应用数学基础

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出版者:华东理工大学出版社
作者:郭培俊
出品人:
页数:231
译者:
出版时间:2005-8
价格:22.50元
装帧:简裝本
isbn号码:9787562817659
丛书系列:
图书标签:
  • 应用数学
  • 数学基础
  • 高等教育
  • 理工科
  • 数学建模
  • 数值分析
  • 概率论
  • 线性代数
  • 微积分
  • 优化方法
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具体描述

本书是应用数学的基础教材,是高职高专分层教学课题组的研究成果之一。主要包括一元函数微分学、多元函数微分学、常微分方程初步、线性代数初步、级数、拉普拉斯变数、数学实验等内容。

本书以“贴近学生,贴近实际,贴近专业”为指导思想,真正体现了“以应用为目的,以必须够用为度”的原则。在体系上突出了数学课程的循序渐进、由浅入深的特点;在内容上删除了理论证明,强调应用和计算,书中所涉及的计算都在数学实验中进行了操作简介;教材内容选取上兼顾理工专业和经济管理专业。

本教材内容分B、A(选学)两个层次。B层内容为公共必修基础内容;A层前面注有*号,仅供部公学生选学;各章后的基础题和测试题为B层内容,供全体学生使用;提高题供学有余力的学生选用;书后附录Ⅱ是中学学过的而又与本书联系较密切的知识点,供学生查看。

本书可作为高等职业学院、高等专科学校及各类成人专科学校的通用教材,也可作为本科院校举办的独立学院和民办高校综合类专业的教材,还可作为科技工作者和数学实验的参考资料。

