应用高等数学

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页数:299
译者:
出版时间:2008-8
价格:34.00元
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isbn号码:9787536136762
丛书系列:
图书标签:
  • 高等数学
  • 应用数学
  • 数学教材
  • 大学教材
  • 理工科
  • 工程数学
  • 数学分析
  • 微积分
  • 数值计算
  • 数学基础
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具体描述

《应用高等数学》是高职高专院校工科类与经济类教学用书,是根据教育部提出的《高职高专教育基础课程教学基本要求》及教育部[2006]16号文件关于高职高专学生具备“高素质、高技能”的目标,充分保持《应用高等数学》主编汪国强教授主编过的国家“十五”、“十一五”规划教材《高职高专数学教程》等教学用书的特色,并结合编者们多年从事高职高专教学的经验编写而成的。

《应用高等数学》是一本旨在帮助读者理解和掌握高等数学在各个领域实际应用的书籍。本书跳脱了纯粹的理论推导,而是侧重于展示高等数学工具如何解决现实世界中的复杂问题。从物理学、工程学到经济学、金融学,再到生命科学和计算机科学,高等数学无处不在,而本书则致力于揭示其深层的力量与美妙。 核心理念与结构设置 本书的核心理念在于“理论与实践的桥梁”。高等数学,如微积分、线性代数、微分方程、概率论与数理统计等,本身构成了严谨的数学体系。然而,这些抽象的符号和公式只有与实际应用场景相结合,才能真正展现其价值。本书正是为了填补这一鸿沟而精心编排。 全书结构上,并非简单地罗列各种应用,而是以高等数学的核心概念为线索,层层深入,展示这些概念如何在不同学科中发挥作用。每章内容都围绕一个或一组高等数学工具展开,首先简要回顾其核心定义和性质,但重点迅速转向其在不同领域的具体应用。这种设计旨在帮助读者建立起“数学工具-应用场景”的清晰认知,而非孤立地学习数学知识。 微积分的广阔天地 微积分,作为高等数学的基石,在本书中占据了重要篇幅。我们从导数的基本概念出发,介绍其在描述变化率方面的强大能力。例如,在物理学中,速度是位移对时间的导数,加速度则是速度的导数。本书将深入探讨如何利用导数分析物体的运动轨迹、研究函数的极值和单调性,进而解决优化问题。这不仅仅是数学题,而是关乎如何设计最高效的生产流程,如何找到利润最大化的经营策略。 斜率的概念被扩展到曲线的切线,这不仅是几何上的表达,更是对局部变化趋势的精确刻画。本书将展示如何利用切线来近似复杂的函数,这一思想在数值分析、机器学习的梯度下降算法中至关重要。我们也会探讨定积分的意义——累积效应。从计算曲线下面积,到求解曲线长度、曲面面积,乃至体积,定积分提供了强大的工具。在物理学中,功、流量、压力分布等都可由定积分来计算。在经济学中,总成本、总收益等概念也与定积分息息相关。 本书还将深入介绍多变量微积分。偏导数、梯度、散度、旋度等概念,虽然听起来抽象,却是描述三维空间中物理量变化的关键。例如,热力学中的温度分布、流体力学中的流体速度场,以及电磁学中的场强分布,都离不开这些工具。本书会通过具体的例子,如热传导方程、流体动力学方程的简化形式,展示多变量微积分如何帮助我们理解和预测复杂系统的行为。 线性代数的支撑力量 线性代数,以其优雅的矩阵运算和向量空间理论,为解决大量变量之间的线性关系提供了通用框架。本书将从向量和矩阵的基本运算入手,强调其作为描述和操作数据的强大工具。我们会在计算机图形学中看到,三维模型的旋转、缩放、平移都可通过矩阵乘法来实现。在图像处理中,图像像素数据可以被表示为矩阵,各种滤波、变换操作也依赖于矩阵运算。 特征值和特征向量的概念,在本书中会被赋予实际意义。它们能够揭示矩阵所代表的线性变换的“内在方向”和“伸缩因子”。这在振动分析中至关重要,如分析桥梁、建筑物的固有频率,从而避免共振破坏。在数据分析领域,主成分分析(PCA)等降维技术,正是利用特征值分解来提取数据的主要变化方向,从而简化模型,提高效率。 本书还会探讨线性方程组的求解。无论是电路分析、结构力学中的受力计算,还是经济学中的投入产出模型,都常常归结为求解大型线性方程组。