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☆☆☆☆☆

出版者:Brooks/Cole Pub Co

作者:George Casella

出品人:

页数:650

译者:

出版时间:1990-5

价格:USD 130.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780534119584

丛书系列:

图书标签:

• 高级计量经济学
• 使用教材
• 统计推断
• 概率论
• 数理统计
• 假设检验
• 置信区间
• 统计模型
• 抽样分布
• 贝叶斯统计
• 回归分析
• 时间序列分析

《经典力学导论：从牛顿到相对论的运动世界》 本书简介 本书旨在为物理学、工程学以及对自然科学怀有浓厚兴趣的读者，提供一套全面而深入的经典力学知识体系。我们力求在保持严格的数学推导和物理概念清晰度的同时，展现经典力学作为现代物理学基石的内在美感与强大应用能力。全书结构严谨，内容覆盖从宏观物体运动描述到微观系统动力学分析的广阔范围。 第一部分：基础与牛顿定律的重建 本书的开篇聚焦于经典力学的基本概念和牛顿运动定律的精确表述。我们首先审视运动学的基本量——位移、速度和加速度，并探讨了它们在不同坐标系中的表示，特别是笛卡尔坐标系下的分析。随后，我们将深入讨论牛顿三大定律，并将其置于惯性参考系的概念框架下进行理解。 重点内容包括： 向量代数在力学中的应用： 详细阐述了如何使用向量工具来描述力和力矩，为后续的动力学分析打下坚实基础。 功、能与保守力场： 引入功的精确定义，探讨动能和势能的概念，并详细分析保守力场的特性。势能函数的构建及其在解决复杂运动问题中的重要性将被详尽阐述。 动量与角动量守恒： 动量定理的推导及其在碰撞问题中的应用；角动量的定义、转动惯量计算，以及角动量守恒定律在刚体运动中的核心作用。 第二部分：高级分析方法与拉格朗日力学 为了超越牛顿力学在处理复杂约束系统时的局限性，本书的第二部分将全面引入变分原理和分析力学方法，特别是拉格朗日力学。这一转变标志着从“力”的观念向“能量”和“作用量”观念的深刻飞跃。 我们详细剖析了： 约束与广义坐标： 讲解如何通过选择合适的广义坐标来消除冗余变量，简化系统的描述。 达朗贝尔原理与虚功原理： 阐述了如何利用这些原理来构建运动方程，这是从约束到动力学的桥梁。 拉格朗日方程的推导与应用： 详细推导了欧拉-拉格朗日方程，并将其应用于单摆、双摆、滑块在曲面上的运动等经典问题，展示其处理约束的优雅性。 守恒量与诺特定理： 深度探讨了系统的对称性与守恒量之间的内在联系——诺特定理。这将帮助读者从更本质的层面理解能量、动量和角动量守恒的物理根源。 第三部分：哈密顿力学与正则变换 本书的第三部分将系统地介绍哈密顿力学，它是理解统计物理学和量子力学不可或缺的理论前奏。哈密顿力学基于相空间的概念，将一阶微分方程组置于核心地位。 本部分的关键内容包括： 勒让德变换与哈密顿量的构建： 详细介绍如何从拉格朗日量导出哈密顿量，并解释其在热力学和统计物理学中的重要意义。 哈密顿正则方程： 阐述哈密顿正则方程组，并展示它们如何自然地生成运动方程。 泊松括号与正则变换： 详细讲解泊松括号的性质及其在描述守恒量和演化方面的作用。随后，深入探讨正则变换的理论基础，包括母函数法，以及如何利用正则变换来求解复杂的动力学问题。 正则方程在微扰理论中的应用： 初步介绍如何利用哈密顿力学框架对非完整系统或受微小扰动影响的系统进行分析。 第四部分：刚体动力学与经典场论的萌芽 第四部分将应用前述的分析工具，解决更复杂的宏观系统——刚体运动。同时，我们将触及经典力学的最前沿，为过渡到更现代的物理理论做铺垫。 刚体运动的欧拉角描述： 详细分析刚体的平动和转动，引入欧拉角来描述任意刚体姿态，并推导欧拉方程。 陀螺仪与进动： 结合精确的数学模型，分析陀螺仪的经典现象，如章动和进动。 微扰理论基础： 引入处理周期性外力或慢变外力的摄动方法，如简谐振动的受阻尼和受迫振动。 从连续介质到场论的过渡： 简要讨论连续介质（如流体）的力学描述，并引出场论的基本思想，为电磁场理论的建立提供概念基础，展示经典力学的适用边界。 教学特色与目标读者 本书的特点在于平衡了物理直觉的培养和数学工具的严谨性。每章后附有大量的习题，从基础概念验证到需要综合运用多章知识的难题不等。 本书适合于： 1. 大学物理专业本科生： 作为经典力学核心课程的教材或参考书。 2. 研究生： 特别是需要巩固分析力学基础，为深入学习量子力学、场论、统计力学打基础的理工科研究生。 3. 工程与应用科学专业人士： 寻求深入理解运动系统动力学原理的工程师和科研人员。 通过对经典力学的系统学习，读者不仅能掌握描述宏观世界运动的强大工具，更能领悟物理学中从基本原理到复杂现象的逻辑推演之美。

评分☆☆☆☆☆

很不错的，一本概率统计书，记得以前在艰难的看模式分类那书时，要是知道有该书做数学背景支持，就容易看多了。只要你有概率的基本知识（我以前是看ross那本概率论基础那书的）看这书，应该没问题。  

评分☆☆☆☆☆

研究生一年级时上“高级计量经济学（1）”的时候此书作为第二参考书，算是囫囵吞枣的看过。 此书内容编排上包括概率和统计两个部分，而并非完全讲点估计、假设检验等“标准”数理统计的内容。这样的好处就是让读者（尤其研究生一年级的学生）有个循序渐进的过程。虽然多数人在...  

