概率论与数理统计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:208

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出版时间:2007-3

价格:12.00元

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isbn号码:9787502542801

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• 概率论
• 数理统计
• 高等数学
• 统计学
• 数学
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• 大学教材
• 概率
• 统计
• 随机过程

《现代测量与科学探究》 本书旨在系统梳理科学探究的基石——测量，深入探讨其在不同学科领域中的应用与发展，并揭示其背后蕴含的科学原理与方法论。我们不触及概率论与数理统计的理论体系，而是聚焦于测量实践本身及其衍生的科学思维。 第一部分：测量的本质与演进 我们将从测量的基本概念出发，阐述为何测量是认识世界、构建科学知识体系的不可或缺的环节。从古人对长度、重量、时间的朴素测量，到现代精密仪器的出现，我们将梳理测量技术和工具的漫长演进历程，重点关注那些具有里程碑意义的测量方法和发现。例如，伽利略如何通过对自由落体运动的测量，挑战亚里士多德的观点；牛顿如何通过天文观测的测量数据，确立万有引力定律；镭的发现如何源于居里夫人及其丈夫对放射性物质的精细测量。这些案例将展示测量如何直接驱动科学理论的诞生与革新。 第二部分：多元学科中的测量实践 本书将选取多个典型的学科领域，深入剖析测量在其发展中所扮演的关键角色，并展示其丰富多样的实践形式： 物理学： 从微观粒子的探测，如电子电荷的测量（密立根油滴实验），到宏观宇宙的尺度，如光速的测量（迈克尔逊干涉仪）以及遥远星系的距离测量。我们将探讨不同物理量（如温度、压力、磁场、电荷、能量等）的测量原理、方法和挑战，以及高精度测量如何推动了量子力学、相对论等重大理论的建立。 化学： 测量在化学反应动力学、物质组成分析、光谱学等领域至关重要。我们将介绍如何通过滴定、色谱、质谱、光谱分析等手段，精确测定物质的浓度、成分、结构以及反应速率。例如，拉瓦锡如何通过精确测量质量守恒，奠定了现代化学的基础。 生物学与医学： 从基因序列的测定，到生理指标的监测，测量在生命科学研究和临床诊断中无处不在。我们将讨论如何通过DNA测序、蛋白质组学、神经成像技术（如fMRI）、心电图、血压测量等，揭示生命活动的奥秘，诊断疾病，并指导治疗。生物传感器和微流控技术在现代生物医学测量中的应用也将被重点介绍。 地球科学与环境科学： 监测地质构造的形变、气候变化的气象数据、海洋的潮汐规律、大气污染物的浓度，这些都依赖于精确的测量。我们将介绍地震仪、气象站、卫星遥感、水质检测仪等设备，以及它们如何帮助我们理解地球系统，预测自然灾害，并评估和治理环境问题。 工程技术与材料科学： 测量是产品设计、质量控制和材料性能评估的根本。我们将考察如何通过应力测量、形变测量、无损检测技术（如超声波、X射线），以及材料的力学性能、热学性能、电学性能的测量，来确保工程的安全可靠和技术的创新发展。 第三部分：精密测量与前沿探索 随着科学技术的进步，精密测量技术不断突破极限，成为探索未知领域的强大工具。本部分将聚焦于： 纳米测量与微观世界： 扫描隧道显微镜（STM）、原子间力显微镜（AFM）等技术如何让我们“看到”原子和分子，从而推动纳米科学和技术的发展。 量子测量： 利用量子效应进行高精度测量的技术，如原子钟、激光干涉测量，它们在基础物理研究、导航、通信等领域具有颠覆性的潜力。 大地测量与空间测量： GPS、北斗等全球导航卫星系统（GNSS）的原理与应用，以及它们如何改变我们的生活和出行方式。遥感技术在地理信息系统（GIS）中的作用，以及其在资源管理、灾害监测等方面的广阔前景。 生物信号测量与大数据： 可穿戴设备和智能传感器如何实时采集生理和行为数据，这些海量数据的分析将为个性化健康管理和疾病预警提供新的可能。 第四部分：测量中的挑战与伦理 在强调测量的作用的同时，我们也必须认识到测量过程中存在的挑战和需要考量的伦理问题。我们将探讨： 测量不确定性与误差分析： 任何测量都存在不确定性，理解误差的来源、性质及其对测量结果的影响至关重要。我们将讨论如何评估和管理测量不确定性，以确保科学结论的可靠性。 仪器校准与标准化： 测量结果的可比性依赖于仪器校准和测量标准的统一。我们将介绍国际计量体系和相关的标准化工作。 数据采集与处理的规范性： 在大数据时代，如何规范化数据采集、存储和初步处理过程，以避免数据污染和失真。 测量结果的解释与误用： 科学测量结果的解释需要严谨的科学态度，避免片面解读或被不当利用。 本书希望通过对测量实践的全面梳理和深入探讨，激发读者对科学探究过程的兴趣，培养严谨的科学思维，并认识到精确测量在推动人类文明进步中的核心作用。本书适合对科学方法、学科交叉以及现代科技发展感兴趣的广大读者。

