应用数学基础

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页数:204
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出版时间:2010-3
价格:20.50元
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isbn号码:9787040286311
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  • 应用数学
  • 数学基础
  • 高等教育
  • 理工科
  • 数学建模
  • 数值分析
  • 概率论
  • 线性代数
  • 微积分
  • 优化方法
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具体描述

《应用数学基础》是全国高职高专教育“十一五”规划教材。《应用数学基础》基于高等职业教育层次的特点,结合高等职业学生数学基础,体现高等职业教育理念,符合应用型技术人才的教育培养目标,注重学生的数学素质的培养,尤其注重基本计算能力和应用能力的培养.全书共分七章,主要内容包括极限与连续、导数与微分、导数的应用、一元函数积分学、微分方程、线性代数初步和数学文化等。在前六章均编写应用模型与数学实验内容,主要介绍数学的应用模型和数学软件MAT,LAB7.0的使用。《应用数学基础》将教材与实训融为一体,每节末设有同步训练,每章末设有综合训练和自主训练,旨在提高学生分析问题、解决问题的能力。《应用数学基础》适用于高职高专院校、成人高校、继续教育学院和民办高校数学教学,也可作为有关人员学习数学知识的参考用书。

《应用数学基础》 在现代科技飞速发展的浪潮中,数学作为所有科学的基石,其重要性不言而喻。从物理学的宏大叙事到计算机科学的精妙算法,从经济学的复杂模型到生物学的基因密码,数学无处不在,无所不包。然而,对于许多初学者而言,纯粹的数学理论往往显得抽象而难以捉摸,如何将这些强大的数学工具有效地应用于解决现实世界中的问题,是他们普遍面临的挑战。《应用数学基础》正是为了弥合理论与实践之间的鸿沟而诞生的。 本书并非一本纯粹的数学定理证明集,也不是一本罗列公式的参考手册。它旨在为读者构建一个坚实的数学应用框架,引导读者理解数学概念的实际意义,并掌握将其转化为解决问题的有力工具。我们相信,真正的数学学习在于其应用价值,在于它为我们理解世界、改造世界提供的洞察力与能力。 本书的内容涵盖了应用数学领域中最具代表性、最基础也最核心的部分。我们将从最基本的代数概念入手,但侧重点在于代数的建模能力。例如,如何利用线性方程组来描述和求解复杂的工程问题,如电路分析或结构力学中的受力平衡;如何运用多项式来拟合实验数据,预测趋势;以及矩阵运算在图像处理、数据分析中的强大作用。我们将深入探讨方程的解法,但更关注方程背后所蕴含的现实意义,以及如何通过数学语言来抽象化和描述现实世界的各种现象。 接着,我们将目光投向微积分。微积分是描述变化率和累积量的核心工具,其在应用数学中的地位无可撼动。本书将重点讲解微分在优化问题中的应用,例如如何找到生产成本最低点、产品利润最大化点,或者在物理学中确定物体的瞬时速度和加速度。同时,我们将深入剖析积分在计算面积、体积、功以及概率统计中的关键作用。我们将通过实例展示如何利用定积分计算不规则形状的面积,如何利用微积分解决物理中的运动学和动力学问题,以及它在金融领域如何用于计算复利和期权定价。 概率论与统计学是理解不确定性和数据驱动决策的基石。在当今大数据时代,掌握概率与统计的知识变得尤为重要。《应用数学基础》将从概率的基本概念入手,讲解概率的计算方法,例如条件概率、独立事件等,并展示它们在风险评估、游戏设计以及机器学习中的应用。统计学部分,我们将重点介绍描述性统计,如均值、方差、标准差等,以及推断性统计,包括假设检验和置信区间。我们将通过实际案例,如市场调研、医学实验、质量控制等,来阐释统计方法如何帮助我们从数据中提取有价值的信息,做出科学的判断和预测。 此外,本书还将触及一些重要的离散数学概念,它们在计算机科学、信息论以及运筹学中扮演着关键角色。我们将介绍图论,讲解如何用图来表示网络结构、关系以及解决路径规划问题;我们将探讨组合数学,它为我们提供了计数和排列组合的有效工具,这在算法设计和概率计算中至关重要。 本书的编写风格力求清晰易懂,语言平实,避免过度专业的术语,即使是非数学专业背景的读者也能轻松上手。我们注重理论与实践的结合,每一章节都配有丰富的例题和习题,这些例题均取材于工程、经济、金融、计算机科学、生物学等多个领域,旨在帮助读者巩固所学知识,并激发他们将数学应用到自己感兴趣的领域。 《应用数学基础》不仅仅是一本书,它更是一座桥梁,连接着抽象的数学理论和生动的现实世界。我们希望通过本书,能够点燃读者对应用数学的热情,培养他们运用数学思维解决复杂问题的能力,为他们未来的学习和工作打下坚实的基础。无论您是正在攻读工程学、经济学、计算机科学,还是对科学研究充满好奇,本书都将是您探索应用数学奥秘、掌握解决问题利器的理想选择。通过对本书的学习,您将能以一种全新的视角审视周围的世界,并发现数学在其中扮演的无与伦比的角色。

