具体描述
《文科高等数学(下册)》根据文科学生特点,对传统的高等数学内容作了删繁就简、避难从易、注重实用的处理。该书用大量实例讲解数学原理和方法,并辅以直观有趣的插图,便于读者自学与应用。
《文科高等数学(下册)》为与教学内容相配合,摘引部分名家格言、介绍一些数学家的趣闻轶事,阐述数学与文化的联系,在提高学生数学素质方面有所创新。数学方法与计算机的使用相结合是《文科高等数学(下册)》的另一特点。各篇之末还附有“教学目标与目标检测”,供师生参考使用。
《文科高等数学(下册)》可作人文科学、社会科学、生命科学以及财经管理等专业的本科、专科高等数学课教材。
作者简介
目录信息
第一章 行列式
1.1 行列式的定义
1.2 行列式的性质及其计算
1.3 克莱姆法则
附录一 伽罗瓦——近世代数的奠基者
第二章 矩阵代数
2.1 矩阵及其运算
2.2 逆矩阵及其性质
2.3 矩阵的初等变换及矩阵的秩
附录二凯莱——矩阵论的创始者
第三章 向量空间
3.1 维向量空间
3.2 向量间的线性关系
3.3 向量组的等价与向量组的秩
3.4 线性空间简介
附录三 格拉斯曼——维空间的创立者
第四章 线性方程组
4.1 线性方程组的消元解法
4.2 线性方程组解的结构
4.3 二元线性规划图解法
附录四 《九章算术》——世上最早的一部数学巨著
附录A 习题答案
附录B 教学目标及目标检测
(第三篇 概率与数理统计)
第一章 概率的基本概念
1.1 概率论的创立与发展
1.2 随机试验
1.3 随机事件与样本空间
1.4 频率与概率
1.5 等可能概型(古典概型)
1.6 条件概率
1.7 独立性
1.8 独立试验序列
附录一 费尔马——一位善于猜想的数学家
第二章 随机变量及其分布
2.1 随机变量
2.2 离散型随机变量及其概率分布
2.3 随机变量的分布函数
2.4 连续型随机变量
2.5 随机变量函数的分布
附录二 帕斯卡——一位意志坚强的数学家
第三章 随机变量的数字特征
3.1 数学期望
3.2 方差
3.3 矩及车贝晓夫不等式
附录三 车贝晓夫——彼得堡数学学派的奠基人和领袖
第四章 统计推断与决策
4.1 简单随机抽样
4.2 抽样分布
4.3 估计量及其性质
4.4 矩法估计与极大似然估计
4.5 总体期望(均值)的区间估计
4.6 估计总体参数时确定样本额的方法
4.7 假设检验的概述
4.8 单个正态总体均值的检验
4.9 非正态总体均值检验及总体比例检验
4.10 两个正态总体均值之差的检验
4.11 两个非正态总体均值之差的检验
4.12 两个总体比例之差的假设检验
4.13 两个正态总体方差比的假设检验
4.14 两个总体均值之差检验的样本额的确定和检验功效的计算
4.15 统计决策的基本概念
4.16 优先选择和必然等值的计算
4.17 贝叶斯决策
附录四 雅格布·贝努利——一个数学家家族中的明星
第五章 抽样调查技术
5.1 概念与概述
5.2 简单随机抽样
5.3 分层抽样
5.4 二阶抽样
5.5 等距抽样
附录五 索菲娅·柯瓦列夫斯卡娅——世界上第一个女数学博士
附录A 教学目标及目标检验
附录B 习题答案
附录C 常用统计数值表
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
我拿到这本《文科高等数学(下册)》时,最大的感受是它在“衔接”上的处理非常巧妙。我之前在《上册》那里磕磕绊绊,对某些基本概念的理解还停留在死记硬背的层面,这直接影响了我对“下册”——特别是涉及多变量函数和微分方程那几章的学习进度。然而,这本书在每一新章节的开始,都非常贴心地设置了一个“回顾与衔接”的小节。这个小节不是简单地重复上册的公式,而是用一种提问和解答的方式,将上册的关键结论作为前提,直接引申到本章需要解决的新问题。这使得学习过程非常流畅,减少了“迷路”的概率。我特别喜欢它对“拉格朗日乘数法”的讲解。通常这部分内容充斥着复杂的向量和偏导数运算,容易让文科生感到不知所措。但这本书里,作者把它描述成一种“资源分配最优化的艺术”,用一个关于“有限预算下如何最大化幸福感”的日常场景来铺垫,把那个复杂的约束条件和目标函数的关系,讲得像是在玩一个精妙的棋局。书中的排版也很舒服,大量留白的设计,让长时间阅读眼睛不容易疲劳,这对于需要大量时间在草稿纸上演算的科目来说,是极大的加分项。
