Finite Mathematics for the Managerial, Life, and Social Sciences pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Tan, S. T.

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:1443.00 元

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isbn号码:9780495387534

丛书系列:

图书标签:

• 数学
• 有限数学
• 管理学
• 生命科学
• 社会科学
• 应用数学
• 高等数学
• 统计学
• 微积分
• 建模

《应用数学：决策与模式》 本书旨在为广大读者，特别是那些在管理、生命科学以及社会科学领域工作的专业人士和学生，提供一套坚实而实用的数学工具。本书并非仅仅罗列枯燥的数学公式，而是聚焦于如何将数学思维应用于理解和解决现实世界中的复杂问题。我们深知，对于许多非数学专业的读者而言，数学可能曾是令人畏惧的学科，因此，本书力求以清晰、直观的方式呈现数学概念，并辅以大量贴近实际的应用案例，以期激发读者学习数学的兴趣，并提升其分析和决策能力。 本书的结构设计考虑到了不同学科背景读者的需求。我们从最基础的代数概念入手，循序渐进地引导读者掌握更高级的数学工具。 在基础数学部分，我们首先回顾并巩固了必要的代数知识，包括方程、不等式、函数及其在不同领域的应用。例如，我们将探讨如何利用线性方程组来模拟供需关系，或者如何使用函数模型来预测人口增长或疾病传播。我们还会深入讲解矩阵及其运算，这是一种强大而简洁的工具，在数据分析、优化问题以及计算机图形学等领域有着广泛的应用。读者将学习如何使用矩阵来表示和解决系统性的问题，例如资源分配或投资组合优化。 本书的核心内容涵盖了离散数学的多个重要分支。集合论为理解和组织数据提供了一个基本的框架。我们将学习如何运用集合运算来分析调查数据，或者如何通过集合的概念来理解分类和分组。逻辑学则训练读者严谨的思维方式，学习如何构建有效的论证，识别逻辑谬误，这对于批判性思维和科学研究至关重要。图论作为连接现实世界网络的有力工具，将在本书中得到详细阐述。读者将学习如何使用图来表示交通网络、社交关系或电路连接，并探索诸如最短路径问题、网络流量分析等实际应用。计数原理和概率论是本书的另一重要组成部分。我们将学习如何计算各种事件发生的可能性，理解概率分布及其在风险评估、统计推断中的作用。从基本的排列组合到条件概率和贝叶斯定理，这些工具将帮助读者在不确定环境中做出更明智的决策。 在微积分初步方面，本书将介绍导数和积分的基本概念，并重点关注它们在优化和变化率分析中的应用。例如，我们将学习如何使用导数来找到利润最大化或成本最小化的最优点，或者如何利用积分来计算累积效应，如总产量或总成本。我们不会深入到繁琐的微积分推导，而是侧重于概念的理解及其在实际问题中的解释。 本书的另一大特色在于其丰富的应用案例。这些案例经过精心挑选，涵盖了管理学、经济学、生物学、生态学、社会学、心理学等多个学科领域。 在管理学和经济学方面，我们将探讨如何运用线性规划来解决资源分配问题，如生产调度、运输路线优化；如何使用决策树来分析投资风险和选择最优策略；如何运用矩阵分析来评估不同投资项目的回报；以及如何利用概率模型来管理库存和预测市场需求。 在生命科学领域，我们将展示数学在模拟生物系统中的威力。例如，如何使用微分方程来描述种群动态、疾病传播模式或药物在体内的代谢过程；如何运用概率统计来分析基因表达数据或实验结果的显著性；以及如何使用图论来分析生物分子网络或生态系统中的食物链。 在社会科学方面，本书将揭示数学如何帮助理解人类行为和社会结构。我们将学习如何使用统计方法来分析社会调查数据，例如相关性和回归分析的应用；如何运用博弈论来理解个体之间的策略互动，例如在经济或政治冲突中的应用；以及如何使用网络分析来研究社交媒体上的信息传播或社区结构。 为了帮助读者更好地掌握这些概念，本书在每个章节都提供了大量的例题和练习题。例题由浅入深，逐步引导读者理解概念的应用；练习题则鼓励读者独立思考和动手实践，巩固所学知识。此外，本书还提供了一些可供进一步探索的主题，为那些希望深入研究特定数学分支的读者提供指引。 总而言之，《应用数学：决策与模式》是一本面向实践的教材。它致力于赋予读者运用数学工具解决现实问题的能力，培养他们的逻辑思维和分析能力，最终帮助他们在各自的领域中做出更科学、更有效的决策。我们相信，通过本书的学习，数学将不再是遥不可及的理论，而是触手可及的强大助手。

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这本书的语言风格，如果用一个词来形容，那就是“冷硬的学术腔调”。作者的用词非常精确，无可指摘其专业性，但这种过度追求严谨和中立的表达方式，使得整个阅读过程变得异常枯燥乏味，读起来更像是在研读一份冗长的技术规范文档，而不是一本旨在启发思维的教科书。书中几乎看不到任何试图拉近与读者距离的努力，比如使用一些幽默的旁注来解释某个概念的局限性，或者引用一些历史典故来增添学习的趣味性。所有的解释都像是在用尺子量度一样，精确到小数点后几位，却缺乏“人情味”。对于那些学习目的在于拓宽应用视野的读者来说，这种缺乏情感色彩的叙述，很难激发他们对这门学科的热情。我希望作者能意识到，即便是最严谨的数学，也可以通过富有感染力的文字来传达其内在的美感和力量。遗憾的是，这本书在这方面做得非常失败，它成功地将原本充满活力的数学概念，包装成了一堆冰冷的符号和规则，让人在合上书本后，脑海中留下的只有疲惫感，而非知识的启迪。