本书将介绍高斯消元法、LU分解等经典算法,并讨论其在实际问题中的应用,以及如何处理病态方程组。 微分方程的动态世界 微分方程是描述动态系统演化的语言。本书将从最简单的常微分方程开始,介绍其在物理、工程、生物等领域的广泛应用。例如,牛顿第二定律本身就是一个微分方程,描述了力与加速度的关系。本书将展示如何求解描述自由落体、简谐振动、阻尼振动等经典物理现象的微分方程。 化学反应速率、种群增长模型、放射性衰变等,也都可用微分方程来描述。本书将通过构建和求解这些模型,帮助读者理解指数增长、衰减,以及更复杂的动态过程。 偏微分方程,则是在包含多个独立变量的方程中描述物理现象。热传导方程、波动方程、拉普拉斯方程等,是描述各种物理过程的基础。本书将介绍这些方程的物理背景,并探讨一些求解方法,如分离变量法,以及它们在热力学、声学、电磁学等领域的应用。例如,如何模拟一个物体在不同温度下热量如何扩散,或者声波如何在介质中传播。 概率论与数理统计的决策依据 在信息不完全或存在随机性的世界里,概率论与数理统计提供了分析和决策的有力工具。本书将从基本的概率概念入手,如条件概率、贝叶斯定理,并展示其在风险评估、分类算法中的应用。例如,如何根据医学检测结果,计算一个人患某种疾病的真实概率。 随机变量及其概率分布,是描述随机现象的基础。本书将介绍一些重要的概率分布,如正态分布、泊松分布、二项分布,并阐述它们在不同场景下的适用性。例如,正态分布在描述测量误差、自然现象的分布方面非常普遍,而泊松分布则常用于描述单位时间内事件发生的次数。 数理统计的重点在于从样本数据推断总体特征。假设检验、置信区间等概念,将帮助读者理解如何根据有限的数据做出可靠的结论。本书会将其应用于质量控制、市场调研、医学实验等领域,例如,如何判断一个新药是否有效,或者一个广告活动是否提升了销售额。 回归分析,是研究变量之间关系的重要方法。无论是线性回归还是多元回归,都旨在建立一个模型来预测一个变量的值。本书将展示如何构建和评估回归模型,并在经济预测、股票市场分析、用户行为预测等领域进行应用。 跨学科的应用实例 本书最大的亮点在于其丰富的跨学科应用实例。我们不仅仅是列出数学公式,而是深入到具体的应用场景,展示数学如何转化为解决实际问题的力量。 物理学与工程学:从经典力学的运动分析,到量子力学的波函数演化,再到流体力学、材料力学中的应力应变分析,高等数学是这些学科的语言。本书将以具体问题为例,如桥梁的抗震设计、飞机的空气动力学优化,展示数学建模和求解的全过程。 经济学与金融学:宏观经济模型的构建,如 IS-LM 模型,以及微观经济学中的效用最大化、成本最小化问题,都离不开微积分和线性代数。金融学中,期权定价模型(如 Black-Scholes 模型)更是高度依赖于随机微分方程和概率论。本书将深入探讨这些模型背后的数学原理及其在金融市场分析和风险管理中的应用。 生命科学:流行病的传播模型、基因表达的动力学分析、药物在体内的代谢过程,都可以用微分方程来描述。统计学在基因组学、流行病学研究中扮演着核心角色,如对大量基因数据进行分析,寻找疾病的关联基因。 计算机科学:图形学中的变换、渲染,机器学习中的优化算法(梯度下降)、模型评估,以及信号处理中的傅里叶变换,都深度依赖于高等数学。本书将解释这些算法背后的数学思想,并展示其在人工智能、数据科学等热门领域的实际应用。 学习方法与读者收获 本书在写作风格上力求清晰、直观,避免过于晦涩的数学语言。每一个数学概念的引入,都会伴随着形象的比喻和易于理解的图示。关键的数学定理和公式,都会在明确其应用背景之后再进行介绍。 本书适合的对象广泛,包括但不限于: 理工科大学生:为学习专业课程提供坚实的数学基础和应用视角。 经济金融类学生:理解复杂的金融模型和经济理论背后的数学支撑。 对数学应用感兴趣的从业者:希望将数学工具应用于解决实际工作中的难题。 对跨学科知识感兴趣的读者:拓宽视野,了解数学在不同领域的渗透力。 通过阅读《应用高等数学》,读者将不仅仅掌握抽象的数学知识,更重要的是学会如何运用数学的思维方式去分析问题、解决问题。本书将激发读者对数学的兴趣,提升其逻辑思维能力和解决复杂问题的能力,使其能够更好地理解和塑造我们所处的这个由数据和模型驱动的世界。它旨在成为读者在探索科学、工程、经济等广阔领域时,不可或缺的得力助手。