好的,这是为您的图书《应用数学基础》撰写的一份不包含该书具体内容的详细图书简介。 --- 图书简介:跨越理论与实践的桥梁——现代工程与科学计算的基石 这是一部深入探讨面向应用领域所需的数学思维与工具的著作。它旨在弥合纯粹理论数学与实际工程、科学研究之间鸿沟,为读者提供一套坚实、直观且高效的数学应用框架。本书聚焦于那些在现代数据科学、复杂系统建模、金融工程、以及先进物理模拟中不可或缺的核心概念和计算方法。 本书并非传统微积分或线性代数教科书的翻版,而是将这些基础理论置于一个更宏大、更具目的性的应用背景下进行阐述。我们假设读者已经具备高中阶段的数学素养,并渴望了解如何运用严谨的数学语言来描述、分析和解决真实世界中的复杂问题。 第一部分:建模的艺术与离散世界的视角 本部分着重于培养读者将现实问题转化为数学模型的能力,特别是关注那些在计算机科学和离散结构中至关重要的数学工具。 1. 离散数学与组合优化: 我们探讨了图论在网络分析、路径规划和资源分配中的基础作用。从基础的连通性、遍历性到更复杂的网络流问题,我们将展示如何用简洁的图结构来表达复杂的相互关系。此外,组合数学的原理,如排列组合、生成函数和鸽巢原理,被用于评估算法的效率和解决计数问题,为算法设计提供理论支撑。 2. 逻辑、集合与证明的严谨性: 强调数学证明的结构和逻辑推理能力是构建任何应用数学大厦的基石。本章系统回顾了形式逻辑、命题演算和谓词演算,并将其与集合论的基础知识相结合。重点在于如何构建清晰、无歧义的数学论证,以及在面对不确定性时如何运用概率论的视角进行初步判断。 3. 离散动力学与有限状态机: 对于处理序列数据、信息传递和系统状态变化的场景,离散动力学提供了一种有效的分析工具。我们将介绍有限状态机、马尔可夫链(作为概率的离散体现)的构建方式,并探讨它们在基础密码学和系统可靠性分析中的初步应用。 第二部分:连续系统的分析与微分方程的应用 本部分是理解物理世界、工程动态和连续变化过程的核心。重点在于如何描述变化率、积累效应以及系统随时间或空间演化的规律。 1. 经典微积分的重新审视: 本章不会重复繁琐的求导和积分技巧,而是聚焦于这些工具背后的物理和几何意义。我们深入探讨了泰勒展开在局部近似和误差分析中的关键作用,并着重于定积分在计算面积、体积、功以及累积效应方面的应用。关键在于培养读者“积分即求和,微分即变化率”的直观理解。 2. 常微分方程(ODE):动态系统的语言: 我们将微分方程视为描述系统行为(如振动、增长、衰减)的通用语言。内容涵盖一阶和二阶线性ODE的求解方法,如常数系数法和拉普拉斯变换。特别强调了相平面分析——一种强大的几何工具,用于在不求出精确解的情况下,定性地理解系统的长期行为、稳定性和周期性解的存在。 3. 偏微分方程(PDE)的初步接触: 对于涉及空间分布的现象,如热传导、波动或流体流动,PDE是必需的。本章以直观的方式引入最经典的PDE(如热传导方程、波动方程)的物理背景,并介绍分离变量法作为求解这些方程的经典解析工具,为后续学习更复杂的数值方法打下基础。 第三部分:结构化的数据分析——线性代数与信息表示 线性代数是现代科学计算的心脏。本部分将超越矩阵乘法的机械操作,强调其在多维空间中的几何解释、数据压缩和信息处理中的核心地位。 1. 向量空间与几何直觉: 我们从向量的基本操作出发,逐步构建对向量空间、子空间、基和维度的理解。重点在于将抽象的向量空间映射到我们熟悉的二维和三维几何,从而理解线性变换的本质——旋转、拉伸、投影。 2. 矩阵的分解与数据的洞察: 本章是理解数据结构的关键。我们深入探讨特征值与特征向量的物理意义,它们如何揭示系统的固有模式或数据的主成分。奇异值分解(SVD)将被详细介绍,并展示其在数据降维(如图像压缩)、推荐系统以及最小二乘拟合中的强大威力。 3. 线性最小二乘法: 在实际测量和数据拟合中,我们几乎总是在处理超定系统(方程多于未知数)。本章系统阐述如何使用线性代数工具(正交投影、QR分解或SVD)来找到“最佳拟合”解,这对于回归分析和工程误差最小化至关重要。 第四部分:不确定性与随机过程的数学框架 在任何涉及真实世界数据的领域,不确定性都是无法回避的。本部分提供了处理随机性、进行统计推断和量化风险的数学工具。 1. 概率论与随机变量: 本章从事件和公理出发,建立概率空间的概念。重点区分离散和连续随机变量,并深入分析常见的分布(如正态分布、泊松分布)。更重要的是,我们将探讨期望、方差、矩和中心极限定理的实际意义——为什么正态分布如此重要。 2. 统计推断的基础: 从样本数据推断总体特征是统计学的核心。我们将介绍参数估计(点估计和区间估计)的基本方法,以及假设检验的逻辑框架(零假设、P值)。这部分内容是理解实验设计和质量控制的必备知识。 3. 随机过程的初步探索: 我们将随机过程视为随时间演化的随机变量集合。马尔可夫过程(如马尔可夫链的连续时间推广)是重点。我们还会简要介绍布朗运动的特性,为理解金融市场建模或物理扩散过程打下概念基础。 总结:数学作为思维工具 本书的最终目标是培养读者将“数学化”视为解决问题的标准范式。它不仅仅传授具体的公式和算法,更重要的是灌输一种严谨的、结构化的、能够处理复杂性和不确定性的思维方式。掌握了这些基础工具,读者将能更自信地进入更专业化的领域,无论是深入探索数值分析、机器学习的算法细节,还是投身于复杂的工程优化项目。这是一本为未来工程师、科学家和数据分析师量身打造的,真正“动手”的数学指南。 ---

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读后感

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这本书最让人惊喜的一点是它对“应用”二字的深度挖掘,但这种应用并非停留在肤浅的公式套用上,而是深入到了方法论层面。它用大量的篇幅讨论了优化理论和随机过程在现代科学中的地位,特别是对蒙特卡洛方法和贝叶斯推断的介绍,处理得非常深入和现代化。作者不仅讲解了理论基础,还花了不少笔墨来讨论计算复杂度和误差控制,这对于任何从事数据科学或工程建模的人来说都是至关重要的实际考量。我尤其欣赏书中对模型选择和假设验证的讨论,这使得读者能清晰地认识到,应用数学的本质是如何在不确定性和理想模型之间找到平衡点的。读完后,我不再仅仅认为数学是解决问题的工具,而更多地将其视为一种严谨的、量化的、能够处理现实世界不确定性的思维框架。这本书极大地提升了我对现代科学计算的整体认知水平。

