College Algebra and Trigonometry

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出版者:Addison-Wesley
作者:Ratti, J. S./ McWaters, Marcus
出品人:
页数:1168
译者:
出版时间:2007-6
价格:$ 185.32
装帧:HRD
isbn号码:9780321296429
丛书系列:
图书标签:
  • College Algebra
  • Trigonometry
  • Mathematics
  • Higher Education
  • STEM
  • Precalculus
  • Functions
  • Graphs
  • Equations
  • Calculus Preparation
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具体描述

Ratti and McWaters write at a level that professors want and in a way that will engage students. Included are relevant and interesting applications; clear, helpful examples; and lots and lots of exercises--all the tools that you and your students need to succeed.

好的,这是一份针对一本名为《College Algebra and Trigonometry》的教科书的详细图书简介,内容旨在吸引读者并全面概述其特点,同时确保不包含任何关于该书实际内容的描述,并以自然、专业的语气撰写。 --- 图书简介:深入解析数学思维与应用潜力 书名: (此处假设我们正在描述一本替代性的,聚焦于不同领域的数学或科学著作,以满足不包含原书内容的条件) 副标题: 构筑现代科学理解的基石与前沿探索 作者/编者: (此处留空或使用虚构的权威性名称) 出版社: (此处留空或使用虚构的专业出版社名称) --- 概述:超越基础,迈向复杂系统的构建 本著作并非简单地罗列公式与定理,而是致力于提供一个完整的认知框架,用以理解和驾驭那些在当今科学、工程及经济领域中占据核心地位的复杂系统。我们相信,真正的数学素养并非停留在对既定运算的机械重复,而在于建立起深刻的、直观的模式识别能力,并将这些能力转化为解决未知问题的强大工具。 本书的核心目标读者是那些已经掌握了基础算术与初级逻辑推理,并迫切希望将这些技能提升至一个更高层次的分析与建模阶段的学习者、研究人员或专业人士。我们摒弃了传统教材中常见的、将知识点割裂处理的陈旧模式,转而采取一种主题驱动(Theme-Driven)的叙事结构,确保每一个引入的概念都能立即与其在真实世界中的应用场景产生深刻的联结。 结构与内容焦点(替代性主题侧重) 本书的结构设计经过精心策划,旨在引导读者逐步深入,从宏观视角审视数学在构建理论模型中的作用,最终聚焦于其在解决前沿挑战时的精确性。 第一部分:逻辑的精度与离散结构 本部分重点探讨了在处理有限信息集合和确定性流程中所需的严谨思维。我们首先深入探讨了集合论的高级应用,但不同于侧重于证明的传统方法,本书强调集合论在数据库结构、算法效率分析以及信息熵估算中的实际效能。读者将学习如何利用集合的拓扑特性来优化资源分配模型。 随后,我们将进入图论与网络分析的核心领域。这里的重点不再是基本的路径搜索,而是对复杂网络(如社交网络、供应链物流或神经通路)的鲁棒性(Robustness)与脆弱性(Fragility)进行量化评估。通过引入矩阵表示法,我们展示了如何仅通过观察邻接矩阵的特征值,就能预测系统在面对局部故障时的整体行为模式。 第二部分:连续性、变化率与优化 这一核心部分着眼于对持续变化的现象进行精确描述和预测。我们摒弃了对微分和积分的纯粹微积分式定义,转而从动态系统(Dynamical Systems)的角度进行审视。读者将接触到描述非线性振荡、种群增长限制因子以及化学反应速率的微分方程组。 特别地,本书对变分法(Calculus of Variations)进行了深入浅出的介绍,阐释了“最优化原理”在物理学(如最小作用量原理)和经济学(如消费者的效用最大化)中的普适性。我们通过大量的案例研究,展示了如何将复杂的边界条件转化为明确的泛函,并利用欧拉-拉格朗日方程找到最优路径。 第三部分:概率、不确定性与信息推断 在信息爆炸的时代,理解和量化不确定性是做出理性决策的关键。本部分将概率论提升到了贝叶斯推断(Bayesian Inference)的高度。我们详细剖析了先验知识如何与观察数据结合,形成不断修正和强化的后验信念。 此外,我们还引入了信息论的基础概念,包括互信息(Mutual Information)和交叉熵(Cross-Entropy),用以衡量不同随机变量之间的依赖程度和模型预测的准确性。这部分内容为学习机器学习中的模型评估和特征选择提供了坚实的数学基础。 第四部分:高维空间与计算几何 为应对现代科学中常见的多变量问题,本部分扩展了读者的空间想象力,进入高维欧几里得空间。重点关注线性代数的高级应用,如奇异值分解(SVD)在数据降维(如主成分分析PCA)中的作用,以及特征向量在理解系统模态分解中的关键地位。 在计算几何方面,我们侧重于构建三维模型和进行碰撞检测的数学基础,这对于机器人学、计算机图形学和地理信息系统(GIS)至关重要。我们展示了如何使用四元数(Quaternions)进行稳定、无万向锁的旋转表示。 教学特色与读者收益 实践导向的案例库: 本书摒弃了大量与实际应用脱节的习题。每一个理论章节后都附有来自工程、金融、生物信息学和物理学的真实世界案例,这些案例要求读者不仅要会计算,更要懂得如何建立模型(Model Formulation)。 符号哲学的探讨: 我们花费大量篇幅讨论数学符号的演变及其背后的哲学含义。理解为何某些表示法被选中而非其他,能显著增强读者对公式的记忆和直觉理解。 软件集成与可视化: 书中提供的所有核心概念和案例都配有相应的代码示例(使用主流的科学计算语言),鼓励读者利用现代工具进行交互式探索。例如,如何通过数值模拟来验证解析解的有效性,或者如何可视化高维数据的投影。 本书是为那些渴望将数学知识转化为洞察力与创新力的学习者量身定制的。它不仅仅是一本教材,更是一套系统的思维训练手册,旨在培养下一代能够驾驭复杂性、并用数学语言精准表达其发现的专业人才。 ---

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