微积分（上册） pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:高等教育出版社

作者:James Stewart

出品人:

页数:699

译者:

出版时间:2004-7

价格:60.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787040140033

丛书系列:海外优秀数学类教材系列丛书

图书标签:

数学
微积分
教材
Calculus
英文原版
数学思维
math
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具体描述

《微积分》(上)(第5版)为海外优秀数学类教材系列丛书之一，从Thomson Learning出版公司引进，《微积分》(上)(第5版)2003年全球发行约40余万册，在美国，占领了50％-80％的微积分教材市场，其用户包括耶鲁大学等名牌院校及众多一般院校600多所。《微积分》(上)(第5版)历经多年教学实践检验，内容翔实，叙述准确、对每个重要专题，均用语言地、代数地、数值地、图像地予以陈述。作者及其助手花费了三年时间，在各种媒体中寻找了最能反映应用微积分的教学实例，并把它们编入了教材。因此，《微积分》(上)(第5版)例、习题贴近生活实际，能充分调动学生学习的兴趣，此外。《微积分》(上)(第5版)语言朴实、流畅．可读性强，比较适合非英语国家的学生阅读。值的一提的是，《微积分》(上)(第5版)较好地利用了科技。随书附赠两张CD-ROM，一张称为“感受微积分”，提供了一个实验环境，如同一个无声的老师，用探索、发现式的方法逐步引导学生分析并解决问题，还能链接到学习网站www.stewartcalculus.com。另一张称为“交直学习微积分”，包含有与微积分教学有关的视频与音频等。

