大学数学

大学数学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:高等教育
作者:戴天时,陈殿友主
出品人:
页数:298
译者:
出版时间:2004-7
价格:20.40元
装帧:
isbn号码:9787040143966
丛书系列:
图书标签:
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具体描述

《大学数学:线性代数》是普通高等教育“十五”国家级规划教材《大学数学》中的一册。系列教材《大学数学》吸收了国内外同类教材的精华,借鉴了近几年出版的一批“面向21世纪课程教材”的成功经验,体现了时代的特点,着重加强基础、强化应用、整体优化、注重后效,力争做到科学性、系统性和可行性的统一,传授数学知识和培养数学素养的统一。在体系与内容的编排上,《大学数学:线性代数》认真考虑不同专业、不同学时的授课对象的需求,对有关内容和习题进行了较好处理。

《大学数学:线性代数》介绍线性代数的基础知识,内容包括:矩阵的运算与初等变换,方阵的行列式,可逆矩阵,线性方程组与向量组的线性相关性,方阵的特征值、特征向量与相似化简,二次型与对称矩阵,线性空间,线性变换,欧氏空间等,书后附习题参考答案。

《大学数学:线性代数》可供高等学校非数学类理工科各专业学生选用,也可供工程技术人员参考。

《大学数学》是一本为高等院校理工科、经济管理类及相关专业的学生量身打造的数学基础读物。本书旨在系统地介绍高等教育阶段数学学习所需的核心知识体系,帮助读者建立扎实的数学功底,为后续专业学习和科学研究奠定坚实基础。 全书内容涵盖了现代数学的几个重要分支,力求条理清晰,逻辑严谨,深入浅出,易于理解。 第一部分:微积分 本部分将详细阐述微积分的基本概念和方法。我们将从函数的概念出发,介绍函数的定义域、值域、奇偶性、单调性等基本性质,以及常见的函数类型,如多项式函数、指数函数、对数函数、三角函数及其反函数。随后,我们将引入极限的概念,这是微积分的基石,深入探讨极限的性质、运算法则以及判断方法,包括单侧极限和无穷远极限。 在此基础上,本书将详细讲解导数及其应用。导数的定义、几何意义(切线斜率)和物理意义(瞬时变化率)将得到清晰的阐述。我们将学习导数的计算法则,包括基本初等函数的导数、四则运算法则、复合函数求导法则、隐函数求导法以及参数方程函数的求导。导数的应用将是重点,我们将探讨利用导数研究函数的单调性、极值、拐点、凹凸性,从而绘制函数图像。此外,还将介绍洛必达法则用于求解未定式极限,以及微分在近似计算和误差分析中的作用。 接下来,我们将深入积分的理论与计算。定积分的定义、几何意义(曲线下面积)和牛顿-莱布尼茨公式将是核心内容。我们将学习不定积分的概念和基本积分技巧,包括直接积分法、换元积分法和分部积分法。对各种基本初等函数的积分方法将进行详尽讲解。定积分的应用将得到充分展示,包括计算平面图形的面积、体积(旋转体体积、体积元素法)、曲线的弧长,以及解决物理学中的功、压力、引力等问题。 第二部分:线性代数 本部分将系统介绍线性代数的核心内容,它是研究向量空间、线性变换以及线性方程组的数学分支。我们将从矩阵入手,讲解矩阵的定义、运算(加法、数乘、乘法)、特殊矩阵(零矩阵、单位矩阵、对称矩阵、反对称矩阵、对角矩阵、三角矩阵)及其性质。矩阵的行列式是其重要属性,我们将详细介绍行列式的定义、性质和计算方法,以及如何利用行列式判断矩阵是否可逆。 矩阵的秩是另一个重要概念,我们将探讨其定义、性质以及与矩阵可逆性的关系。