现代应用数学手册

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出版者:清华大学出版社
作者:马振华编
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:2000-07-01
价格:48.0
装帧:平装
isbn号码:9787302035534
丛书系列:现代应用数学手册
图书标签:
  • 数学
  • 专业
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具体描述

本书介绍了概率论中的基本概念和基本结论;各种经典和现代的数理统计方法;随机过程的一般理论和应用概率方法,以及位势理论、鞅论、随机微分方程、预报与滤波、随机模拟与马尔可夫决策规划等内容。

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目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的语言风格非常具有启发性,它不像教科书那样冷冰冰,反而带着一种鼓励探索的热情。我特别喜欢它在介绍傅里叶分析和信号处理交叉领域时的论述方式。作者没有把傅里叶变换仅仅视为一种积分运算,而是将其描绘成一个“频率域的透视镜”,通过不同的基函数组合,将复杂的时域信号解构成最基本的振动单元。这种比喻性的描述,极大地帮助我克服了过去对复数指数形式的恐惧。书中对小波分析的介绍也十分到位,特别是对于多分辨率分析的阐述,清晰地展示了小波如何克服傅里叶分析在局部特征捕捉上的不足。这些内容不仅是理论上的进步,更是对我们分析复杂工程信号(比如地震波或电磁干扰)的工具箱进行了实质性的升级。当我尝试用书中的方法去处理那些包含突变点的信号时,效果立竿见影,这让我对“应用”二字有了更深刻的体悟——真正的应用,是数学洞察力与工程现实完美契合的结果。

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我向来认为,一本优秀的数学应用参考书,其价值不仅在于提供了公式,更在于它如何帮助读者建立起不同数学分支之间的联系。这部《现代应用数学手册》在这方面做得尤为出色。它不是将优化、微分方程、概率论等知识点简单地罗列起来,而是通过一系列精心设计的案例,展示了它们是如何协同工作的。例如,在讨论最优控制理论时,它自然而然地将变分法、线性代数中的矩阵指数以及随机过程中的动态规划思想融为一体,构建了一个完整的问题解决闭环。这种跨学科的整合能力,是很多专业教材所欠缺的。它让我意识到,现代科学和工程问题往往不是单一数学分支就能解决的,需要的是一种综合性的“数学素养”。阅读过程中,我感受到了作者试图引导读者从“工具使用者”进化为“数学问题设计者”的良苦用心。对于那些希望从基础知识跃升到能够独立设计和求解复杂系统的研究人员或工程师来说,这本书提供的不仅是答案,更是一套完整的、可迁移的思考方法论。

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这本书的排版和内容组织方式,真的体现了“手册”二字的精髓,结构严谨得像一套精密仪器。我主要关注的是其中关于随机过程和时间序列分析的部分。与其他同类书籍晦涩难懂的理论堆砌不同,这里的讲解路径非常清晰:先建立直观理解,再引入严格定义,最后通过实际金融数据分析的例子来巩固。作者在描述布朗运动和伊藤积分时,保持了一种克制而精准的笔调,既没有为了追求数学的纯粹性而牺牲应用价值,也没有因为追求应用性而弱化数学的严谨性。我特别欣赏它在处理高维随机变量和马尔可夫链时的论述深度,这对于理解现代金融风险建模至关重要。读完这几章,我感觉自己对‘不确定性’的数学处理有了一个全新的认识框架,不再是简单地套用概率分布,而是能够更深层次地理解随机性是如何在动态系统中演化的。虽然全书篇幅可观,但目录设计得极为合理,每个章节相对独立又相互关联,完全可以根据当前项目的需求,快速定位到所需的数学工具,非常高效。

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说实话,我一开始拿到这本书时,对它是不是又一本“万金油”式的工具书有所保留。毕竟“现代应用数学”的范畴太广了,很难在一本书里做到面面俱到且深入。然而,这本书的深度和广度之间的平衡掌握得令人称赞。比如,在偏微分方程(PDEs)的应用章节,它没有花费大量篇幅去证明纳维-斯托克斯方程的数学解的存在性,而是直接聚焦于如何使用有限差分法和有限体积法来处理流体力学中的特定边界条件问题。这种务实至上的态度,非常符合我作为一名科研人员的需求——我们需要的是能解决问题的工具,而不是纯粹的数学证明。书中的图示质量非常高,尤其是那些描述数值方法收敛性和稳定性的图形,往往比文字描述更具说服力。它仿佛在告诉我:看,这就是你的代码跑出来应该有的样子。如果说有什么可以改进的地方,或许是在量子计算相关的数学基础部分可以再增加一些前沿的拓扑学应用实例,但就现有的内容而言,它无疑为跨学科研究搭建了一座坚实的桥梁。

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这部《现代应用数学手册》简直是为我这种刚踏入工程领域,对数学工具的实际应用感到一头雾水的人准备的宝典。我原以为数学就是那些抽象的符号和复杂的推导,但这本书彻底颠覆了我的看法。它巧妙地将理论与工程实践紧密结合,比如在有限元分析中,它没有停留在介绍拉格朗日插值公式的推导过程,而是直接展示了如何利用这些工具来模拟复杂的结构受力情况。特别是关于数值优化那一章,作者对牛顿法和拟牛顿法的阐述既深入又直观,配上大量的流程图和案例代码片段(虽然我不是直接在书里敲代码,但能感受到作者的用心),让我立刻明白这些算法在机器学习模型训练中的核心地位。最让我印象深刻的是它对“建模”过程的强调,它不是直接给出公式,而是引导读者思考:我们面对的物理问题,本质上可以用哪些数学框架来描述?这种思维上的训练,远比死记硬背公式来得有价值。对我而言,这本书像是一位经验丰富的老教授,在每一个关键的转折点都提供了清晰的路线图,让那些原本看似遥不可及的高级数学概念,变得触手可及,极大地增强了我解决实际工程难题的信心。

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随机过程这一块写得还是不错的

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作为手册有一定价值

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随机过程这一块写得还是不错的

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作为手册有一定价值

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