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好的，这是一本名为《线性代数基础与应用》的图书简介，内容详尽且不含任何关于您提到的《微积分（上册）》的内容。《线性代数基础与应用》探索向量空间的深层结构与现实世界的桥梁图书简介在当今高度依赖数据分析、复杂系统建模和计算科学的时代，线性代数无疑是数学工具箱中最核心、最不可或缺的一环。本书《线性代数基础与应用》旨在为读者提供一个既严格又直观的线性代数知识体系，它不仅仅是一门纯粹的代数课程，更是理解现代科学、工程、经济乃至人工智能领域底层逻辑的钥匙。本书的编写遵循“理论先行，应用驱动”的原则，力求在保证数学严谨性的同时，充分展现线性代数在实际问题中的强大威力。我们避免了冗长而抽象的纯理论堆砌，而是通过精心设计的例子和应用场景，引导读者逐步深入理解向量、矩阵、线性变换等核心概念的几何意义和代数本质。 --- 第一部分：基石构建——向量、矩阵与线性方程组本部分是整个线性代数学习的起点，重点在于建立坚实的基础概念。第一章：向量空间与子空间本章首先从直观的二维和三维空间引入向量的概念，随后推广到抽象的$n$维实数空间 $mathbb{R}^n$。我们详细阐述了向量的线性组合、张成（Span）的概念，以及线性无关性的判断标准。核心在于理解基（Basis）和维度（Dimension）这两个决定向量空间结构的关键属性。我们深入探讨了子空间的概念，特别是零空间（Null Space）和列空间（Column Space），并引入了秩-零化度定理（Rank-Nullity Theorem），揭示了矩阵内在结构的平衡关系。第二章：线性变换与矩阵表示线性变换是连接不同向量空间的桥梁。本章将线性变换的几何直观（如旋转、投影、拉伸）与代数表达紧密结合。我们展示了任意线性变换都可以用一个特定的矩阵来表示，并探讨了矩阵乘法在变换复合中的意义。重点内容包括变换的核（Kernel）和像（Range），它们分别是零空间和列空间的抽象对应。本章通过构造性证明，确保读者能够熟练地在不同基下进行坐标变换，理解矩阵的本质是“坐标系上的操作指令”。第三章：线性方程组的求解与结构线性方程组是线性代数最原始的应用场景。本章系统地介绍了求解线性方程组的经典算法——高斯消元法（Gaussian Elimination）及其背后的理论支撑——行阶梯形（Row Echelon Form）和简化行阶梯形（Reduced Row Echelon Form, RREF）。我们不仅关注如何找到解，更关注解的存在性和唯一性的结构分析，即“什么时候有解？解的形式是怎样的？”这部分内容为后续学习逆矩阵和矩阵分解打下了坚实的计算基础。 --- 第二部分：矩阵的深度剖析与结构优化在掌握了基本操作后，本部分开始深入挖掘矩阵本身的性质，特别是如何通过变换来简化和揭示矩阵的内在信息。第四章：行列式行列式作为衡量方阵性质的单一数值，在本章中被赋予了几何和代数的双重解释。我们从面积和体积的缩放因子角度引入行列式的概念，随后介绍其代数定义（如代数余子式展开）。重点在于利用行列式判断矩阵的可逆性，并阐述其与线性方程组唯一解之间的深刻联系。对使用行列式法则（如Cramer’s Rule）的讨论，则展示了其在理论推导上的便利性。第五章：特征值与特征向量这是线性代数中最具威力的一章。特征值和特征向量描述了线性变换作用下方向不变的特殊向量。本章详细推导了如何通过求解特征方程来找到它们，并探讨了特征值的代数重数与几何重数的关系。理解特征值和特征向量是理解系统稳定性、动力学行为和数据降维（如PCA）的关键。第六章：对角化与相似性如果一个矩阵可以通过相似变换对角化，那么它在特定基下将表现得极为简单，即对角矩阵。本章阐述了矩阵可对角化的充分必要条件，以及如何利用特征分解来简化矩阵的幂运算和高次方的计算，这在处理马尔可夫链和差分方程的迭代求解中至关重要。同时，我们探讨了相似矩阵的概念，理解它们在不同基下的线性变换是相同的，只是观察视角不同。 --- 第三部分：空间结构与正交性本部分将视角从一般的向量空间转向更具几何意义的内积空间，着重于长度、角度和正交性这些概念。第七章：内积、长度与正交性本章引入了内积（Inner Product）的概念，它使得我们可以在抽象向量空间中定义长度和角度。重点讨论了欧几里得空间中的标准内积，并推广到更一般的函数空间。正交性（Orthogonality）是本章的核心。我们介绍了正交向量集和正交基的概念，这些基结构极大地简化了坐标投影和求解问题的复杂性。第八章：正交投影与最小二乘法当一个方程组无解时，我们寻求的是“最佳近似解”。本章将正交性应用于求解无解线性方程组的最小二乘解。通过构造法线方程（Normal Equations）和利用正交投影定理，我们展示了如何在最小化误差的意义下找到近似解。这直接连接到回归分析和数据拟合的实际需求。第九章：正交对角化与奇异值分解（SVD）对于对称矩阵，我们证明了它们总是可以被正交对角化，这保证了其特征向量天然是相互正交的，极大地增强了矩阵分析的可靠性。在此基础上，本章引入了奇异值分解（Singular Value Decomposition, SVD）。SVD是线性代数中应用最广泛的矩阵分解技术之一，它能将任意矩阵分解为一个正交矩阵、一个对角矩阵（奇异值）和一个正交矩阵的乘积。SVD在数据压缩、图像处理、推荐系统和主成分分析（PCA）中的应用将作为重点案例贯穿本章。 --- 第四部分：应用与扩展——深入计算与结构分析最后一部分聚焦于更高级的分解技术及其在工程和数据科学中的直接应用。第十章：矩阵分解的进阶本章系统梳理并比较了几种重要的矩阵分解形式，包括LU分解（求解大型稀疏系统）、QR分解（用于数值稳定计算，特别是特征值计算的迭代方法）以及Cholesky分解（用于正定矩阵）。理解这些分解的计算效率和适用场景，是从事数值线性代数工作的基础。第十一章：应用案例研讨本章将前面学到的理论应用于具体的实际问题： 1. 图论与网络分析：使用邻接矩阵和拉普拉斯矩阵分析网络连通性与中心性。 2. 动力系统：利用特征值分析线性系统的稳定性和长期行为。 3. 数据降维：深入探讨主成分分析（PCA）如何利用SVD和特征值分解从高维数据中提取关键信息。《线性代数基础与应用》的结构设计力求在严谨的数学推导和广泛的工程应用之间搭建坚实的桥梁。无论您是理工科学生、数据科学家、工程师，还是希望深入理解现代计算科学核心的专业人士，本书都将为您提供一套扎实、实用且富有洞察力的线性代数知识体系。通过对本书的学习，读者将能够以更清晰、更结构化的方式看待和解决复杂的世界性问题。

作者简介

詹姆斯·斯图尔特（James Stewart），毕业于斯坦福大学和多伦多大学，并在这两所大学分别取得了硕士和博士学位；曾在伦敦大学从事研究工作；在斯坦福大学期间深受数学教育大家乔治·波利亚（George Polya）的影响；现为加拿大麦克马斯特大学的数学教授。他的研究领域是调和分析。他所编写的若干本微积分以及微积分基础的教科书都十分畅销。

