具体描述
大学数学应用教程，ISBN：9787301051283，作者：仉志余 编著
《大学数学应用教程》并非一本涵盖所有数学分支的百科全书，而是精选了与现代社会及各学科应用紧密相关的数学概念和工具，旨在帮助读者建立扎实的数学基础，并能灵活运用这些工具解决实际问题。本书的编写理念是将抽象的数学理论与生动的现实案例相结合，化繁为简，让数学不再是高高在上的象牙塔中的学问，而是触手可及的实用技能。 本书的重点在于“应用”二字。我们不追求面面俱到，而是力求深入浅出，让读者在理解基本概念的同时，能够掌握解决各类实际问题的基本思路和方法。因此，本书的内容编排上，会优先选取在经济学、金融学、计算机科学、工程技术、数据分析、生物医学等领域具有广泛应用价值的数学分支。 首先，我们将从微积分这一数学的基石入手。你将在这里学到极限、导数和积分的概念，并着重于它们在描述变化、优化过程以及计算累积量方面的应用。例如，在经济学中，我们将探讨边际收益、边际成本的概念如何通过导数来刻画，以及如何利用积分计算总成本或总收益。在物理学领域，微积分更是描述运动、能量等基本物理量的必备工具。我们还会介绍一些基础的积分技巧，并展示如何利用它们解决实际问题，比如计算面积、体积，或者分析物理过程的累积效应。 接着，我们将深入线性代数的世界。线性代数是处理多维数据和线性关系的有力武器。本书将清晰地阐述向量、矩阵、线性方程组等核心概念，并重点突出它们在数据科学、机器学习、图像处理以及工程仿真等领域的应用。你将了解到如何使用矩阵来表示和操作大量数据，如何通过求解线性方程组来解决诸如电路分析、网络流量分配等问题。特别是，我们还将探讨特征值和特征向量的意义及其在降维、主成分分析等数据分析技术中的关键作用。 除了微积分和线性代数，本书还将触及概率论与数理统计。在当今信息爆炸的时代，理解随机性和不确定性变得尤为重要。我们将从概率的基本概念讲起，介绍随机变量、概率分布等，并重点介绍一些常用的离散和连续概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布等。随后，我们将进入统计推断的领域，学习如何从样本数据中估计总体参数，如何进行假设检验，以及如何理解回归分析等统计方法。这些工具在市场调研、风险评估、医学研究、质量控制等方面都扮演着至关重要的角色。 此外，本书还会根据实际需求，选择性地介绍一些其他重要的数学应用领域，例如离散数学中的图论和组合学。图论在网络科学、算法设计、物流优化等方面有广泛的应用，而组合学则在计数、概率计算、编码理论等方面提供了强大的数学框架。 在每一章节的讲解中，我们都会遵循“概念先行，应用驱动”的原则。首先，我们会用直观的语言解释数学概念的本质，并辅以清晰的图示和简单的例子。随后，我们会迅速过渡到实际应用场景，通过具体的案例分析，展示该数学工具如何被应用于解决现实世界的问题。这些案例将力求贴近当代学生的学习和生活经验，增强学习的趣味性和目标感。 本书的特色还在于其对数学软件的应用指导。在必要的章节，我们会提供使用常见数学软件（如Python的NumPy、SciPy库，MATLAB等）进行数值计算和数据分析的入门级指导，帮助读者将理论知识转化为实践能力，从而能更有效地处理更复杂的数学问题。 总而言之，《大学数学应用教程》并非一份枯燥的数学理论汇编，而是一份旨在培养读者数学思维和应用能力的实践指南。我们希望通过本书，帮助读者建立起“用数学解决问题”的信心和能力，为他们在未来学习更高级的专业知识、从事创新性工作打下坚实的基础。本书期待成为您在数学学习道路上可靠的伙伴，引领您探索数学在各个领域的无限魅力与强大力量。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有