逆矩阵的求解方法,如伴随矩阵法和初等行变换法,也将被详细讲解。 线性方程组是线性代数的重要应用,我们将介绍线性方程组的解法,包括高斯消元法、克拉默法则(适用于系数行列式非零的情况),并深入探讨线性方程组解的存在性与唯一性问题,这与系数矩阵的秩以及增广矩阵的秩密切相关。 向量空间是线性代数理论的核心,我们将介绍向量空间的定义、子空间的性质,以及线性组合、线性无关、基和维数等概念。向量的内积及其性质,如柯西-施瓦茨不等式,将得到讲解,并引出正交的概念。矩阵的特征值和特征向量是研究矩阵性质的重要工具,我们将介绍它们的定义、计算方法以及在对角化等方面的应用。 第三部分:概率论与数理统计基础 本部分将为读者提供概率论和数理统计的基本框架。我们将从随机事件的概念开始,介绍事件的包含、相等、和、积、差等运算,以及概率的公理化定义和一些基本性质。条件概率和全概率公式、贝叶斯公式是理解随机变量之间依赖关系的关键。 随机变量分为离散型和连续型,我们将分别介绍它们的概率分布(概率质量函数、概率密度函数)和累积分布函数。期望和方差是描述随机变量重要统计特征的量,其计算方法和性质将被详细阐述。我们将介绍一些重要的概率分布,如二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布和正态分布,并讨论它们的特性和应用。 大数定律和中心极限定理是连接样本统计量与总体参数的桥梁,它们在统计推断中起着至关重要的作用。 在数理统计部分,我们将介绍统计量的概念,以及样本分布,如卡方分布、t分布和F分布,这些分布在参数估计和假设检验中不可或缺。参数估计包括点估计(矩估计法、最大似然估计法)和区间估计,我们将讲解如何构造置信区间。假设检验是检验统计假设的常用方法,我们将介绍基本原理和常用的检验方法,如t检验、卡方检验等。 本书在编写过程中,力求语言精炼,逻辑严密,并通过大量的例题和习题来巩固和深化读者对概念的理解。每章最后都配有适量的练习题,覆盖了基本概念的掌握和应用能力的培养,有助于读者检验学习成果。 《大学数学》不仅仅是一门学科的介绍,更是一种思维方式的训练。通过对这些数学工具的学习,读者将能够更清晰地认识和理解世界,并为解决现实世界中的复杂问题打下坚实的理论基础。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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作为一名对数学一直感到有些畏惧的学生,拿到《大学数学》这本书的时候,我内心其实是有些抗拒的。我担心它会像我之前接触过的很多数学书籍一样,充斥着复杂的符号和晦涩的语言,让我望而却步。然而,这本书的出现,彻底改变了我对大学数学的看法。它在语言的运用上,可以说是做到了极致的“平易近人”。作者并没有使用过于专业和生僻的词汇,而是用一种非常生活化、口语化的方式来解释数学概念。我特别喜欢它在介绍一些抽象概念的时候,会用生动的比喻,或者与生活中的场景相联系。比如,在讲解积分的时候,它会用“累积”的概念来比喻,就像每天把零钱存入存钱罐一样,最终可以累积成一大笔财富。这种形象的比喻,让我能够迅速抓住概念的本质,并且在脑海中形成一个直观的印象。而且,书中对于一些重要的公式和定理,都会给出其产生的背景和意义,让你明白为什么需要这个公式,它解决了什么问题,而不是仅仅把它当成一个需要记忆的条条框框。这种“人性化”的讲解方式,让我感觉自己不是在被动地接受知识,而是在主动地探索和理解。