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这本书的封面设计真是太抓人眼球了!深邃的蓝色背景,配上那简洁有力的白色字体,一下子就让人感受到一种严谨而又富有深度的气息。我本来对数学这类学科就有些畏惧,但光是看到这本书的装帧,心里就冒出一种“或许我可以试试”的冲动。书的纸张质感也很好,拿在手里沉甸甸的,油墨散发着新书特有的、略带清香的味道,这种触觉上的愉悦感,对于长时间阅读来说,无疑是一个极大的加分项。不过,更让我期待的是它内页的排版。通常这种教材的题目和公式堆砌在一起,密密麻麻的,看着就头晕。我偷偷翻了几页,发现它的版式设计非常清晰,逻辑线条很流畅,定理和例题之间留白得当,使得复杂的内容也能被有效地“呼吸”出来。这种对细节的关注,让我相信作者在内容编排上也必然是下了大功夫的。我特别留意了目录结构,看起来涵盖的知识点非常全面,从基础的概念铺陈到后期的综合应用,脉络清晰,希望能真正带我领略到数学之美。

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这本书的篇幅相当可观,厚厚一本,显然是涵盖了非常详尽的内容。然而,真正让我感到惊喜的是,它的“扩展阅读”和“历史背景”部分做得尤为出色。在介绍一些关键定理时,它并未停留在“是谁证明的”这种简单记录上,而是会穿插介绍这些数学分支是如何在历史的演进中被逐步完善和接受的。比如,它会提及牛顿和莱布尼茨在微积分创立之初所经历的哲学上的巨大争议,以及一些早期数学家是如何在没有现代符号系统的帮助下完成复杂运算的。这种历史的纵深感,让冰冷的公式背后似乎有了温度和故事性。它不再是僵硬的定理,而是一群聪明人与自然规律搏斗的心血结晶。这种对知识源流的尊重和呈现,无疑提升了整本书的文化品味,让我感觉自己不仅仅是在学习一门技术学科,更是在接触人类智慧发展史的一个重要侧面。

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从一个老读者兼“数学恐惧症患者”的角度来说,这本书最大的优点在于它对“错误示范”的处理。很多教科书在讲解例题时,只会展示出完美无瑕的解题步骤,这让我们这些初学者在自己尝试时,一旦遇到卡壳或者得出错误结论,就会产生强烈的挫败感,误以为是自己智力有问题。然而,我注意到在这本书的某些章节,作者特意设置了一个“常见误区辨析”的板块。他们会故意展示一个看似合理但逻辑上有漏洞的解题思路,然后详细剖析错误发生在哪个环节,以及为什么会产生这种误解。这种“手把手纠错”的方式,比单纯的对错判断要有效得多。它教会了我如何像一个真正的数学家那样去审视自己的思考过程,培养了一种批判性的思维习惯。这种对学习者心理的深刻理解,使得这本书的指导价值远超普通教材的范畴,简直是为自学者量身定做的“避雷指南”。

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我是一个实用主义者,买任何工具书,最终的衡量标准必然是它能否解决实际问题。我对高等数学的学习目标并非仅仅是为了应付考试,而是希望它能成为我未来职业生涯中分析复杂数据的有力武器。因此,我在选书时非常看重“应用”二字的分量。这本书在内容组织上,似乎深谙此道。我惊喜地发现,它在讲解完一个核心理论(比如梯度或拉格朗日乘数法)之后,紧跟着的不是一堆纯粹的代数练习题,而是几个跨学科的案例分析。比如,它似乎涉及到了一些经济学模型中的最优化问题,或者物理学中的场论初步概念的引入。这些案例的设置,让抽象的数学工具瞬间拥有了“武器”的质感,它不再是孤立的知识点,而是解决现实难题的钥匙。这种强烈的代入感,极大地激发了我钻研下去的动力,因为我知道,我所学的一切,最终都是为了服务于更宏大的目标。

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说实话,我买这本书是带着一种“壮士断腕”的决心。我大学阶段的数学基础实在是不太牢靠,尤其是在处理那些抽象的概念和复杂的推导过程时,常常感到力不从心。我希望找到一本既能补齐我的短板,又不会因为过于学术化而让我望而却步的教材。这本《应用高等数学》给我的第一印象就是它的“温度”。它不是那种冷冰冰的公式集合,而更像是一个耐心的导师。我翻阅了关于极限那部分的讲解,作者的处理方式非常巧妙,他没有一上来就抛出那个拗口的$epsilon-delta$定义,而是先用几个生动的、贴近生活的例子来阐述“无限接近”的直观感受,然后再循序渐进地引入严谨的数学表达。这种循序渐进的教学法,极大地缓解了我初学时的焦虑感。而且,书中的配图也值得称赞,那些三维空间的图像和曲线的动态变化示意图,配合文字解释,让那些原本只能在脑海里想象的几何结构变得具象化了,这对于理解微积分的核心思想至关重要。

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