目录信息

Preface
To the Student
A Preview of Calculus
1 Functions and Models
2 Limits and Derivatives
3 Differentiation Rules
4 Applications of Differentiation
5 Integrals
6 Applications of Integration
7 Techniques of Integration
8 Further Applications of Integration
9 Differential Equations
10 Parametric Equatinons and Polar Coordinates
11 Infinite Sequences and Series
12 Vectors and the Geometry of Space
13 Vector Function
14 Partial Derivatives
15 Multiple Integrals
16 Vectors Calculus
17 Second-Order Differential Equation
Appendixes
A Numbers，Inequalities，and Absolute Values
B Coordinate Geometry and Lines
C Graphs of Second-Degree Equations
D Trigonometry
E Sigma Notation
F Proofs of Theorems
G Complex Numbers
H Answers to Odd-Numbered Exercises
Index
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

http://ocw.nctu.edu.tw/riki_detail.php?pgid=17&cgid=5 http://ocw.nctu.edu.tw/riki_detail.php?pgid=239&cgid=5 重点推荐 calculus Lecture videos from North Carolina State University http://www.math.ncsu.edu/calculus/web/videos.html 八卦 http://book.doub...

评分☆☆☆☆☆

评论区的新浪ishare答案失效了，就自己找了下 http://www.ed2000.com/ShowFile.asp?FileID=9957 [美国大学参考教材].James.Stewart.Calculus.5.Edition.Answers.pdf 这个就是。

评分☆☆☆☆☆

very thorough in calculus theories and also in application to various of areas, like economics, biology physics and engineering. rich in graphs the author is very good at arrange materials, which would help you a lot on remembering the content. use it as...

评分☆☆☆☆☆

只要是个有基本英语阅读能力 + 高中数学水平的人自习通读此书后都能基本掌握微积分的大多数概念和用法作为理工科学生的常备工具书也是一个不错的选择拥有大量详细的例题和课后试题每章节结束还有大量的复习题力荐

评分☆☆☆☆☆

06年冬天大二寒假时去北京买的,在哪买的的忘了,似乎是在中关村图书大厦还是西单图书大厦来着...两年了,才看了两页,最近要考六级决定拿出来翻翻.

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本教材，说实话，拿到手的时候我心里是有点打鼓的。毕竟“微积分”这三个字摆在那里，光是听着就觉得是大学里最难啃的硬骨头之一。我本身对数学就不是特别擅长，所以一开始我就抱着“能看懂多少算多少”的心态。但翻开第一章后，我发现作者的叙事方式非常注重直观感受，而不是上来就抛一堆抽象的符号。他们花了大篇幅去解释“极限”这个概念的引入，用了很多生活中的例子来类比，比如河流的汇聚、钟摆的摆动，这一下子就拉近了理论与现实的距离。我特别欣赏它在讲解导数时，没有直接跳到斜率的定义，而是先探讨了“变化率”的意义，比如汽车的速度如何瞬间确定。这种“先理解现象，再抽象规律”的编排，极大地缓解了我对纯数学推导的恐惧。而且，书中的配图质量非常高，三维空间的图形、曲线的逼近过程，都用清晰的图示辅助说明，不像有些老教材，图少不说，画得还很模糊，根本看不出那个趋势。对于初学者来说，这种可视化的引导是至关重要的，它能帮助我们在脑海中构建起一个立体的数学模型，而不是仅仅停留在纸面上的公式堆砌。总的来说，对于想扎扎实实从零开始建立微积分概念框架的人来说，这本书提供了一个非常友好的入门路径，让人感觉这不是冰冷的理论，而是探索世界变化规律的工具。