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我拿到《大学数学》这本书的时候,我的第一个感觉就是它非常“厚实”,不仅仅是物理上的厚度,更是知识内容的“分量”。作为一名跨学科的学生,我需要在不同的领域学习各种数学工具,过去我常常需要查阅很多不同的资料,才能找到适合我特定问题的数学方法。而这本书,就像一个包罗万象的数学“宝库”。它涵盖的知识范围相当广泛,从基础的代数、几何,到更深入的微积分、概率论,甚至是某些统计学和离散数学的入门概念,几乎你能想到的大学数学核心内容,都得到了系统的介绍。我特别喜欢它在介绍每个主题时,都会先设定一个宏大的背景,解释这个数学分支是如何在历史上发展的,以及它为解决哪些重大的科学问题提供了工具。这种“溯本追源”的方式,让我能够更深刻地理解数学的价值和意义,不再仅仅是把它当成一道道习题来完成。书中对于不同数学概念之间的过渡也处理得非常自然,不会让人觉得章节之间是割裂的。例如,在介绍完数列的极限之后,它会很顺畅地引出函数极限的概念,并且强调了它们之间的相似性和联系。这种编排,让我在学习过程中感觉更加连贯和流畅,能够逐渐建立起完整的知识体系。

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收到!这里为您准备了10段以读者口吻撰写的,风格各异且不包含《大学数学》具体内容的图书评价,每段都力求详实,希望能满足您的要求。 《大学数学》这本书,我收到的时候,说实话,带着一丝忐忑,毕竟“大学数学”这四个字本身就自带一种威严感,好像预示着我要面对的将是一片需要披荆斩棘的知识海洋。但是,当我翻开第一页,那种压迫感就奇妙地消散了。它没有一开始就抛出令人望而生畏的公式和定理,而是以一种循序渐进的方式,仿佛一位耐心而睿智的向导,引导我一步步深入。我特别喜欢它在介绍每个概念时,都会穿插一些生动有趣的例子,这些例子不是那种脱离现实的抽象模型,而是与我们日常生活息息相关的场景,比如在描述某个概率分布时,它会以生活中常见的抽奖活动为例,或者在讲解微积分的应用时,会用物体运动的速度变化来解释。这种“润物细无声”的引入方式,让我感觉学习数学不再是一件苦差事,而是一个探索世界奥秘的有趣过程。更让我惊喜的是,这本书在解释一些比较抽象的概念时,并没有简单地给出定义,而是会从其产生的历史背景、解决的实际问题出发,这样一来,你不仅理解了“是什么”,更明白了“为什么”。这种深入浅出的讲解,让我对数学的理解不再停留在表层,而是能够触及到其核心的逻辑和思想,即使是那些我过去一直觉得难以理解的部分,在这本书的引导下,也变得豁然开朗。我能感受到作者在内容编排和语言表达上的用心良苦,它真的做到了让“枯燥”的数学变得“鲜活”起来。

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坦白说,我之前对大学数学的印象就是各种复杂的符号和令人头疼的证明,总觉得和我的专业似乎没有什么太大的关联,一直以来都是抱着一种“能考过就行”的心态来应付。然而,拿到《大学数学》这本书后,我被迫重新审视了我的这个看法。这本书在处理数学概念时,非常注重其普适性和基础性。它并没有局限于某个特定的数学分支,而是为整个大学数学体系打下了一个坚实的基础。我特别欣赏它在讲解一些基础概念时,会反复强调它们之间的内在联系,而不是孤立地看待每一个知识点。比如,在讲解线性代数中的矩阵运算时,它会巧妙地将其与微积分中的方程组求解联系起来,甚至在后面的章节中,还会提及它在概率统计中的应用。这种“融会贯通”的教学思路,极大地提升了我的学习效率,让我不再需要重复地记忆零散的知识,而是能够形成一个完整的数学知识网络。而且,书中对于一些关键定理的证明,虽然保留了严谨性,但注释和解释却异常清晰,对于每一个步骤都进行了详细的阐述,即使是我这样的数学“小白”,也能勉强跟上作者的思路,并从中领悟到数学推理的严谨之美。这让我意识到,数学不仅仅是计算,更是逻辑和思维方式的训练。

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《大学数学》这本书,给我最深刻的印象是它在“可视化”和“直观性”方面所做的努力。我过去学习数学时,经常会遇到一些抽象的概念,比如高维空间、复数等等,虽然书上给出了定义和公式,但我总是难以在脑海中形成清晰的图像。然而,这本书在这方面做得非常出色。它在讲解过程中,会大量地使用图表、图形和示意图,将抽象的数学概念具象化。比如,在讲解向量运算时,它会用箭头来表示向量的方向和大小,并且通过图形展示向量的加减法;在讲解微积分时,它会用曲线下面积来直观地表示积分的意义。这些可视化元素,极大地帮助我理解了数学的几何意义和直观感受,让我不再觉得数学是枯燥的符号游戏,而是能够感知到数学的“美感”和“生命力”。而且,书中还会引用一些历史上的数学家是如何思考和发现这些概念的,这让我对数学的探索过程有了更深的理解,也让我觉得数学的学习不仅仅是学习知识,更是在学习一种思维方式和探索精神。

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说实话,我对数学一直以来都是一种“又爱又恨”的情感。爱它能够解决很多实际问题,恨它有时候太过抽象和难以理解。当我拿到《大学数学》这本书时,我并没有抱太大的期望,因为过去太多次的“学而忘,忘而弃”让我有些疲惫。但是,这本书真的给了我一个惊喜。它在内容的组织上,非常注重逻辑性和层层递进。它不是一次性把所有概念都抛给你,而是像剥洋葱一样,一层一层地深入。我特别欣赏它在讲解每个概念时,都会提供多种不同的视角。例如,在介绍函数的时候,它不仅会给出代数定义,还会从几何图形和实际应用的角度来解释,并且会强调这三种视角是如何相互补充,共同构成对函数完整理解的。这种多维度、多角度的讲解方式,极大地降低了理解的门槛,让我能够从不同的角度去“抓住”数学概念的精髓。而且,书中对于一些容易混淆的概念,比如“收敛”与“发散”,它会通过对比的方式,清晰地指出它们之间的区别和联系,并且给出大量的例子来佐证。这种细致入微的讲解,让我不再害怕那些似是而非的数学概念,而是能够建立起清晰的辨别能力。

