎曼和”的概念,它将一个连续的积分过程分解成无数个小矩形的面积累加,这种“化繁为简”的思想让我豁然开朗。而且,书中的例题也是精心挑选的,覆盖了各种题型,从基础的计算题到复杂的应用题,都提供了详细的解题步骤和思路分析,这对于我这种需要大量练习来巩固知识的学生来说,简直是宝藏。我常常会跟着书中的例题一步一步地推导,感觉自己就像一个侦探,在寻找数学问题的答案。不仅如此,书中还穿插了一些数学史上的趣闻轶事,这让我在学习枯燥的理论知识之余,还能感受到数学的魅力和历史的厚重感,仿佛听着前人的智慧在诉说着。这种将理论与实践、知识与趣味巧妙结合的方式,无疑大大提升了我学习的积极性和主动性。

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这本书的编排方式是我见过最棒的之一。每一个章节都以一个引人入胜的问题或者一个实际的应用场景作为开端,瞬间就能抓住我的注意力,激发我的学习兴趣。作者并没有上来就抛出枯燥的数学公式,而是先通过生活中的例子或者科学现象,来引出需要解决的数学问题,然后再逐步引入相应的数学工具和概念。这种“问题驱动”的学习模式,让我觉得学习数学不再是被动的接受知识,而是主动地去探索和发现。我尤其喜欢作者在讲解微分方程的部分,作者先用一个非常经典的例子,比如人口增长模型或者放射性衰变模型,来展示微分方程在描述自然现象中的重要性,然后才开始讲解求解微分方程的方法。这种方式让我能够清楚地理解学习这些数学工具的意义和价值。而且,书中对于求解微分方程的各种方法,比如分离变量法、一阶线性微分方程的解法,都给出了非常详细的推导和清晰的步骤,并配有大量的例题,让我能够充分练习和掌握。我常常会在做完习题后,回顾书中的讲解,加深对概念的理解。

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考完了哦耶

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难度较大啊,居然要学复变函数

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82分==

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82分==

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82分==

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