Contemporary Math in Context Courses 2 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Glencoe/McGraw-Hill School Pub Co

作者:McGraw-Hill

出品人:

页数:564

译者:

出版时间:2002-9

价格:$ 70.91

装帧:HRD

isbn号码:9780078275425

丛书系列:

图书标签:

数学
教材
中学数学
高中数学
当代数学
课程
教育
学习
Contextual Learning
数学教育

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具体描述

A National Science Foundation (NSF) funded high school series for all students

"Contemporary Mathematics in Context" engages students in investigation-based, multi-day lessons organized around big ideas. Important mathematical concepts are developed in relevant contexts by students in ways that make sense to them.

Courses 1, along with Courses 2 and 3, comprise a core curriculum that upgrades the mathematics experience for all your students. Course 4 is designed for all college-bound students.

Developed with funding from the National Science Foundation, each course is the product of a four-year research, development, and evaluation process involving thousands of students in schools across the country.

《数学的现在与未来：概念解析与应用探索》这是一本旨在为读者提供对现代数学概念进行深入理解和广泛应用探索的读物。它并非一本传统的教科书，而是更侧重于揭示数学思想的演变、核心概念的内在联系以及它们如何在现实世界中发挥作用。本书旨在打破数学的神秘感，让读者认识到数学不仅仅是抽象的符号和公式，更是理解世界、解决问题的强大工具。本书的结构设计上，注重知识的循序渐进和概念的融会贯通。它首先会从数学的起源和发展脉络入手，简要介绍那些塑造了我们今日数学知识体系的关键思想和里程碑式的发现。这一部分并非枯燥的历史陈述，而是通过生动的故事和清晰的逻辑，展示数学家们是如何在历史长河中不断挑战极限、拓展边界的。随后，本书将聚焦于现代数学中的几个核心领域，并对其进行细致的剖析。这些领域可能涵盖但不限于：概率论与统计学：在大数据时代，理解不确定性和数据分析至关重要。本书将深入浅出地解释概率的基本原理，如随机变量、期望、方差等，并探讨统计推断的核心方法，如假设检验、置信区间等。读者将学会如何从数据中提取有价值的信息，如何评估风险，以及如何理解和解释统计结果，这在科学研究、商业决策乃至日常生活中都具有极其重要的意义。离散数学：这部分内容将带领读者走进算法、网络、逻辑等领域。我们将探讨图论的奥秘，理解如何优化路径和网络连接；介绍组合数学的计数原理，学会解决排列组合问题；并深入研究逻辑学，理解推理的严谨性和形式化表达。这些概念是计算机科学、信息论以及许多工程领域的基础。微积分的现代视角：尽管微积分是许多学生熟悉的领域，本书将尝试以一种更具启发性的方式呈现。它将强调微积分作为描述变化和累积的语言，并展示其在物理、工程、经济学等众多学科中的广泛应用。我们将关注极限、导数和积分的核心思想，以及它们如何帮助我们理解速度、加速度、面积和体积等概念。线性代数与向量空间：线性代数是现代科学和工程的基石之一。本书将介绍向量、矩阵、线性方程组以及向量空间的理论。读者将了解如何利用线性代数来解决多变量问题，理解数据降维、图像处理和机器学习等领域的数学基础。数学建模与应用：本书最鲜明的特色之一在于其对数学在现实世界中应用的强调。我们将通过一系列引人入胜的案例研究，展示数学如何被用来解决实际问题。这些案例可能涉及：金融建模：如何利用数学工具来评估投资风险、定价金融衍生品。生物信息学：如何用数学方法分析基因序列、理解生物过程。交通优化：如何运用图论和运筹学来优化交通流量、规划物流路线。社交网络分析：如何用图论和统计学来理解网络结构、预测信息传播。人工智能基础：介绍支持机器学习算法的数学原理，如优化理论、矩阵分解等。本书的写作风格力求清晰、直观，避免过度的技术术语堆砌。在讲解抽象概念时，会辅以丰富的图示、类比和直观的解释。每一章节的设置都旨在激发读者的好奇心，鼓励他们主动思考。书中的问题和练习设计，不仅是为了检验学习成果，更是为了引导读者将所学知识应用于新的情境。《数学的现在与未来：概念解析与应用探索》的目标读者广泛，包括对数学有浓厚兴趣的本科生、希望拓宽数学视野的研究生、以及需要在工作中运用数学知识的专业人士。无论你是否拥有深厚的数学背景，只要你对理解现代世界的运作方式充满热情，本书都将为你提供宝贵的 insights。本书的最终目的是培养读者一种“用数学思考”的能力。通过对核心概念的深入理解和对实际应用的广泛探索，读者将能够更自信地运用数学工具来分析问题、做出决策，并在这个日益复杂的科技时代保持领先。它不仅仅是一本关于数学的书，更是一扇通往更深刻理解世界的大门。