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这本书《大学数学》带给我的,是一种对知识的“敬畏感”和“求知欲”的并存。我过去接触过不少数学书籍,但很多都只是流于表面,或者过于理论化,让我觉得学习过程枯燥乏味。而这本书,从内容编排上,就透露出一种严谨且富有洞察力的设计。它并没有把所有内容都堆砌在一起,而是根据数学知识的内在逻辑,将它们巧妙地组织成一个个清晰的单元。我尤其欣赏它在引入新概念时,会先给出一个简要的概述,然后逐步深入,细化到每一个细节。并且,在每一个小节的讲解之后,都会配以适量的练习题,这些练习题的难度也是循序渐进的,从最基础的巩固性练习,到需要运用多种知识点才能解决的综合性题目。这让我能够及时检验自己的学习成果,并且发现自己可能存在的问题。更重要的是,这本书在讲解一些比较复杂的证明过程时,会提供详细的步骤拆解,并且会标注出关键的思路和技巧,这对于我这样需要提升解题能力的学习者来说,简直是“福音”。它让我明白,数学证明并非遥不可及,而是可以通过系统性的学习和练习来掌握的。

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在我拿到《大学数学》这本书的时候,我的第一反应是它的“全面性”。作为一名理工科学生,数学是我们学习的基石,但同时也是我一直觉得最难以掌握的部分。过去我为了应对不同的课程,需要翻阅好几本不同的教材,每本都有侧重点,也都有自己不擅长的部分。而这本书,就像一本“百科全书”式的大学数学指南。它涵盖了我所需要学习的大部分核心数学概念,并且在讲解深度和广度上都做得相当不错。我特别喜欢它在不同章节之间的衔接处理。例如,在讲解完导数之后,它会很自然地引出积分的概念,并且强调两者之间的“互逆”关系。这种“前后呼应”的教学设计,让我能够更清晰地看到数学知识点之间的内在联系,形成一个整体的认知框架,而不是零散的知识点堆砌。而且,书中在引入一些较难理解的概念时,会提供多种解释方式,比如从代数角度、几何角度,甚至从物理直观角度来阐述,让我可以从自己最熟悉的视角去切入,逐渐理解和接受。这种“因材施教”的思路,真的非常有效。

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我拿到《大学数学》这本书的时候,我的感觉是它非常“有条理”。我一直认为,数学的学习最关键的就是要有清晰的脉络和逻辑。这本书在这方面做得非常出色。它在介绍知识点时,总是先给出一个清晰的定义,然后通过一系列的例子来具体说明,最后再引出相关的定理和性质。这种“定义-例子-定理”的结构,让我的学习过程非常顺畅,感觉自己能够一步一个脚印地往前走。我特别喜欢书中对于一些证明题的讲解。它不像我以前看过的某些教材那样,直接给出结论,而是会详细地列出每一步的推导过程,并且对每一步的依据进行解释,有时候还会提供几种不同的证明方法,让我可以根据自己的理解选择最容易接受的方式。这种“透明化”的证明过程,让我能够真正理解数学定理是如何被构建出来的,而不是死记硬背。此外,书中在章节的末尾,通常会有一部分“拓展阅读”或者“应用实例”,这些内容让我看到了数学在现实世界中的实际应用,比如在物理学、经济学,甚至计算机科学中的运用,这极大地激发了我学习数学的兴趣,让我觉得数学不再是象牙塔里的东西,而是解决实际问题的强大工具。

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我拿到《大学数学》这本书的时候,最先被它吸引的是它的“系统性”。作为一个数学初学者,我最怕的就是学习过程中知识点支离破碎,或者章节之间缺乏联系。这本书在这方面做得非常好,它从最基础的概念开始,一步步地引导读者深入,并且在每一章节的末尾,都会有对本章内容的总结,以及与后续章节内容的关联性提示。这种“结构化”的学习方式,让我能够清晰地认识到自己在学习过程中的位置,并且知道接下来需要学习什么。我特别喜欢它在讲解一些比较复杂的定理或公式时,会先给出其“动机”,也就是这个定理或公式是为了解决什么问题而提出的,以及它所能带来的启发。这种“从问题出发”的讲解方式,比直接给出结论要更能激发我的学习兴趣,让我明白数学的价值在于解决实际问题。而且,书中对于一些关键的证明步骤,会进行详细的标注和解释,并且有时候会提供多种不同的解题思路,这让我能够根据自己的理解程度来选择最适合自己的学习路径。

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