概率论与数理统计简明教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:高等教育出版社

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页数:0

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出版时间:1900-01-01

价格:12.0

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isbn号码:9787040074567

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《高等数学基础：微积分与线性代数精要》内容简介 核心定位： 本书旨在为理工科、经济学以及对数学有较高应用需求的专业学生和自学者，提供一套扎实、清晰且侧重于实际应用的微积分（单变量与多变量）和基础线性代数知识体系。我们力求在保持数学严谨性的同时，最大限度地降低初学者的理解门槛，强调概念的几何意义和代数表达的相互转化，并突出数学工具在解决工程与科学问题中的核心作用。 全书结构与内容深度剖析： 本书结构清晰，分为三大核心模块，共十六章，循序渐进地构建起现代数学分析和代数的基础框架。 第一部分：单变量微积分（基础与核心工具） 本部分聚焦于函数、极限、连续性、导数和定积分的原理及其应用，为后续的多元分析打下坚实的基础。 第一章：函数与极限的严格定义 本章从集合论和实数系的完备性出发，严谨地引入函数的概念，包括函数的运算、图像变换以及特殊函数（如指数、对数、三角函数及其反函数）的性质。重点深入讲解了“$varepsilon-delta$”语言，这是理解极限理论的关键。我们通过大量的实例对比，阐明极限存在的充分必要条件，并讨论无穷大和无穷小之间的关系。 第二章：连续性与介值定理 在极限的基础上，本章定义了函数的连续性，并细致区分了开区间、闭区间上的连续性。我们将详细论证闭区间有界定理、最大值最小值定理以及介值定理（包括渐近线问题），这些定理是后续求导和积分存在性的理论基石。 第三章：导数的概念与计算法则 本章是微积分的第一个高潮。我们从切线斜率和瞬时变化率的实际问题引入导数的定义，并系统推导了基本初等函数的求导公式。重点突破链式法则（复合函数求导），并深入讲解了隐函数求导法和参数方程求导法，确保读者能够灵活应对各种函数形式。 第四章：导数的应用 本章将导数工具应用于函数性质的分析。内容包括函数的单调性判断、极值与最值问题（费马定理、罗尔定理、拉格朗日中值定理的几何意义）、凹凸性分析（拐点）以及函数图像的描绘。此外，我们还专门设立一节，讲解导数在相关变化率问题（如几何、物理模型）中的具体应用。 第五章：不定积分 本章导向微积分的另一核心——积分。我们从反导数的概念出发，定义不定积分。重点讲解积分的基本性质、常用的积分技巧，包括变量代换法（换元积分法）和分部积分法。对于有理函数、三角函数有理式以及无理函数的积分，提供系统的解题策略和案例。 第六章：定积分与微积分基本定理 本章将定积分与实际问题（如面积、弧长、体积）联系起来。严格证明了牛顿-莱布尼茨公式（微积分基本定理），这是连接微分与积分的桥梁。随后，我们探讨定积分的应用，包括平面图形的面积、旋转体的体积、曲线上点的弧长等经典应用。 第七章：定积分的应用拓展与广义积分 本章对定积分进行深化。