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我花了整整一个下午来对比市面上几本主流的统计学入门读物，最终还是决定入手这本。最让我欣赏的是它在引入概念时所采取的叙事方式，它不是上来就抛出一堆抽象的符号和定理，而是巧妙地将生活中的实际案例穿插其中，仿佛一位经验丰富的导师，循循善诱地引导你进入那个充满逻辑和不确定性的世界。比如，当讲解到大数定律时，作者并没有停留在纯粹的数学证明上，而是用了一个关于抛硬币概率的小故事来阐释其深层含义，这使得那些原本晦涩难懂的理论一下子变得鲜活起来，让人豁然开朗。这种由浅入深、层层递进的讲解逻辑，极大地降低了初学者的心理门槛，让人在不知不觉中就完成了对基础框架的搭建。对于像我这种理论基础较为薄弱，更依赖直观理解的学习者来说，这种“润物细无声”的教学方法，比那些堆砌公式的教材有效得多。

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在排版和符号系统上，作者展现出了惊人的严谨性和一致性。我之前读过一些翻译过来的或者不同版本间的教材，经常因为符号定义不统一而感到困惑，比如‘方差’有时用 $sigma^2$，有时用 $Var(X)$，让人在切换阅读时需要不断地进行心智上的“翻译”。但这本教材在这方面做到了近乎完美的统一：每一个术语的首次出现都有清晰的界定，后续引用也严格遵循既定规范，图表的清晰度也是业内顶尖水准，线条锐利，数据点明确。更不用说那些复杂的数学推导过程，每一步的逻辑跳跃都被详尽地展示出来，中间几乎没有让人产生“他是怎么跳到这一步的？”的疑惑点。这种对细节的偏执，保证了学习过程的流畅性，极大地减少了因格式混乱而导致的认知负荷，让读者能够心无旁骛地专注于核心概念的理解之上。

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这本书的习题部分，可以说是真正的“试金石”，它绝不是那种简单的代入数字就能得出答案的应付之作。我特别注意到，不同章节的习题设计有着明显的梯度变化，从最开始的巩固性练习，到中期考验综合应用能力的中型问题，再到最后几章那些需要跨章节知识点整合才能攻克的“大Boss”题，难度曲线设计得极其科学合理。更妙的是，有些开放性的讨论题，明显鼓励读者跳出书本设定的框架，去思考理论在不同现实场景下的局限性和适用性，这无疑是对“学以致用”最好的实践。我花了将近一个小时才勉强解出一道关于假设检验的变种题，虽然过程煎熬，但当最终得出结论时，那种通过自身努力击败难题的成就感，是任何简单的参考答案都无法替代的。这套习题的价值，在于它迫使你真正去“动脑子”，而不是仅仅“动手抄”。

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这本书的装帧设计简直是视觉上的享受，拿到手里就感觉沉甸甸的，封面那种低调的哑光质感，配上书脊上烫金的字体，透露出一种古典而又严谨的气息。我特别喜欢它在细节处理上的用心，比如章节标题的字体选择，既保证了学术的庄重感，又避免了那种死板的刻板印象。内页的纸张选择也相当考究，完全没有廉价印刷品的油腻感，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到过分疲劳，这对于需要反复研读公式和图表的读者来说，无疑是一个巨大的加分项。翻开书本，那种油墨散发出的淡淡清香，让每一次翻阅都变成了一种近乎仪式感的体验，让人从心底里对即将要接触的知识生出敬畏之情。从拿到的那一刻起，我就知道这不是一本随便应付的教材，它承载着作者对知识的尊重和对读者的体贴。它的物理存在感，已经为接下来的学习旅程奠定了坚实而美好的基调。

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我很少见到一本技术类的书籍能如此注重历史脉络的梳理。在这本书中，作者似乎非常执着于让读者理解，我们今天所使用的每一个公式、每一套理论，都不是凭空产生的，而是历经了无数次思想的碰撞和数学的磨砺才得以确立的。每当引入一个新的统计学派别或者某个关键人物（比如贝叶斯、费歇尔等）的贡献时，作者都会用精炼的语言介绍其产生的时代背景和他们当时的思维困境。这种“考古式”的讲解，让我对这些数学工具产生了更深的情感联结，不再仅仅将它们视为冷冰冰的计算器。当我理解了为什么高斯要发展出最小二乘法，或者为什么极大似然估计会成为主流时，我对这些方法的应用场景和内在逻辑的把握也自然而然地提升了一个层次。这种历史的厚重感，让这本书读起来更有“人情味”。

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