具体描述
《北京大学教材•大学文科基础数学1》是大学文科基础数学教材。全书共分三册。第一册包括一元微积分、多元微积分、无穷级数与常微分方程等内容。《北京大学教材•大学文科基础数学1》总结了作者多年来为北京大学等院校文科类各专业讲授高等数学课的教学经验。全书采用“模块式”结构，便于不同专业灵活选用。为适应经济管理类各专业的需要，在附录中还介绍了经济数量分析中的常用概念及有关数学方法。书中配有适量习题，书后附有答案。
《现代应用数学方法导论：理论与实践的桥梁》 内容简介 本书旨在为理工科、经济学及管理学等领域的研究生和高年级本科生提供一套全面而深入的现代应用数学基础，强调理论与实际应用的紧密结合。它并非对传统微积分或线性代数进行重复阐述，而是将重点聚焦于那些在现代科学计算、数据分析、优化控制以及复杂系统建模中不可或缺的关键数学工具和思想。 全书结构严谨，内容涵盖了从基础的实分析和泛函分析概念过渡到更高级的数值方法、概率统计模型和离散数学的应用。我们力求在介绍严密数学概念的同时，辅以大量的工程、金融和信息科学背景下的实例，帮助读者理解这些抽象工具的实际价值。 第一部分：高级分析基础与工具箱的构建 本部分着重于巩固和深化读者对数学分析的理解，为后续的建模工作打下坚实的分析基础。 第一章：测度论与勒贝格积分的再审视 本章超越了传统的黎曼积分框架，深入探讨了测度论的基本概念，如$sigma$-代数、测度、可测函数等。重点讲解了勒贝格积分的定义、收敛定理（单调收敛定理、有界收敛定理、法图定理）及其在概率论和函数空间理论中的重要性。通过对比黎曼与勒贝格积分的适用范围，阐明为何勒贝格积分是现代概率论和泛函分析的基石。 第二章：泛函分析入门：线性空间与算子 本章介绍无穷维空间中的线性代数——泛函分析的基本结构。详细讨论了赋范线性空间、巴拿赫空间以及希尔伯特空间（内积空间）。重点分析了有界线性算子、连续算子以及强收敛与弱收敛的概念。通过对傅里叶级数和希尔伯特空间正交分解的应用，展示了泛函分析在解决偏微分方程边值问题中的强大潜力。 第三章：变分法基础与欧拉-拉格朗日方程 本章引入了解决优化问题的经典数学方法——变分法。从泛函的定义出发，推导出变分法的核心工具——欧拉-拉格朗日方程。探讨了等周定理、固定端点和自由端点问题，并初步接触了泛函导数的概念。这为后续的控制理论和场论中的最小作用量原理奠定了数学基础。 第二部分：数值计算与算法实现 本部分关注如何将理论数学转化为可计算的、高效的数值算法，是连接纯数学与工程实践的关键环节。 第四章：线性系统的数值求解 本章针对大规模线性系统的求解提出了高效算法。除了对高斯消元法（LU分解）进行稳定性分析外，重点讲解了迭代法，包括雅可比法、高斯-赛德尔法以及更先进的Krylov子空间方法，如共轭梯度法（CG）和广义最小残量法（GMRES），并讨论了预处理技术在加速收敛中的作用。 第五章：非线性方程与优化 本章集中探讨求解非线性方程组和进行约束/无约束优化问题的方法。详细分析了牛顿法及其欠牛顿法（如BFGS、DFP），并深入讨论了下降算法的收敛性分析。对于约束优化，引入拉格朗日乘子法和KKT（Karush-Kuhn-Tucker）条件，这是理解现代机器学习算法优化的核心。 第六章：微分方程的数值逼近 针对常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE），本章介绍了常用的数值离散化技术。对于ODE，详细介绍了一步法（欧拉法、Runge-Kutta族，特别是RK4）的稳定性和精度；对于PDE，重点阐述了有限差分法（FDM）在热传导、波动方程等问题中的应用，并讨论了稳定性和相容性的概念。 第三部分：随机过程与统计建模 本部分聚焦于处理不确定性和动态演化过程的数学工具，特别是在金融工程、风险管理和复杂系统建模中的应用。 第七章：概率论进阶：随机过程 本章超越了独立同分布的随机变量，引入了时间依赖的随机结构。核心内容包括马尔可夫链（离散和连续时间）、泊松过程、布朗运动（维纳过程）的性质，以及其在连续时间建模中的重要性。对布朗运动的二次变差和伊藤积分的概念进行了定性介绍。 第八章：随机微分方程（SDEs）与应用 基于前面对布朗运动的铺垫，本章系统地介绍了随机微分方程（SDEs）。重点阐述了伊藤积分的构造和伊藤公式，这是将经典微积分推广到随机世界的核心工具。随后，将SDEs应用于金融衍生品定价（如Black-Scholes模型）和随机动力学系统的模拟。 第九章：信息论与最优控制的数学基础 本章作为综合应用部分，连接了信息、决策与控制。介绍了香农的信息熵、互信息等核心概念。在最优控制方面，系统讲解了动态规划原理和贝尔曼方程，并初步探讨了随机控制问题中的粘性解理论的初步概念。 结语：数学建模的思维范式 全书最后总结了如何将这些数学工具融会贯通，形成解决实际问题的建模思维范式。强调了模型选择的合理性、数值方法的鲁棒性检验，以及结果的可解释性。 本书特色： 1. 理论深度与实用广度并重： 确保读者不仅掌握“如何做”（算法），更能理解“为什么能做”（数学原理）。 2. 跨学科案例驱动： 每一章节的重点方法都附带有来自物理、工程、金融或计算机科学领域的真实应用场景分析。 3. 计算导向： 大量引入MATLAB/Python（伪代码或关键算法描述）示例，促进读者动手实践和验证理论。 本书适合于需要将数学知识应用于复杂定量分析的专业人士和学生，是深入理解现代科学计算和定量分析领域的理想进阶读物。
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