评分☆☆☆☆☆

我是一名工程专业的学生，手头已经有两本参考书了，但总觉得缺少一本能把理论和实际应用紧密结合起来的“桥梁书”。这本《微积分（上册）》恰恰填补了这个空白。它在每一个重要定理的推导之后，都会紧接着设置一个“工程应用案例分析”的板块。比如在讲解定积分的几何意义时，它不仅展示了如何计算面积，还立刻引入了如何计算梁的重心或者计算水坝承受的水压力。这些案例的选择非常贴合我们专业的需求，让我能清晰地看到，我正在学习的那些看似复杂的积分符号，在实际工程计算中是如何发挥作用的。更让我印象深刻的是，书里对泰勒级数那部分的讲解，其他书可能就是简单地给出公式，然后要求你背诵和套用。但这本书却详细解释了为什么用多项式去逼近一个复杂函数，以及逼近的精度是如何随着项数的增加而提高的，这对于理解数值计算和信号处理的基础至关重要。它没有满足于告诉你“怎么做”，而是深究了“为什么能这么做”，这种对底层逻辑的尊重，让我在面对复杂问题时，不会盲目套公式，而是能主动去思考函数在特定区域的表现特性。对于已经有一定基础，想进一步提升应用能力的读者，这本书的实战性是其最大的亮点。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本教材在处理函数和微积分的“语言”时，非常注重跨学科的沟通能力。对于非数学专业的读者来说，最头疼的就是数学语言和自然语言之间的翻译障碍。这本书在这方面做得非常出色，尤其是在多元函数和曲面积分开始的部分。它没有假设读者已经精通三维空间想象，而是使用了很多类似“等高线”或者“热力图”的概念来解释偏导数和梯度。例如，解释梯度时，它没有直接给出向量形式，而是先描述一个登山者如何找到最陡峭的上坡方向，这个方向就是梯度的方向。这种将高维空间的概念“投影”到二维平面甚至我们日常经验中的做法，极大地降低了理解的门槛。此外，书中对于符号的引入和废弃也进行了清晰的说明，比如什么时候使用 $partial$ 而不是 $mathrm{d}$，以及它们在物理意义上的细微差别，这在其他教材中往往是一笔带过的内容。这让我感觉自己不仅仅是在学习一套运算规则，更是在学习一种严谨而精确的科学交流“方言”。阅读完毕后，我感觉自己对“变化”的理解不再局限于一维的曲线，而是扩展到了整个空间场域，对如何描述和量化复杂系统中的局部变化，有了全新的认识。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我在寻找一本能让我对“无穷小”这个概念产生真正敬畏和理解的教材。很多书对无穷小的处理要么过于轻描淡写，要么就是直接用$epsilon-delta$语言包裹起来，让人感觉像是在处理一个抽象的幽灵。这本书在阐述极限的严谨定义时，采取了一种非常审慎的态度，它没有急于用 $epsilon-delta$ 轰炸读者。它首先花了一个小节专门讨论历史上数学家们是如何挣扎着理解“无限接近”这个悖论的，从芝诺悖论讲起，再过渡到牛顿和莱布尼茨的初步尝试。这种历史的纵深感，让读者明白我们今天所掌握的严谨性是多么来之不易。当最终引入 $epsilon-delta$ 语言时，作者的措辞非常小心，用“界限的控制”来解释 $delta$ 和 $epsilon$ 的角色，将其比喻成制定一个精确的“安全范围”，确保只要输入在我的可控范围内，输出就必然能落入你预设的界限内。这种将抽象逻辑“具象化”的努力，让我对极限的理解不再停留在“越来越近”这种模糊的直觉上，而是建立在了坚实的逻辑基础之上。对于那些想深入理解微积分基础逻辑的读者，这种对概念起源和严谨性构建过程的重视，是这本书不可替代的价值所在。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验上，我必须指出这本书的排版设计简直是教科书中的一股清流。现在的很多教材，为了追求信息密度，把字体挤得密密麻麻，公式和文字混杂在一起，看久了眼睛非常累，逻辑链条也容易中断。但这本教材采用了大量的留白，逻辑层次非常清晰。它大量使用了不同颜色的字体和粗体来区分定义、定理、推论和例题，比如定理通常用蓝框突出显示，定义则用黑色粗体，这样在快速翻阅和查找特定知识点时，效率极高。而且，它的习题设置也体现了循序渐进的智慧。开头的练习题偏重于基本概念的巩固，难度递增很平滑，不会让人在第一页就遭遇挫败感。中后部分的综合题则开始要求跨章节的知识点整合，真正考验对整个章节的理解深度。我尤其喜欢它在某些需要精妙思考的证明题后，标注了“思维导图提示”，这并非直接给出解法，而是提供了一个思路的走向，像是为你点亮了一盏小小的指路灯，而不是直接把路铺平了送到你面前。这种设计，成功地平衡了对学生独立思考能力的培养和对学习进度的支持。

评分☆☆☆☆☆

好玩好吃营养美味

评分☆☆☆☆☆

杰作。

评分☆☆☆☆☆

什么时候能看下啊啊啊

评分☆☆☆☆☆

书太贵，一本两百多刀，妈蛋，你怎么不去抢

评分☆☆☆☆☆

哇哦，我也是“学过”微积分的人了。