除了经典的几何应用外，我们引入了定积分在物理学（如质心、转动惯量）中的应用。更重要的是，本章引入了广义积分（无穷区间积分和无界函数积分）的概念，并讨论了其收敛性的判断准则，为分析物理世界的无限现象提供数学工具。 第二部分：多元微积分（空间与多维分析） 本部分将单变量微积分的思想扩展到二维和三维空间，处理多变量函数，这是理解物理场和工程系统复杂性的关键。 第八章：空间几何与向量初步 为理解三维空间函数，本章首先回顾了空间直角坐标系，引入了向量的概念、线性运算（加减、数乘），并详细讲解了点积（数量积）和叉积（向量积）的几何意义及其在求解投影、面积和体积中的应用。 第九章：偏导数与梯度 本章的核心是将导数的概念推广到多变量函数。详细定义偏导数，并通过实例展示其物理意义（沿特定方向的变化率）。重点介绍链式法则在多元函数中的扩展，并引入梯度（Gradient）的概念，阐释其方向性和大小的物理意义。 第十-十一章章：多元函数的极值与应用 我们讨论多变量函数的方向导数和二阶偏导数，引入Hessian矩阵的概念。随后，系统分析多元函数的极值点，包括鞍点和驻点，并运用二阶偏导数测试来判断极值的性质。此外，本章还详细讲解了拉格朗日乘数法，这是处理带约束优化问题的核心工具。 第十二章：多重积分（面积与体积的精确量化） 本章引入二重积分和三重积分。首先，从黎曼和的角度严格定义多重积分。接着，重点介绍直角坐标系下的积分计算，并详细论述了极坐标变换（二维）和柱面坐标/球面坐标变换（三维）在简化积分区域和被积函数中的强大威力。 第十三章：线积分与面积分 本章将积分的概念拓展到曲线和曲面上。我们定义了对弧长和对坐标的线积分，并将其应用于计算质量、功等物理量。随后，引入面积分，重点阐述格林公式、斯托克斯公式和高斯公式（散度定理）这三大基本定理，展示它们如何将不同维度的积分相互联系起来，这是物理场论的基础。 第三部分：基础线性代数（结构与变换） 本部分侧重于线性方程组的求解、向量空间的概念以及矩阵在线性变换中的作用，为数据科学和工程计算奠定基础。 第十四章：矩阵代数与线性方程组 本章从矩阵的定义、运算（加减、乘法、转置、逆矩阵）入手。核心内容是高斯消元法和高斯-若尔当消元法，用于求解线性方程组。我们深入分析了增广矩阵的秩、系数矩阵的秩与解的存在性和唯一性的关系，并探讨矩阵的行列式性质及其计算方法。 第十五章：向量空间与子空间 本章提升到抽象层面。严格定义向量空间、子空间，并引入线性组合、线性相关性、基和维度的概念。重点分析四种基本子空间（列空间、零空间、行空间、左零空间）之间的关系，并讲解施密特（Gram-Schmidt）正交化过程，构建正交基。 第十六章：线性变换与特征值 本章探讨矩阵的内在结构。我们将矩阵视为线性变换，并分析线性变换的核（Kernel）和像（Image）。最后，也是最关键的部分，是特征值和特征向量的计算及其意义，阐述它们在理解系统稳定性、矩阵对角化以及微分方程求解中的核心地位。 本书特色与教学理念： 1. 几何直观先行： 每一项重要概念（如导数、偏导数、梯度、行列式、特征值）均以直观的几何或物理图像引入，帮助读者建立感性认识。 2. 强调工具性： 理论推导详略得当，关键在于突出数学工具的适用范围、使用限制以及在实际问题中的建模能力。 3. 题型覆盖面广： 习题设计兼顾基础巩固和综合应用，涵盖了从理论证明到工程计算的多种题型，确保读者能够熟练应用所学知识。 本书是通往更高级数学和应用科学领域的坚实阶梯。

