Practical Problems in Mathematics for Industrial Technology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Thomson Learning

作者:Boatwright, Donna D.

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:1996-1

价格:$ 108.42

装帧:Pap

isbn号码:9780827369740

丛书系列:

图书标签:

• 数学
• 工业技术
• 应用数学
• 实践问题
• 工程数学
• 技术数学
• 问题解决
• 高等数学
• 职业教育
• 理工科

数学在工业技术领域的实用应用 这是一本专注于数学在工业技术领域实际应用的书籍，旨在帮助读者建立和巩固数学知识，并将其有效地应用于解决实际工业问题。本书不涉及理论性的数学证明或抽象的数学概念，而是侧重于数学工具如何帮助工程师、技术人员和操作人员理解、分析和优化生产过程。 核心内容与方法论 本书的核心在于“实用性”，即如何将数学方法转化为解决工业挑战的有力武器。内容涵盖了以下几个关键方面： 基础数学工具在工业中的应用： 代数与方程： 学习如何利用代数方程来建模生产过程中的变量关系，例如材料消耗、能量需求、生产周期等。书中会通过具体案例演示如何设置和求解线性方程组，以确定最佳生产参数或资源分配。例如，在机械加工中，如何根据切削速度、进给量和切削深度来计算加工时间和刀具寿命。 几何与测量： 深入探讨几何学在工业设计、制造和质量控制中的作用。这包括理解各种形状的体积、表面积计算，以及如何运用比例、相似性等概念进行尺寸换算和图纸解读。书中将教授如何处理公差、配合等工程设计中的关键几何概念，以及如何运用三角学进行角度测量和定位。 百分比、比例与比率： 这些基础概念在工业中无处不在，从材料配比、折扣计算到效率分析。本书将展示如何准确运用这些工具来理解和控制成本，评估生产效率，以及进行各种规格的换算，例如英制与公制的转换。 测量与单位换算： 强调掌握不同单位系统（如公制、英制）之间的准确换算，这是跨国合作和全球化生产中不可或缺的技能。书中将提供大量的实践练习，帮助读者熟练掌握长度、质量、体积、温度、压力等常用工业单位的换算。 数据分析与统计初步： 数据收集与整理： 介绍在工业环境中如何有效收集和整理数据，为后续分析打下基础。 描述性统计： 学习如何计算和解释平均值、中位数、众数、标准差等统计量，以描述生产数据的分布特征和变异性。例如，如何分析一批产品的尺寸偏差，判断其是否在可接受范围内。 图表与可视化： 强调利用图表（如柱状图、折线图、散点图）来直观地展示数据趋势和模式，帮助发现问题和做出决策。本书会指导读者如何选择合适的图表类型来呈现不同类型的数据。 简单的数据分析与趋势预测： 介绍基于历史数据进行简单的趋势分析，例如通过线性回归初步预测未来的产量或需求。 特定工业技术领域的数学应用： 机械工程： 涉及力学、材料强度、运动学和动力学相关的计算，例如应力、应变分析，齿轮传动比的计算，以及简单机构的运动轨迹分析。 电气工程： 包含电路分析中的欧姆定律、基尔霍夫定律，功率计算，以及交流电参数（如频率、电压、电流）的计算。 建筑与施工： 涉及面积、体积、坡度、角度的计算，材料用量的估算，以及结构稳定性相关的初步数学分析。 化学与材料科学： 关注浓度、摩尔数、反应速率、密度等概念的计算，以及材料性能与成分之间的关系。 生产管理与流程优化： 学习如何运用数学工具来规划生产进度、优化资源利用、计算生产成本和损耗，以及进行简单的库存管理。 学习方法与特点 本书并非传统的数学教科书，而是将数学学习融入到一系列精心设计的工业场景和问题中。其主要特点包括： 问题驱动式学习： 每一个数学概念的引入都源于一个具体的工业问题。读者首先接触到实际应用场景，然后学习解决该场景所需的数学工具，最后通过练习巩固。 大量实践案例与习题： 书中包含丰富的真实工业案例，涵盖了不同行业和应用领域。每章都配有大量的练习题，从基础计算到复杂应用，帮助读者将所学知识付诸实践。 注重计算技巧与工具使用： 除了数学原理，本书还会指导读者如何有效地使用计算器、电子表格软件（如Excel）等工具来辅助数学计算，提高效率和准确性。 清晰易懂的语言： 避免使用过于专业的数学术语，力求语言通俗易懂，适合不同背景的工业技术人员阅读。 循序渐进的难度： 内容从基础的算术和代数运算开始，逐步深入到更复杂的应用，确保读者能够逐步建立信心和能力。 本书的目标读者 本书适合以下人群： 工业技术领域的学生，如机械、电气、自动化、材料、建筑等专业的在校生。 在工业生产一线工作的技术人员、操作工、技术工人，希望提升自己的数学应用能力。 初级工程师和设计人员，需要将数学知识应用于实际工程问题。 对工业技术感兴趣，但数学基础相对薄弱的读者。 通过本书的学习，读者将能够更加自信地运用数学工具来分析和解决工业生产中的各种实际问题，从而提升工作效率，优化生产流程，并为职业发展打下坚实的基础。它将帮助您认识到，数学并非高高在上的理论学科，而是工业技术领域中触手可及、解决问题的强大助手。