这本书的编排风格带着一种温和但坚定的“挑战者”姿态。它不会刻意迁就学习者,但它总是在你快要放弃的时候,用一种极其清晰的方式把你拉回来。我个人对它在“微分方程”章节的处理印象深刻。对于文科生而言,解微分方程往往是灾难性的,因为涉及到大量的代数和三角函数变换。这本书的处理方式是,它先讲解了一阶常系数线性微分方程的通解结构,强调“解的形式”,而不是沉迷于求解过程的繁琐。然后,它通过大量关于“人口增长模型”、“简谐振动”等背景知识的铺垫,让学生理解方程的“意义”——即系统随时间变化的规律。当学生理解了“解”代表着“未来状态”时,对求解技巧的掌握就多了一层内在驱动力。此外,全书的注释和旁白非常丰富,这些内容像是散落在书页间的“过来人经验”,偶尔点拨一下某个易错点,或者补充一个历史小知识,让阅读过程充满了发现的乐趣,而不是枯燥的公式灌输。这本书的厚度虽然不薄,但每一页都物有所值,真正做到了“少即是多”的文科数学教材典范。
这本教材在“工具性”和“理论性”的平衡上,做得比我预期的要好得多。许多为文科生定制的数学书,为了降低难度,往往把理论推导的部分大量简化,结果就是学生学会了套公式,但一旦遇到稍微变种的问题就束手无策。但《文科高等数学(下册)》在这方面保持了必要的锐度。以“二重积分”为例,它没有回避黎曼和的严格定义,而是用三维空间中“物质堆积体积”的直观概念来打底,然后一步步过渡到坐标变换的必要性。这种既给足了直观感受,又不放过严谨性的处理,非常适合那些未来可能需要从事量化研究的专业。我尤其欣赏它在“应用”部分的选材。它避开了那些过于机械化的商业案例,转而侧重于概率论与数理统计的初步介绍,尤其是对“假设检验”的引入,讲解得非常到位。书中用了一个关于“新教育政策是否有效”的社会调查实例,清晰地演示了如何设定零假设、如何计算P值,以及如何在统计学意义上做出合理的推断。这对于我撰写社会学研究报告时,如何科学地处理实验数据,提供了立竿见影的指导。
这本《文科高等数学(下册)》的教材,坦白说,是我大学四年里接触过最让人“眼前一亮”的数学书之一。它的封面设计简洁,墨绿色的底色配上烫金的标题,透着一股古典的严谨感,但翻开内页,你才能真正感受到它的用心。首先,它对微积分核心概念的阐释,简直是教科书级别的清晰。对于我们文科生来说,那些复杂的极限、导数、积分符号常常让人望而生畏,但作者似乎深谙我们的学习痛点。他们没有直接堆砌晦涩的定理,而是大量采用了与社会科学、经济学相关的实例进行引导。比如,讲解边际效用递减规律时,书中配上了精美的图表和简化的经济模型,让原本抽象的函数变化,立刻变得可以触摸、可以理解了。我记得当时我正在为一篇关于消费者行为的论文苦恼,书中的一个关于“成本最小化”的案例分析,直接启发了我对约束优化问题的理解。更值得称道的是,习题设置的梯度非常合理。基础题让你巩固基本运算,中等难度的题目开始加入跨章节的综合考察,而那些“挑战”部分,则往往需要你跳出课本的框架,进行深入的逻辑推导。它不是那种只教你“怎么算”的书,它更像是一位严厉而耐心的导师,告诉你“为什么这么算”以及“算出来的结果在现实世界里意味着什么”。对于那些真正想把数学工具用起来的文科生,这本书绝对是扎实的地基。
老实说,我对很多大学教材的态度是“能应付考试就好”,但《文科高等数学(下册)》这本书,成功地让我产生了“想要深入了解”的冲动。它不满足于仅仅停留在“文科适用”这个低门槛上,它在基础扎实的前提下,悄悄地埋藏了一些更深层次的数学思想。举个例子,在讲解级数收敛性判断时,作者并没有直接给出那个枯燥的比较判别法,而是花了一个小小的篇幅,引入了“物理意义上的趋近速度”的概念,用一个想象中的“信息衰减模型”来解释为什么有些级数会收敛,有些则不会。这种对“数学哲学”的渗透,对于培养我们这种逻辑思维相对薄弱的文科学习者来说,是无价的。而且,这本书的习题答案解析部分做得极其详尽,对于那些计算复杂的定积分题,它不仅给出了最终结果,还清晰地标注了每一步使用的定理和公式,甚至连某些代数变形的技巧都一并说明,完全杜绝了“答案抄下来也看不懂”的尴尬局面。我甚至觉得,这本书与其说是数学教材,不如说是一本关于“严谨分析和建模思维”的入门指南。