This book is a compilation of approximately nine hundred problems, which have appeared on the preliminary exams in Berkeley over the last twenty years. It is an invaluable source of problems and solutions for every mathematics student who plans to enter a Ph.D. program. Students who work through this book will develop problem solving skills in areas such as real analysis, multivariable calculus, differential equations, metric spaces, complex analysis, algebra, and linear algebra. The problems are organized by subject and ordered in an increasing level of difficulty. This new edition contains approximately 120 new problems and 200 new solutions. It is an ideal means for students to strengthen their foundation in basic mathematics and to prepare for graduate studies.
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这本书带给我的震撼,更多的是一种对数学“深度”的重新认识。我过去认为自己对微积分和线性代数已经掌握得不错,但这本书里的某些基础主题的变体,彻底颠覆了我的固有印象。例如,在线性代数部分,它没有过多纠缠于特征值和特征向量的直接计算,而是将重点放在了算子在特定希尔伯特空间上的性质,以及这些性质如何影响矩阵的谱分解。有一道题,关于无限维空间中紧算子的定义和性质,我花了整整一个下午,才勉强弄清楚为什么需要引入紧性这个概念来保证某些极限操作的合法性。这本书的语言是极其凝练的,没有丝毫的冗余,每一个词语的选择都精确到了极致,这本身就是一种高水平的数学表达艺术。它不像某些旨在普及知识的书籍那样和蔼可亲,它更像是一位严厉的导师,只有那些真正准备好接受挑战的人,才能从中获益良多。阅读体验是挑剔的,但收获是深远的,它让你清楚地意识到,真正的数学高峰,需要付出远超想象的努力才能到达。
评分这本书的独特之处在于,它似乎刻意避开了当前主流教材中那些被过度包装和简化的问题。它更像是从那些顶尖研究人员的日常思考中提炼出来的精华片段,直接抛给你,让你自己去琢磨其内在的联系。举个例子,在数论的部分,有几道题目的表述极其简洁,初看起来可能只是简单的整数性质问题,但深入挖掘后,你会发现它们实际上是在考验你对解析数论工具,比如狄利克雷级数、或更深层次的L-函数性质的掌握程度。我记得有一道关于丢番图方程的题目,它的解法涉及到了非常巧妙的模算术构造,如果不是事先对域扩张和二次互反律有扎实的基础,根本无从下手。这种“开门见山”式的出题风格,虽然高效,但也意味着这本书的受众定位非常精准——它瞄准的是那些已经拥有坚实基础,并渴望通过解决非标准问题来巩固和深化理解的进阶学习者。对于初学者来说,这本书可能更像是一面冷峻的镜子,照出他们知识体系中的所有漏洞。我个人认为,如果能系统性地攻克其中三分之一的内容,其对数学思维的提升效果,可能远超阅读数本标准研究生教材。
评分手捧这本厚重的数学习题集,首先映入眼帘的便是那股扑面而来的“加州理工”式的硬核气息。与其说它是一本普通的习题册,不如说它是一次对数学思维的严峻考验。我花了整整一个周末的时间,试图啃下其中几章关于抽象代数的部分,结果是……我深刻体会到了“何为力不从心”。这些题目绝非那种教科书式的标准题型,它们往往在最意想不到的地方设置了陷阱,要求你跳出固有的解题框架,用一种近乎**创造性**的方式去构建证明。例如,有一道关于伽罗瓦理论的问题,它巧妙地将域扩张与群论的某些非平凡性质联系了起来,光是理解题目的真实意图就花了我半天工夫。更别提那些需要进行复杂积分变换才能触及核心的分析题,每一次尝试都像是在迷宫里摸索,只有当你最终找到那个优雅的“转折点”时,那种豁然开朗的喜悦感,才足以抵消之前的挫败。这本书的排版设计非常简洁,几乎没有多余的解释或例题铺垫,这对于那些习惯于被“喂养”知识的学习者来说,无疑是一次冷酷的“野外生存”训练。它强迫你去依赖你已有的知识体系,去填补逻辑上的空白,而不是简单地套用公式。对于那些志在冲击高阶数学研究,或者希望在数学竞赛中取得优异成绩的“硬核玩家”而言,这套题集无疑是通往巅峰路上必经的“试炼场”。它不会手把手教你,它只会提供舞台,考验你是否真的掌握了那些深层的数学原理和严谨的逻辑推理能力。
评分我必须承认,我购买这本书的动机,很大程度上源于对“难题”的天然向往。这本书成功地激发了我内心深处那种想要“征服”的欲望。然而,这种征服的过程是痛苦的,是充满自我怀疑的。我尤其欣赏它在应用数学与理论数学之间的平衡把握。比如,在偏微分方程那一章,题目往往不是让你去求解一个标准形式的方程,而是要求你根据一个实际物理情景(比如热传导或波的传播的某种非典型边界条件)来推导出合适的方程,然后使用泛函分析的工具去论证解的存在性和唯一性。这种从具体到抽象,再从抽象回到解释具体现象的完整链条,是许多纯粹的理论习题集所缺乏的。阅读过程中,我发现自己的解题习惯正在悄然改变——我不再急于动手计算,而是会先花更多的时间去审视题目的结构,试图找出隐藏的对称性或不变量。这本习题集的价值,不在于它教会了你多少具体的知识点,而在于它重塑了你思考问题的方式,让你学会如何像一个真正的数学家那样去“提问”和“构造”。它是一本需要你投入大量心力去“解码”的书。
评分老实说,我最初是抱着“拓宽视野”的目的购入这本书的,毕竟“Berkeley”这个名字本身就带着某种权威性。然而,真正开始接触后,我发现这本书更像是一个“知识的黑洞”,它能以惊人的效率吸走我的时间,并以同等速度“榨干”我的信心。我印象最深的是概率论与随机过程那一块的内容。那里的题目,不是那种可以用公式直接套出结果的“计算题”,它们更多的是关于“极限”和“收敛性”的深刻洞察。有一道题,关于随机游走在特定图形上的遍历时间,它要求你不仅要能构建马尔可夫链模型,更要在处理无穷大和时间演化上展现出惊人的细腻度。我试着用好几种不同的方法去建模,每一种似乎都有道理,但最终只有一种路径能导向正确的结论——而这唯一的路径,需要对条件期望和鞅论有近乎直觉的把握。这种“直觉”不是与生俱来的,而是通过大量、高质量的失败尝试磨砺出来的。这本书的难度梯度设置得非常不友好,前几章可能还能勉强应付,但一旦进入几何和拓扑相关的章节,难度曲线几乎是垂直上升的。我不得不承认,我的阅读进度非常缓慢,常常需要查阅数本参考书来理解其中一两个题目的背景知识。这本书不是用来“刷”的,它更像是一种“修行”,迫使你慢下来,去深究每一个数学概念背后的哲学含义。
评分這個要是全部都獨立完成, 就是當代的大牛了...
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