工程数学

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页数:285
译者:
出版时间:2008-11
价格:26.50元
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isbn号码:9787811371109
丛书系列:
图书标签:
  • 工程数学
  • 数学
  • 高等数学
  • 工程
  • 理工科
  • 教材
  • 大学教材
  • 计算方法
  • 线性代数
  • 微分方程
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具体描述

《工程数学》是编者根据多年的教学实践,为高职高专院校工科类学生而编写的高等数学下册的教材,编者本着“必需、够用”的原则,适当降低了某蝗问题的理论深度,注重锻炼学生的解决实际问题的能力。全书共五章,主要内容为:常微分方程与拉普拉斯变换,空间解析几何与多元函数微积分,级数,行列式与矩阵,概率与数理统计初步。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的装帧设计虽然经典,但内文的排版风格却略显陈旧,有点像我大学时期的教科书,大量的等式和符号紧密地挤在一起,让人感觉呼吸不畅。特别是当涉及到**向量空间**和**张量分析**的章节时,**符号的滥用**和**缺乏上下文的解释**让初次接触这些概念的读者很容易迷失方向。例如,某个关键定理的证明过程,如果能用更现代的图文结合方式来呈现,或者至少将核心的变量定义放在显眼的位置加以强调,阅读体验一定会大大提升。我个人更偏爱那种在章节开头就给出“本章导读”和“核心概念速览”的排版方式,这样能让人在进入细节推导前就建立起清晰的知识框架。这本书目前的风格更像是给已经有扎实基础的专家准备的参考手册,而非面向广泛学习者的教学读物。

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我最近在准备一个跨学科的项目,急需一些关于**复杂系统建模**的理论指导,听说这本书在这方面有所涉及。我特地翻阅了一下目录,发现它似乎非常侧重于**离散数学结构**和**拓扑学在数据分析中的应用**,这正是我目前急需解决的痛点。尽管书中可能包含了大量的**基础理论推导**,但我更关注那些能直接转化为实际算法的章节。比如,我对其中提到的“基于流形学习的特征提取”这一部分特别感兴趣,希望它能提供一套清晰的、可操作的步骤,而不是停留在纯粹的数学抽象层面。如果这本书能够很好地架起理论与应用之间的桥梁,那么它对我来说将是一本不可多得的宝典。我现在迫不及待地想看看,这些章节是如何处理**高维数据稀疏性**问题的。

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这本书的装帧设计真是让人眼前一亮,封面采用了深邃的蓝色调,配上银色的烫金字体,显得既稳重又不失现代感。纸张的质感也相当不错,拿在手里很有分量,翻阅时发出的那种轻微的“沙沙”声,让人感觉非常舒适,仿佛在和一本知识厚重的伙伴对话。虽然我还没来得及深入阅读内文,但仅从外观来看,这本书就散发着一种值得信赖的专业气息。特别是封底的作者简介部分,排版清晰,信息量适中,让人对作者的学术背景有了初步的了解,增添了阅读的期待感。整体而言,这本书在视觉和触觉上都达到了很高的水准,是一本摆在书架上也赏心悦目的作品。

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我注意到这本书在**线性规划**和**优化理论**部分,似乎引入了一种独特的求解算法,它似乎结合了**非线性迭代**和**边界条件处理**的创新思路。我之前学习的教材大多采用传统的单纯形法或内点法,而这本书里介绍的这种新方法,从描述来看,似乎在处理**大规模约束条件**时具有更高的计算效率和稳定性。我对这种**算法的鲁棒性**非常好奇,很想知道作者是如何证明其收敛性的。如果这本书能够提供详尽的**伪代码**和**实际运行的算例分析**,那就太棒了。这本书的价值可能就在于这些“独家”的内容,而不是那些人尽皆知的经典理论的重复阐述。我准备花时间重点攻克这几个章节,看看能否将这种新算法应用到我的项目优化模块中去。

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说实话,这本书的定价略微偏高,但考虑到它涵盖的知识广度和深度,也许是物有所值的。我留意到它在**概率论与数理统计**部分用了相当大的篇幅来介绍**随机过程**,并且引用了许多近年的顶尖期刊文献作为参考,这表明作者在内容更新上是下了真功夫的。对于我们这些需要紧跟前沿研究的人来说,这种与时俱进的教材尤为重要。不过,我也隐约担心,对于初学者来说,这么密集的知识点和大量的公式推导,会不会造成一定的阅读压力?我希望排版上能多一些图示或案例解析来辅助理解,毕竟,再精妙的理论,如果不能被有效吸收,也只能是纸上谈兵。希望作者在后续的版本中能考虑增加一些更具启发性的习题集。

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