Intermediate Algebra

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出版者:Houghton Mifflin Company
作者:Elaine Hubbard
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:1995-12
价格:USD 17.55
装帧:Hardcover
isbn号码:9780669333220
丛书系列:
图书标签:
  • 代数
  • 中级代数
  • 数学
  • 高等教育
  • 教材
  • 学习
  • 方程
  • 函数
  • 多项式
  • 因式分解
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具体描述

好的,以下是一份针对一本名为《Intermediate Algebra》的书籍的替代性图书简介,旨在描述内容完全不涉及该主题的、具有深度和广度的书籍。 --- 图书名称: 《数字时代的认知疆界:算法、伦理与人类心智的未来》 作者: [虚构作者名,例如:艾莉森·文斯沃斯 博士] 这是一部深刻剖析我们如何理解和塑造我们所处世界的著作。在算法日益渗透到我们生活方方面面的今天,本书旨在超越技术表面的喧嚣,深入探讨数字范式对人类认知结构、社会组织乃至道德哲学的根本性挑战与重塑。 第一部分:认知的重构——从硅基逻辑到人本感知 本书开篇即挑战了“效率至上”的数字驱动思维模式。我们不再仅仅是工具的使用者,而是算法生态系统的产物。第一章将审视“信息过载”的真正含义——它不是信息量的增加,而是我们处理信息框架的瓦解。作者引入了“认知负荷的分配”理论,探讨当决策权逐步移交给机器学习模型时,人类大脑如何适应这种外部依赖,以及这是否会导致某些基础心智能力的退化或异化。 接下来的章节将深入探讨“理解的危机”。在深度学习模型日益“黑箱化”的今天,我们对复杂系统的解释能力正在减弱。本书详细分析了因果推断与相关性学习之间的鸿沟。通过对认知心理学最新研究的梳理,我们阐释了人类如何依赖叙事和直觉来构建世界模型,以及这种本能如何与基于概率和统计的机器逻辑产生冲突。我们探讨了“可解释性AI”(XAI)的局限性,并提出了一种更为激进的设想:或许在某些复杂的社会系统中,我们注定无法完全“理解”驱动它们的机制,只能学习与其共存。 第二部分:算法的权力结构与社会契约的重塑 数字技术并非中立的基础设施;它们是权力、偏见和历史遗留问题的载体。本书的第二部分聚焦于算法的社会学影响,尤其关注其在权力分配和资源获取上的作用。 “偏见的循环放大”:本章通过对招聘算法、信贷评分系统以及司法风险评估工具的案例分析,揭示了算法如何系统性地固化和强化现有的社会不平等。作者详细阐释了数据偏差、模型选择偏差以及反馈循环偏差的工作机制,并超越了简单的“去偏见”技术讨论,转而探讨“结构性公正”的设计原则——如何从根本上设计出能够挑战而非迎合现有权力结构的系统。 “注意力经济的深层心理学”:我们不再是信息消费者,而是被精细化建模的“可预测实体”。本书深入剖析了社交媒体平台和推荐引擎背后的行为经济学和神经科学基础。通过对“用户粘性”驱动因素的解构,我们揭示了这些系统如何利用人类的社会依恋、损失厌恶和确认偏误来构建持久的注意力锁定。随后的章节批判性地考察了“数字公共领域”的衰退,探讨了算法驱动的同温层如何侵蚀了理性辩论和跨群体理解的基础。 第三部分:伦理的边界与数字主权的回归 面对技术的快速迭代,伦理框架常常滞后。本书致力于构建一个面向未来的数字伦理学体系,它不仅关注技术本身,更关注人类在技术环境中的主体性。 “自主性的悖论”:当我们的偏好、选择和欲望越来越多地被外部系统预知并加以引导时,“自由意志”的定义是否需要修正?本章探讨了“微观操控”的伦理边界,区分了有益的个性化推荐与具有操纵性的行为工程。我们提出了“数字知情同意”的升级版模型,强调个人不仅需要知道数据被如何使用,更需要理解这些使用如何重塑其未来的可能性。 “超人类主义与本体论的焦虑”:随着生物技术与信息技术的融合,我们正面临人类身份定义的重大哲学挑战。本书审视了增强技术、脑机接口等前沿领域带来的伦理困境,探讨了“自然人”与“数字人”之间的界限,以及技术加速演化对人类文明连续性的冲击。这不仅是关于“我们能做什么”,更是关于“我们应该成为什么”。 “构建韧性的数字生态”:最后,本书从系统论的角度提出,我们必须从单一的“效率/增长”指标转向更关注“系统韧性”和“认知冗余”的指标。这包括提倡去中心化信息结构、鼓励“慢技术”的应用,以及在教育体系中重新重视批判性思维和非结构化问题的解决能力。 《数字时代的认知疆界》 是一份对我们时代最紧迫问题的深入探究。它要求读者走出舒适区,以审慎和深刻的眼光,重新审视技术、心智与社会之间的复杂互动关系,为我们共同的数字未来设定更具人性化的航向。 ---

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的装帧和印刷质量绝对是顶级的,拿在手上很有分量感,这多少能提升一点学习的仪式感。然而,当我翻到关于“复数”和“多项式因子定理”那几章时,我发现作者在引入这些概念时显得有些仓促。特别是复数的几何意义部分,仅仅用一页纸就草草带过了旋转和共轭的概念,完全没有提供足够的空间让读者去“感觉”到这些新数字的特性。这与前面讲解线性方程组时的那种详尽描述形成了鲜明对比,使得知识点的权重分布显得非常不均衡。我发现我需要不断地翻阅到初级代数的章节去回顾基础的数域概念,才能真正跟上这本书的节奏。对于一个自学者而言,这种频繁地来回跳转是非常耗费精力的。此外,这本书的索引做得并不够友好,当我需要查找一个特定的定理或者一个罕见的符号定义时,需要花费大量时间在厚厚的目录和索引之间摸索,效率很低。它更像是一本为课堂教学精心设计的教案,而不是一本为独立学习者优化的工具书。它提供了深度,却牺牲了易用性,对于我这种需要一本“随身携带,随时可查”的工具书来说,它显得有些过于厚重和复杂了。