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这本书的封面设计实在是太……朴素了，简直就像是上世纪八十年代的教科书复印版，灰蒙蒙的底色上，字体排列得工工整整，毫无视觉冲击力可言。我承认，内容才是硬道理，但作为一个习惯了现在丰富多彩的教材设计的读者，初次拿起它时，心里不免咯噔一下。翻开内页，这种感觉更加强烈了。纸张质量一般，印刷墨水似乎也有些陈旧，好几个图表的线条都有些模糊不清，尤其是在处理那些需要精确观察的矩阵运算时，着实让人感到困扰。我记得有一次尝试理解一个关于线性规划的例子，图示的边界线都快要和背景混在一起了，我不得不拿出放大镜来仔细辨认，这简直是对阅读体验的一种折磨。而且，这本书的装订方式也显得非常不耐用，才翻阅了几次，书脊就已经开始出现松动的迹象，深怕下一秒它就会散架成一堆毫无关联的纸片。这让我对它的长期保存价值产生了深深的怀疑，对于那些需要反复查阅和深入钻研的读者来说，这种物理上的脆弱性无疑是一个巨大的减分项。希望作者和出版商能在下一版中，至少在排版和装订上做一次彻底的现代化升级，毕竟，在这个信息爆炸的时代，一本优秀的教材不应该仅仅停留在提供知识的层面，它更需要有吸引人去深入阅读的“外衣”。这本书的“外衣”，实在是不敢恭维。

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这本书在阐述一些基础概念时，似乎存在一种“默认读者已经完全掌握前置知识”的傲慢态度，这对于我这种需要从头开始构建知识体系的人来说，简直是灾难性的。例如，在介绍集合论的基本运算时，作者直接抛出了一些高深的符号定义，却鲜少提供直观的、贴近生活的比喻来辅助理解。我花了整整一个下午，对着“笛卡尔积”和“幂集”这些名词冥思苦想，感觉自己仿佛在学习一门全新的、高度抽象的语言，而不是一门应用数学。书中的例题设计也显得非常机械化和脱离实际，它们似乎只服务于检验公式是否被记住，而完全没有体现出这些数学工具在商业决策、生物模型或社会调查中究竟能发挥什么实际作用。我非常期待看到，如何用这些理论去分析一个小型零售店的库存优化问题，或者预测某个社交网络传播的趋势，但这本书里只有一堆枯燥的数字和变量在互相碰撞。这种“理论灌输”式的教学方法，极大地削弱了读者的学习动机，让我感觉自己像是一个被强迫背诵古老咒语的学生，而不是一个渴望解决现实世界难题的探究者。教材的使命是连接理论与实践，但这本书似乎故意在两者之间筑起了一道高墙，让学习过程充满了挫败感。

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关于习题部分的设置，我必须表示强烈的失望。一套好的数学教材，习题集是检验学习成果和巩固理解的试金石，但这本书的练习题质量参差不齐，简直可以称得上是“随机组合”。一部分题目极其简单，就是直接套用刚讲过的公式，稍微动动手就能得出答案，毫无挑战性可言；而另一部分题目，突然之间难度系数飙升，涉及到的知识点混合得非常复杂，甚至有些题目看起来像是直接从更高阶的专业统计学教材里“搬运”过来的，与本章教学内容关联性极低。更要命的是，全书后面只附带了极少量的答案，而且这些答案往往只给出了最终数值，完全没有解题步骤的提示。当自己卡在一个复杂的应用题上时，翻到书后找不到任何可以参考的思路，那种感觉就像是置身于一个没有出口的房间里，只能徒劳地撞墙。这极大地阻碍了自学过程中的自我纠错和深入思考，教材应该提供梯子，帮助读者攀登高峰，而不是在半山腰设置无法逾越的深渊。

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章节之间的逻辑跳转，简直像是在走一个没有路标的迷宫，每一次翻页都充满了不确定性。比如说，在讲完概率的基本公理之后，下一章突然就跳到了关于极大似然估计的深入探讨，中间关于条件概率和贝叶斯定理的衔接部分，处理得极其仓促和跳跃。我不得不频繁地翻回前几章，试图找出它们之间的逻辑链条，结果往往只是发现作者在脚注里用一行极其简短的文字“自然而然地引出”了下一个复杂概念。这种结构上的松散，使得知识点难以形成一个牢固的、可提取的框架。而且，这种跳跃感不仅存在于章节之间，即使在同一个小节内部也时有发生。作者似乎认为，一旦给出了一个公式，读者就应该心领神会其背后的所有数学推导和适用条件，但实际上，很多关键的证明步骤被省略了，或者干脆用“通过简单的代数操作即可证明”这样敷衍的句子带过。对于想要真正掌握数学思维的人来说，这种省略无异于釜底抽薪。这本书读起来更像是一份高度压缩的参考手册，而不是一本旨在引导学习者循序渐进的教材。

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