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我必须承认,这本书的阅读体验是极具挑战性的,但其收获的密度也是空前的。它对读者的预备知识要求相当高,如果缺乏扎实的微积分和离散数学背景,初次接触可能会感到吃力。然而,对于那些已经准备好迎接更高层次抽象思维训练的人来说,这本书简直是一座宝藏。作者的叙述风格非常凝练,行文间充满了数学家特有的严谨与简洁,偶尔会引用一些历史背景来佐证某个概念的提出动机,但这部分内容点到为止,更多的是聚焦于数学结构本身。我特别欣赏它在论证复杂结构时所展现出的清晰的逻辑链条,仿佛在拆解一个极其精密的机械装置,每一步的啮合都精确无误。这本书更像是一位大师在向你展示他眼中的数学世界,那种宏大而和谐的内在美感,远超出了单纯的工具应用层面。它拓宽了我对“数学语言”的理解深度。

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这本书简直是理论与实践的完美结合!我一直对抽象的数学概念感到头疼,但作者似乎有着一种神奇的能力,能将那些复杂的理论用非常直观、贴近生活或工程实际的例子来阐述。比如,在讲解微分方程组的解法时,作者没有仅仅停留在枯燥的公式推导上,而是引入了电路分析和振动系统的模型,让我瞬间明白了这些公式背后的物理意义。更让我印象深刻的是,书中对数值方法的介绍非常详尽,每种方法的优缺点、适用范围以及收敛性分析都阐述得清晰透彻。我尤其喜欢它在算法实现上的指导,不仅仅是告诉你“怎么算”,更深层次地揭示了“为什么这么算”以及“算出来之后如何判断结果的可靠性”。对于一个希望将数学工具应用到实际问题解决中的读者来说,这本书无疑提供了一个坚实的桥梁,让高深的理论不再高不可攀,而是成为了解决复杂挑战的有力武器。

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这本书的编排逻辑简直是教科书级别的典范,结构严谨得令人赞叹。从最基础的线性代数和微积分的回顾与深化开始,它稳步地过渡到实分析和泛函分析的核心概念,每一步的衔接都如同精心设计的乐章,流畅自然,毫无突兀感。最值得称道的是,它没有为了追求广度而牺牲深度,在讨论每一个关键定理时,作者都给予了充分的证明过程,但这些证明过程又被巧妙地组织起来,确保了读者在跟进复杂推导时不会迷失方向。对于我这种喜欢刨根问底的读者来说,这种扎实的基础构建至关重要。很多其他参考书在涉及到高级拓扑或度量空间时会显得仓促,但本书在这方面花费了大量的笔墨,用一系列递进的例子将抽象空间的性质展现得淋漓尽致。读完之后,我对数学的“骨架”有了更清晰的认识,这对于我未来阅读更专业领域的文献打下了极其坚实的地基。

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如果用一个词来形容这本书的风格,那就是“透彻”。它绝不是一本让你快速浏览、蜻蜓点水的读物,而是一本需要你沉下心来,带着笔和草稿纸反复研磨的著作。作者对于概念的界定极为精确,几乎不允许任何模糊地带存在。例如,在探讨傅里叶分析与偏微分方程(PDEs)的交汇点时,作者细致地考察了不同边界条件对解的性质产生的微妙影响,并用详实的例子展示了为什么某些函数空间上的完备性是保证解存在的关键。我发现这本书的习题设计也极其高明,它们不是简单的计算题的堆砌,而是巧妙地引导读者去探索定理的边界条件,或者去构建反例来加深理解。完成其中几道挑战性的综合题后,那种豁然开朗的感觉,是很多其他教材难以给予的智力上的满足感。这本书真正做到了教人如何“思考”数学,而不仅仅是“记住”数学。

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