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我不得不说,这本书的作者在构建知识体系的逻辑连贯性上,简直是教科书级别的典范。从最简单的变量定义开始,每一步的引入都像是在铺设一条坚固的轨道,确保读者能平稳地过渡到下一个更复杂的模块。我特别欣赏作者对于证明过程的严谨态度,这在很多快餐式的教材中是看不到的。它不是简单地告诉你“是这样”,而是会一步步引导你推导出“为什么是这样”。我记得在处理有理表达式和根式运算的时候,那些关于定义域和限制条件的讨论,写得非常到位,避免了许多初学者容易犯的思维陷阱。但是,这种极致的严谨性,也带来了一个副作用——枯燥。如果不是为了应付考试,我可能很难坚持读下去。书中的习题设计也很有层次感,从基础巩固到应用拓展,难度梯度设置得非常合理。然而,真正让我感到挫败的是,许多解答步骤的跳跃性实在太大。虽然前面讲解得很清楚,但到了最后的几步“显而易见”的代数简化,作者就完全省略了。对于那些需要反复确认每一步细节的读者来说,这无疑是增加了一倍的学习负担,因为你不得不自己重新演算那些被“理所当然”跳过的步骤,以确保自己没有理解偏差。总而言之,它是一本非常“硬核”的参考书,但作为主动学习的工具,它对读者的自我驱动力和基础扎实程度要求极高。

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我购买这本书的初衷是想系统性地复习并巩固代数知识点,为后续的微积分学习打下坚实基础。从这个角度来看,这本书的覆盖面是极其全面的,几乎涵盖了所有高中和大学预科阶段代数课程会涉及到的核心主题。作者在处理不等式和绝对值那一块的技巧性总结得非常到位,提供了一些非常巧妙的解题思路,确实是教科书上不常出现的“捷径”。不过,这本书在“交互性”和“问题诊断”方面做得非常薄弱。当你遇到一个难题,比如一个复杂的有理函数求极限的问题时,你只能依靠书上提供的那个唯一的参考解法。如果你的思路和作者的思路南辕北辙,而你又无法判断自己的思路是否在逻辑上存在漏洞,这本书并不能提供有效的“纠错机制”。它更像一个权威的发布者,而不是一个双向沟通的伙伴。我尝试在网上搜索这本书的勘误表,发现有很多读者反馈某些章节的图表与文字描述存在微小的不一致,虽然不影响核心理解,但在追求精确性的学习过程中,这些小瑕疵还是会让人心神不宁,怀疑自己的理解是否因此产生了偏差。这本书更适合那些已经有固定学习方法、只需要一本权威参考书来查阅公式和标准解法的读者。

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这本书的“中级”定位,在我看来,可能更偏向于“已经掌握了基础,现在需要冲击高分或更深层次理解”的学习者。对于像我这种,虽然勉强通过了初级代数,但一到涉及抽象推理就立马抓瞎的人来说,这本书的入手难度远超预期。它似乎完全没有考虑到读者的“遗忘曲线”和“知识点间隔效应”。例如,当我在学习矩阵乘法的时候,书中突然穿插了一段关于复数在二维平面上旋转的几何解释,这个关联性如果没有事先的知识储备,只会让人感觉信息过载。我特别喜欢书本附带的那个在线资源链接,里面的互动练习动画效果很棒,动态展示了抛物线的焦点和准线如何相互作用,这比静止的图示生动多了。然而,配套的印刷版内容,尤其是那些关于指数和对数函数的应用题,实在是太偏向于纯粹的数学建模,缺乏与现实世界的连接点。我尝试用它来解决一些金融学上的复利问题,结果发现书中的模型过于简化,无法直接套用,这让我对“应用代数”的期待落空了。这本书更像是大学预科课程的精炼版本,而不是一个可以让你慢悠悠品味、慢慢消化的入门读物。它在强调计算能力的同时,似乎牺牲了对概念直觉培养的重视。

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这本书实在是让人又爱又恨,我花了大价钱买的,希望能把我那“一塌糊涂”的代数基础给整明白。说实话,这本书的排版设计真不错,封面简洁大气,纸张质量也挺考究的,拿在手里沉甸甸的,很有“学霸”范儿。内容上,它确实覆盖了代数学习中非常核心的部分,比如线性方程组、多项式运算、二次函数等等,知识点讲解得相当细致,甚至连一些基础的公理推导都写得清清楚楚。但是,问题就出在“细致”上。对于一个自认为有点基础,但又经常在某些概念上卡壳的读者来说,它就像一个知识的“瀑布”,知识点接二连三地往下冲,中间几乎没有喘息的机会。等到我真正开始做课后习题的时候,那种无力感就上来了。例题看起来懂了,步骤清晰,但一旦换个数字,我就感觉大脑宕机了。特别是关于函数图像的变换那几章,作者似乎默认读者已经对几何变换有非常深刻的理解,直接就跳跃到了复杂的解析式变化,让我感觉自己像在看一本写给专家的教材,而不是给“中级”学习者准备的。我不得不承认,这本书的深度是毋庸置疑的,但对于提升学习兴趣和建立信心方面,它做得还远远不够。它更像一个知识的百科全书,而不是一个耐心的私人导师。我期望的是能有更多生活化的例子来辅助理解那些抽象的代数概念,而不是陷入无休止的符号演算中。

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