评分☆☆☆☆☆

This is a classical textbook for mathematical statistics. I have to say that this book is barely ok and clearly not a perfect one as it lacks the necessary rigorous math treatment. It seems to be too easy for a student with good math background but shows ev...  

评分☆☆☆☆☆

This is a classical textbook for mathematical statistics. I have to say that this book is barely ok and clearly not a perfect one as it lacks the necessary rigorous math treatment. It seems to be too easy for a student with good math background but shows ev...  

评分☆☆☆☆☆

研究生一年级时上“高级计量经济学（1）”的时候此书作为第二参考书，算是囫囵吞枣的看过。 此书内容编排上包括概率和统计两个部分，而并非完全讲点估计、假设检验等“标准”数理统计的内容。这样的好处就是让读者（尤其研究生一年级的学生）有个循序渐进的过程。虽然多数人在...  

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，初次接触这本书时，我曾对其中某些章节的深度感到一丝畏惧。但随着阅读的深入，我发现作者在构建知识体系的层次感上做到了教科书级别的精准。它不是那种只停留在表面概念的“速成指南”，而是扎扎实实地从最基础的概率论公理出发，逐步构建起参数估计、模型检验乃至更高级的贝叶斯方法论的宏伟框架。作者在处理专业术语时非常谨慎，每一个新名词的引入都伴随着清晰的数学背景铺垫，绝不含糊其辞。特别是对于那些核心的证明过程，作者往往会提供不止一种推导思路，这对于培养辩证的数学思维至关重要——它让你明白，解决问题往往不只一条最优路径。这种严谨而不失灵活的教学策略，使得这本书不仅仅适合应试，更适合那些真正想将统计推断作为研究工具的人士进行长期的参考和钻研。

评分☆☆☆☆☆

如果让我从一个批判性的角度来审视这本书，那么我认为它最大的挑战可能在于其对阅读者前期知识储备的隐性要求。诚然，作者在介绍概念时力求详尽，但在涉及到某些高阶的微积分或线性代数背景知识时，偶尔会采取“读者已知”的态度略微带过。这对于那些刚接触统计学，或者数学基础相对薄弱的读者来说，可能会在某些推导的中间环节产生断裂感。尽管如此，这种“高起点”的设定也确保了全书内容的连贯性和深度，避免了为迎合初学者而牺牲掉理论的完整性。我认为，最理想的使用方式是，将其作为一本进阶参考书，配合一些更基础的入门材料并行阅读。总而言之，它更像是一座精心修建的知识殿堂，入口或许略显陡峭，但一旦进入，其内部结构的精妙和宏大将令人叹为观止，绝对是统计推断领域内值得反复研读的力作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格简直是一场思维的探戈，它不像一些教科书那样直愣愣地堆砌定义和定理，而是带着一种娓娓道来的叙事感。作者似乎非常懂得初学者的困惑点，总能在关键时刻插入一些非常生活化的例子，将抽象的概率模型拉回到现实世界中去。比如，在讲解假设检验的功效（Power）时，作者没有直接抛出复杂的公式推导，而是用了一个关于气候模型预测准确性的例子，生动地展示了Type II 错误的实际后果，一下子就让那个概念鲜活了起来。更妙的是，作者的幽默感也恰到好处地穿插其中，偶尔一句带着自嘲意味的评论，能瞬间缓解掉因啃硬骨头而产生的挫败感。这种人性化的写作方式，极大地降低了统计学这座大山的陡峭程度，让我感觉自己不是在被动接受知识灌输，而是在与一位经验丰富的导师进行深入的对话。

评分☆☆☆☆☆

这本书的配套资源简直是隐藏的宝藏！我指的是那些随书附带的在线补充材料和代码示例。我原本以为，一本偏理论的书籍，其应用层面的展示会比较薄弱，但事实恰恰相反。作者提供了一系列用流行统计软件（比如R或Python）实现的案例演示，这些代码不仅完美复现了书中的理论结果，而且编写得极为规范和高效。我发现自己可以直接将这些代码片段用于我的数据分析项目中，稍加修改就能得出初步结果。这种理论与实践的无缝衔接，极大地提升了学习效率和成就感。对于我这样的实践者来说，书本上的公式如果不能在真实数据上跑起来，总觉得少了点灵魂，而这本书完美地弥补了这一点，真正做到了“知行合一”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，厚实的封面带着一种沉稳的学术气息，拿到手里就能感觉到分量。内页纸张的质感也相当不错，印刷清晰，排版布局合理，即便是面对那些复杂的公式和图表，眼睛也不会感到过分的疲劳。我尤其欣赏它在章节过渡处的那些小插图，虽然内容上与核心理论关系不大，但它们巧妙地将不同主题串联起来，让阅读过程多了一份趣味性，不至于让枯燥的统计学概念让人望而却步。装订也十分牢固，我翻阅了很多次，书脊也没有出现松动的迹象，看得出出版社在质量把控上确实下了功夫。这样的实体书，放在书架上本身就是一种享受，它不仅仅是知识的载体，更像是一件精心打磨的工艺品，让人愿意花时间去亲近和研读。当然，如果能附赠一个可拆卸的书签就更完美了，毕竟这么厚的书，做标记的地方可不少。总体而言，从物理层面上讲，这本书的制作水准达到了极高的标准，为接下来的深度学习打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

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