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我不得不说，这本书的排版和插图简直是一场视觉灾难。如果说内容是硬菜，那这排版就是粗粝的砂纸，一点都不好打磨。大量的文字堆砌，专业术语如同密集的雨点一样砸下来，中间偶尔出现的那些示意图，要么过于简陋，要么信息过载，很多时候还不如不画。我特别怀念那些带有清晰步骤分解和清晰图形标注的教材，这本书显然不是那种风格。很多关键的推导过程，它似乎“一笔带过”，留给读者的只有结果，中间的过程仿佛是读者需要自行脑补的“留白”。这对于学习过程中的“卡壳”点来说，是致命的。我曾经花费了数个小时试图理解一个复杂函数的积分应用，就是因为缺乏一个中间步骤的图形化解释，搞得我怀疑是不是自己的理解能力退化了。感觉这本书的作者可能更专注于数学的严谨性，而完全忽略了“教学”的艺术性。它更像是一份技术规范文档，而不是一本旨在传授知识的教学材料。对于那些需要通过视觉辅助来建立数学模型概念的读者，这本书提供的支持非常有限，阅读体验可以说是相当“硬核”且枯燥。

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这本书的语言风格，可以说是“极简主义”的典范，简洁到近乎苛刻。它几乎完全排除了任何解释性的、引导性的叙述，每一个句子都旨在传递一个数学信息或一个定义。对于习惯了美式或欧式教材中那种充满鼓励和解释性文字的读者来说，这会带来一种强烈的疏离感。我感觉自己像是在和一台高效的计算器对话，而不是一个耐心指导我的老师。这种风格的优点在于，它极大地压缩了篇幅，使得整本书在厚度上显得相对紧凑，信息密度极高。缺点则是，一旦你漏掉了一个关键的定义或者对某个术语理解有偏差，后面的内容就会像多米诺骨牌一样接连倒塌，难以自行修复。它要求读者不仅要理解数学，还要对工业技术的背景术语有敏锐的洞察力，双重负担之下，学习的门槛被抬得很高。对于自学而言，这本书更像是一个需要严格自律和强大背景知识储备才能征服的“技术堡垒”。

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这本号称“面向工业技术实践”的数学教材，真是一部让人又爱又恨的“武林秘籍”。初次翻开，那密密麻麻的公式和定理就已经给我一种面对高山的感觉，完全没有一般教科书那种和蔼可亲的模样。它似乎默认读者已经具备了相当扎实的数学基础，否则光是理解那些抽象的概念就足以让人头皮发麻。我记得有一次为了搞懂一个关于优化问题的解法，我不得不翻阅了好几本更基础的参考书，感觉自己像是在用锤子敲开一个精致的锁，费劲巴拉才钻进去一点点。它的例题设计得非常具有“工业气息”，动不动就涉及到材料应力、电路分析或者生产流程的效率计算，这对于我们这些动手能力强、但对纯理论感到头疼的人来说，既是挑战，也是一种激励。然而，教程的组织逻辑有时候显得有些跳跃，仿佛作者在脑海中已经完成了所有思考的步骤，却忘了在纸面上为后进者搭建一座平缓的阶梯。特别是对于那些需要快速应用到具体工作场景中的读者，可能需要花费大量时间去“解码”作者的意图，而不是直接学习如何使用工具。总的来说，它更像是一本资深工程师留下的笔记，信息量巨大，但需要读者具备极强的自我导航能力去消化吸收。

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这本书的价值，或许在于它敢于直面那些最“棘手”的实际问题。很多市面上的数学应用书籍，为了保证读者的学习兴趣，往往挑选那些相对“干净”和理想化的应用场景。但这部作品不同，它毫不留情地将工业生产中的各种不确定性、非线性和复杂约束条件都揉进了题目里。这给我一种强烈的“实战演习”的感觉，读完后，我感觉自己仿佛真的参与了几次高强度的技术攻关。例如，在处理波动方程在实际机械结构中的衰减问题时，它的处理方式远比我之前学到的模型要贴近真实世界的复杂性。然而，这种“贴近”也带来了高昂的学习成本。它的难度曲线不是线性的，而是像一座陡峭的山峰，中间有些章节平坦得让人放松警惕，紧接着就是一连串需要全力以赴才能跨越的难关。这种不稳定的难度节奏，让我在制定学习计划时感到非常头疼，总是无法准确预估掌握某个知识点需要花费的时间。它更适合那些已经有一定工业背景，正在寻求数学工具来解决特定“顽疾”的工程师，而不是初涉工业数学的学生。

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从知识体系的广度来看，这本书无疑是全面的，它覆盖了从基础微积分到偏微分方程、线性规划等多个维度。但这种广度是以牺牲深度为代价的，尤其是在某些前沿的数值计算方法上，它只是蜻蜓点水般地提及了概念，并没有深入探讨算法的稳定性和计算效率。例如，当涉及到有限元分析时，书中只是给出了最终的离散化公式，但对于误差分析和网格划分的实际技巧却着墨不多。这使得这本书更像是一个“索引”，告诉你哪些数学工具可以用于工业技术，而不是一本手把手教你如何使用这些工具的“操作手册”。如果我需要的是快速掌握一种特定的算法并立即投入使用，这本书会让我感到有些力不从心，因为我需要不断地跳出本书去查阅专门针对该算法的优化文献。它的叙事风格非常客观和冷峻，几乎没有提供任何关于不同方法优劣的比较性讨论，这让读者在面对多个可选的数学模型时，难以做出最优选择。

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