具体描述
《高等数学(上册)(第2版)》紧密结合高职教育的实际情况和需求,在注重科学性、思想性、通俗性、针对性的有机统一的基础上,对课程内容进行整合,使之比较直观、通俗、实用,便于理解掌握。
作者简介
目录信息
第一章 极限与连续
第一节 基本初等函数与初等函数
一、函数的概念
二、初等函数
习题1—1
第二节 极限及极限的运算
一、数列的极限
二、函数的极限
三、极限的运算法则
习题1—2
第三节 无穷小量与无穷大量
一、无穷小量
二、无穷大量
三、无穷大量与无穷小量的关系
四、无穷小量的比较
习题1—3
第四节 函数的连续性
一、连续函数的概念
二、初等函数的连续性
三、闭区间上连续函数的性质
四、函数的间断点
习题1—4
第五节 两个重要的极限
一、夹逼准则
二、重要极限
三、重要极限
习题1—5
学习指导
一、基本要求及重点
二、内容小结
复习题一
第二章 导数与微分
第一节 导数的概念
一、变化率问题
二、导数的定义
三、导数的几何意义
四、基本初等函数的导数
五、可导与连续的关系
习题2—1
第二节 函数的求导法则
一、导数的四则运算法则
二、复合函数的求导法则
习题2—2
第三节 隐函数的导数和由参数方程确定的函数的导数
一、隐函数求导法
二、对数求导法
三、由参数方程确定的函数的导数
习题2—3
第四节 高阶导数
一、高阶导数的概念
二、二阶导数的力学意义
……
第三章 导数的应用
第四章 不定积分
第五章 定积分及其应用
附录1 行列式、矩阵知识简介
附录2 简易积分表
附录3 参考答案
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
这本《微积分导论》简直是数学学习路上的指路明灯,作者的讲解风格极其平易近人,即便是对微积分概念感到头疼不已的初学者,也能从中找到豁然开朗的感觉。书中对极限的阐述,没有采用那种过于抽象和繁琐的$epsilon-delta$语言开场,而是通过大量贴近生活的例子,比如瞬时速度的求解、切线斜率的确定,将抽象的“无限接近”概念具象化。每一个定理的引入,都伴随着清晰的几何直观解释,这对于我这种需要“看见”数学的人来说,至关重要。举个例子,在讲到导数的定义时,它详细对比了平均变化率和瞬时变化率的图像差异,甚至配有精美的动态图示(虽然是文字描述的意境),让人立刻明白导数在几何上代表的意义。更让我欣赏的是,它并没有回避那些稍微复杂一点的链式法则、乘积法则的推导过程,但推导过程的每一步都做了详尽的逻辑梳理和“为什么这么做”的解释,而不是简单地罗列公式。读完前几章,我对微积分不再是抱着应付考试的心态,而是真的开始对数学之美产生了兴趣。书中配套的习题设计也十分巧妙,从基础的计算巩固到需要综合运用多条法则的复杂问题,难度梯度设置得非常合理,让人能逐步建立自信心。
《线性代数基础教程》这本书,坦白地说,一开始我抱着极大的怀疑态度,因为线性代数这门课在我过去的印象里,就是充斥着一堆看不懂的矩阵运算和莫名其妙的向量空间定义。然而,这本书彻底颠覆了我的看法。它最大的亮点在于,它将抽象的代数结构与实际应用场景紧密结合。例如,在讲解特征值和特征向量时,作者没有直接抛出定义,而是花了整整一章的篇幅来探讨“系统稳定性分析”和“主成分分析(PCA)”的原理,通过这些应用案例,读者自然而然地就能理解为什么我们要去寻找那些“方向不变的向量”。矩阵的秩和线性方程组的解集之间的关系,通过图解的方式被阐述得淋漓尽致,仿佛有一位耐心极好的老师在我旁边实时作画讲解。我特别喜欢它对“向量空间”的定义部分,它没有仅仅停留在定义集合和运算规则上,而是深入探讨了不同向量空间的“本质相似性”,这极大地提升了我对这门学科的抽象思维能力。书中对行列式计算的各种技巧,也提供了详尽的几何意义解释,而不是单纯的代数公式堆砌,这让计算过程不再枯燥乏味,而是成了一种对空间变换的理解。
我最近翻阅的这本《概率论与数理统计精要》实在是一本需要细细品味的著作。它的叙述风格非常严谨,却又处处透露着对读者求知欲的尊重。初读时,我被它对概率基本公理的阐述所震撼,作者没有简单地将它们视为既定事实,而是追溯了概率论发展的历史脉络,让我们明白这些公理是如何从实际观测中提炼出来的,这为后续的推导奠定了坚实的哲学基础。在讲述随机变量及其分布时,书中对离散型和连续型变量的切换处理得非常平滑,通过对比伯努利试验、二项分布到正态分布的演变过程,清晰地展示了中心极限定理的威力,那种“从无序中诞生秩序”的感觉令人印象深刻。尤其值得称赞的是,在数理统计部分,对参数估计的论述极具深度,它不仅解释了最大似然估计(MLE)的计算过程,更深入探讨了其渐近性质(如无偏性、一致性),并用实际数据模拟来验证了这些性质,这种理论结合实践的做法,极大地增强了学习的可靠感。
我对这本《常微分方程入门》的评价是:它以一种近乎诗意的笔触,描绘了动态世界的数学语言。不同于许多教科书将常微分方程视为求解技巧的集合,这本书的核心在于构建“模型”的思维。在开篇,作者并未急于介绍分离变量法或积分因子法,而是花了大量篇幅来分析种群增长模型(如Logistic方程)和简单谐振子模型,通过这些微分方程背后的物理意义,我们立刻理解了为什么求解微分方程是理解系统随时间演化的关键。书中对一阶微分方程的分类处理,非常系统化,每一种解法(如恰当的替换、积分尝试)都对应着一种特定的物理或几何结构,这使得解题策略的选择不再是盲目的试错,而是一种有目的的探索。对于二阶常系数线性方程,它对齐次解和特解的叠加原理的解释,借助了傅里叶级数的思想作为铺垫,使得叠加性显得如此自然而然。读完这本书,我感觉自己真正掌握了如何将一个“变化过程”转化为一个可以求解的数学表达式。
这份名为《离散数学及其应用》的教材,为我打开了计算机科学理论的另一扇大门。这本书的视角非常独特,它不将离散数学仅仅视为图论和集合论的简单拼凑,而是将其作为整个计算思维的基石。书中对逻辑推理和证明方法的讲解极为详尽,特别是对数学归纳法的应用,提供了许多非常巧妙且非传统的例子,比如证明某些网络连通性的问题,让我体会到归纳法远不止于证明数列的求和公式。图论部分是这本书的亮点之一,它不仅仅停留在欧拉路径、哈密顿回路这些基本概念上,而是深入探讨了最小生成树算法(如Prim和Kruskal)的效率分析,并用清晰的流程图展示了它们的工作机制,这对于准备算法竞赛的人来说是无价的宝贵资源。集合论和代数结构部分,虽然相对抽象,但作者通过对布尔代数和关系运算的细致描述,成功地将这些概念与数字电路和数据库设计联系起来,极大地激发了我对理论计算机科学的兴趣,这本书确实名副其实地做到了“及其应用”。