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读后感

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用户评价

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这本书的排版布局相当工整,大量的公式和符号占据了版面,看起来非常“专业”。我注意到作者在讲解每一个定理和推导过程时,都极其细致,每一步的逻辑跳跃都非常小,生怕读者跟不上。这种详尽的好处是,如果你真的静下心来,一步步地跟随作者的思路,理论上的漏洞几乎是不存在的。但是,这种过度严谨也带来了一个副作用:上下文的连贯性和叙事感被削弱了。它更像是一系列孤立的数学证明的集合,而不是一个有机的知识体系的讲述。我记得在讲到某种抽象的代数结构时,作者用了整整三页的篇幅来证明其封闭性,但没有提供任何关于这种结构在物理学或计算机科学中可能扮演何种角色的暗示。对于我这种想了解“为什么学这个”的读者来说,书中提供的应用背景信息少得可怜,几乎需要读者自己去“脑补”或查阅其他资料才能将这些枯燥的符号与真实世界建立联系。它像一个技艺精湛的钟表匠,把每一个齿轮都打磨得完美无瑕,却忘了告诉你看表的人,这个钟表是用来衡量时间的。

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这本书的封面设计得非常朴实,那种米黄色的纸张带着点微微的纹理,让人感觉很有年代感和学术气息。我原本期待能看到一些关于现代应用数学,比如数据科学、机器学习背后的数学原理的介绍。然而,当我翻开第一章时,我发现它更像是一本严谨的、传统的数学教科书。它花了大量的篇幅去铺陈集合论、数理逻辑这些基础概念,虽然这些内容是所有高等数学的基石,但对于一个希望能快速接触到实际应用场景的读者来说,节奏显得过于缓慢和抽象了。我记得其中有一节详细讨论了谓词逻辑的真值表构建,那部分内容虽然逻辑严密,但确实让我感到枯燥。我更希望能看到一些与工程、经济学模型直接挂钩的实例,哪怕只是作为一个引子也好。这本书似乎更倾向于构建一个完美的理论框架,而不是快速地展示“数学如何解决现实问题”。它对基础的打磨毋庸置疑,但对于追求“应用”的读者而言,可能需要极大的耐心去等待那些实际场景的出现。它更像是一座宏伟的数学殿堂的入口设计图,而不是通往应用世界的快捷通道。

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阅读过程中,我最大的感受是,这本书的“野心”似乎是想成为一本终极的基础理论参考书,而非一本面向特定领域的应用指南。它对“应用”这个词的理解,可能停留在数学自身内部的逻辑应用,比如如何用集合论来定义函数域,如何用拓扑学的概念来完善某些证明。我本来是抱着学习如何用微积分工具去优化物流路径的期待来的,结果书中对微积分的介绍,更多地聚焦于极限的严格定义、导数的定义性证明,以及多元函数微分的泰勒展开的严格形式。虽然这些都是必须掌握的,但书中几乎没有出现任何实际的优化问题案例。例如,关于拉格朗日乘数法的介绍,仅仅停留在理论推导上,没有一个关于资源分配或成本最小化的具体例子来支撑其在应用中的强大威力。这使得阅读体验变得有些“空中楼阁”——理论极其扎实,但脚下缺乏承载它的地面。这让我感觉自己像是在学习如何建造一辆F1赛车的发动机,却从头到尾没看到这辆车跑过一次赛道。

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坦率地说,这本书的习题设计也偏向于理论的验证而非应用的模拟。我做了一些章节末的练习题,它们大多是要求证明某个不等式、推导某个性质的逆命题,或者在特定公理系统下计算某个数值。这些习题无疑是训练逻辑思维的利器,能够帮助巩固抽象概念的理解。然而,对于那些希望通过练习来熟悉特定应用领域(比如金融定价模型中的随机过程,或者图像处理中的傅里叶分析基础)的读者来说,这本书提供的训练素材明显不足。我期望看到一些题目能这样开始:“假设一个系统……请使用我们在第X章学到的XX方法进行建模和求解。”但这本书的题目通常是:“设A为满足XXX条件的集合,求其边界的拓扑性质。”这两种题目的思维导向是完全不同的。因此,如果有人期待通过这本书来快速掌握如何将数学工具应用到实际的工程或科学问题中,他们可能会感到失望,因为这本书的重点似乎完全放在了对这些工具本身进行“铸造”和“精炼”的过程,而没有花力气去展示如何使用它们来“建造”房屋。

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这本书的语言风格非常古典和学术化,句式偏长,充满了严谨的限定词和从句。这对于母语非英语(或者说,不习惯这种欧式长句结构)的读者来说,理解的门槛被抬高了不止一个级别。很多时候,我需要反复阅读一个句子,才能确定作者到底想表达的核心数学思想是什么。它几乎没有采用任何现代教材中常见的“引导性提问”或者“思考题”来激发读者的好奇心。整个文本呈现出一种单向输出的姿态:知识点被精确地陈述、证明,然后下一个知识点紧接着出现。这与目前市场上很多强调“交互式学习”或“项目驱动”的数学教材截然不同。我尝试在书中寻找一些能让我停下来思考的、关于“如果改变一个参数会发生什么”的讨论,但这些更偏向于启发性的内容几乎没有。这本书更像是古代哲学家留下的论著,要求读者以极高的专注度和背景知识去“领悟”其中的奥妙,而不是像现代技术书籍那样,提供一个清晰的路线图。

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