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我对这本书的章节组织结构感到非常赞赏，它体现了作者对学科脉络的深刻理解。概率论和数理统计的融合处理得非常自然，不像某些教材那样将其完全割裂，前半部分讲完概率，后半部分再独立讲统计。这本书似乎在每讲完一个重要的概率概念后，马上就会引入它在数理统计中的应用，比如在讨论到随机变量的极限性质时，紧接着就开始涉及统计推断的理论基础。这种紧密的关联性极大地增强了知识的连贯性和实用性。它让读者始终保持着“学以致用”的视角，避免了概率论沦为纯粹的数学分支。此外，书本在涉及参数估计方法时，对不同方法的优缺点比较得非常中肯和精炼，没有陷入无谓的争论，而是直截了当地告诉读者在什么场景下应该优先考虑哪种方法。整体阅读体验下来，感觉像是经历了一次系统而高效的“知识重塑”，而不是简单地学习了一堆孤立的公式和定理的堆砌。

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这本《概率论与数理统计简明教程》简直是为我这种数学基础薄弱的工科生量身定做的。我以前对概率论的概念总是云里雾里，尤其是一提到数理统计里的推断性检验，大脑就开始自动关机。然而，这本书的叙述方式异常清晰，它没有一上来就抛出复杂的公式和定义，而是循序渐进地引导我们理解核心思想。举个例子，在讲解大数定律和中心极限定理时，作者用了大量贴近生活的例子，比如抛硬币的频率如何趋近于理论概率，这让我第一次真切地感受到抽象的数学定理是如何描述现实世界的。编排上，每一章后的习题设计得非常巧妙，难度梯度合理，从基础的计算题到需要灵活运用定理的综合题都有覆盖。更重要的是，它不会过多纠缠于那些极其深奥的理论证明，而是专注于教会读者“如何使用”这些工具去解决实际问题，这对于我们急需应用知识的工科学生来说，简直是福音。我感觉这本书成功地找到了理论深度与应用广度之间的那个黄金分割点，让人在掌握必要知识的同时，又不会因为过于繁琐的数学推导而感到枯燥和挫败。可以说，它为我打开了一扇通往统计思维的大门，让我不再惧怕这些曾经的“拦路虎”。

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翻开这本书，首先感受到的是一种沉稳、老派的学术气息，它的排版和用词都透露着一股严谨性，与市面上那些追求花哨图表和轻松口吻的教材截然不同。这本书的特点在于其极高的信息密度和对概念定义精确的把控。它对随机变量、矩估计、最大似然估计这些基础概念的阐述，几乎没有留下任何模糊地带，每一个词语的选择都经过了深思熟虑，力求表达的无懈可击。虽然初看起来可能需要多花一些时间去咀嚼和理解，但一旦真正读懂了某个段落，你会发现那种清晰度是其他教材难以比拟的。特别是数理统计部分，对于假设检验的逻辑框架搭建得极为扎实，它强调的是“为什么”要这样做，而不是简单地罗列“怎么做”。对于那些追求理论根基、希望深入理解统计学底层逻辑的研究生或教师来说，这本书的价值不言而喻。它更像是一本工具书，一本值得反复查阅的参考手册，而不是一本轻松的入门读物。我个人非常欣赏这种不哗众取宠、专注于知识本身的做法，它要求读者付出努力，但回报也是巨大的知识体系的构建。

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我必须承认，这本书的“简明”二字或许更侧重于“精炼”而非“简单”。对于零基础的初学者而言，它的开篇略显跳跃。我是在上完一学期基础微积分课程后才开始接触这本教材的，即便如此，在处理期望和方差的积分运算时，仍感到一定的压力。它的优势在于对知识体系的整合效率极高，几乎没有一句废话，所有内容都直指核心。例如，它在引入中心极限定理时，直接给出了应用场景和推导的关键步骤，没有过多的铺垫。这使得整本书的进度非常快，如果能跟上作者的思路，可以在较短的时间内建立起一个完整的概率与统计框架。然而，这也带来了一个挑战：对于那些需要更多可视化辅助或者更慢节奏讲解的读者，这本书可能显得有些“冷硬”。我个人是花了不少时间在笔记本上画图、推导那些被略去的中间步骤，才最终打通任督二脉。这本书适合那些已经具备一定数学功底，并希望快速、高效地掌握概率论与数理统计精髓的读者，它更像是一份高手间的“速查手册”。

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说实话，这本书的插图简直少得可怜，这在如今这个“图表胜于文字”的时代显得非常独特。我买来之后，最初有点失望，因为我习惯了通过图形来理解复杂的概率分布。但是，当我强迫自己仅仅依靠文字和公式去构建这些概念时，我发现了一种更深层次的理解。它迫使我的想象力去构建那些图形，去想象高维空间中的概率密度函数，去感受随机变量之间的相互作用。这种“纯文字驱动”的学习方式，虽然初期很痛苦，但最终建立起来的思维模型更加稳固和抽象化。它不是那种手把手牵引你走的教材，它更像是一位严厉的导师，只给你骨架，要求你自己去添血添肉。这种风格的好处是，它培养了读者独立思考和从数学符号中直接提取信息的能力。对我而言，这种脱离视觉依赖的训练，极大地提升了我阅读原始统计学论文的能力，这是很多充斥着大量图示的教材无法给予的宝贵训练。

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