Applied Mathematics for Business, Economics, Life Sciences and Social Sciences pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Prentice-Hall

作者:Garret J. Etgen

出品人:

页数:1040

译者:

出版时间:2003-08-11

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9780130659248

丛书系列:

图书标签:

• 应用数学
• 商业
• 经济学
• 生命科学
• 社会科学
• 数学建模
• 微积分
• 线性代数
• 概率统计
• 优化方法

《商业、经济、生命科学与社会科学应用数学》 面向未来，解锁数据驱动的决策新境界 在这个数据爆炸的时代，理解并驾驭复杂的定量信息已不再是少数专业人士的专属技能，而是所有希望在商业、经济、生命科学及社会科学领域取得成功的个体所必备的核心竞争力。《商业、经济、生命科学与社会科学应用数学》正是为响应这一时代需求而诞生的权威指南。本书深入浅出地介绍了支撑这些关键学科发展和创新的核心数学工具与方法，旨在赋能读者，使其能够清晰地理解、准确地分析并有效地运用定量数据，从而做出更明智、更具前瞻性的决策。 本书并非一本枯燥的理论堆砌，而是一本充满实践导向的“操作手册”。我们深知，数学的价值最终体现在其解决现实世界问题的能力上。因此，本书将枯燥的公式和抽象的概念与丰富多样的实际案例紧密结合，展示数学如何在经济预测、金融建模、市场分析、生物统计、流行病学研究、社会行为分析、运营管理以及政策制定等领域发挥至关重要的作用。通过阅读本书，您将学会如何将看似棘手的数学模型转化为可执行的商业策略、科学研究的有力证据，或是社会问题的洞察解决方案。 内容纵览：夯实基础，拓展应用 本书的结构设计严谨且循序渐进，从基础概念出发，逐步深入到更高级的应用。我们确保每一章节的内容都紧密围绕“应用”展开，让读者在学习数学工具的同时，也能深刻理解其在各个学科领域的实际意义和价值。 第一部分：数学基础与建模入门 函数与图象：数据的直观表达与关系解析 我们将从最基本却最重要的数学工具——函数——开始。您将学习如何识别、定义和解释各种类型的函数，如线性函数、指数函数、对数函数以及多项式函数。 通过函数图象，我们将可视化数据之间的关系，理解趋势、增长、衰减和周期性模式。这对于理解经济学中的供需曲线，生命科学中的种群增长模型，或是社会科学中的行为变化趋势至关重要。 我们将介绍一些基础的代数运算和方程求解技巧，这些是构建和理解更复杂数学模型的基础。 微积分：动态变化的捕捉者 微积分是描述和分析变化率的强大工具。本书将重点介绍微分学的基本概念，如导数，及其在计算瞬时变化率、优化问题（例如，如何找到利润最大化的生产水平）和速率分析中的应用。 然后，我们将深入学习积分学的原理，包括不定积分和定积分，以及它们如何用于计算累积量、面积和体积。这对于计算经济学中的总成本、总收入，或是生命科学中物质的总摄入量等至关重要。 我们将展示如何运用微积分解决经济学中的边际分析（边际成本、边际收益）、金融学中的期权定价，以及物理学和工程学中的相关问题。 线性代数：多变量世界的组织者 现代科学研究和商业分析往往涉及大量变量之间的复杂关系。线性代数提供了一套优雅而强大的工具来处理这些问题。 本书将详细介绍向量、矩阵及其运算。您将学习如何用矩阵表示和解决线性方程组，这在经济学中的投入产出模型、统计学中的回归分析，以及计算机科学中的数据处理等方面有着广泛的应用。 我们将探讨矩阵的特值和特向量，这些概念在网络分析、主成分分析（用于降维和特征提取）以及量子力学等领域有着深远的意义。 第二部分：商业与经济学的数学应用 微观经济学中的数学模型 我们将深入分析供需模型，理解价格、数量之间的弹性关系，以及市场均衡的数学表征。 消费者理论和生产者理论的数学框架，包括效用函数、成本函数和生产函数，将得到详尽的阐述，帮助您理解最优选择和资源配置的原理。 我们将介绍博弈论的基础，理解战略互动下的决策过程，以及纳什均衡等概念。 宏观经济学与金融数学 宏观经济模型，如IS-LM模型，将通过数学方程的形式呈现，揭示经济增长、通货膨胀和失业率之间的相互作用。 我们将探索时间序列分析在经济预测中的应用，如ARIMA模型，帮助您理解如何分析和预测经济数据的波动。 金融数学部分将介绍复利、折现、年金等基本概念，并深入探讨期权定价模型（如Black-Scholes模型）的数学原理，以及风险管理中的基本定量方法。 运筹学与管理科学 本书将介绍线性规划和整数规划，用于解决资源分配、生产计划和调度等优化问题。 我们将探讨排队论模型，分析服务系统的效率，并提出改进建议。 决策分析和风险评估的定量方法也将被纳入其中，帮助读者在不确定性环境下做出更优决策。 第三部分：生命科学的数学应用 生物统计学与数据分析 我们将介绍描述性统计和推断性统计的基本概念，包括均值、方差、标准差、假设检验和置信区间。 本书将重点介绍回归分析在生物医学研究中的应用，例如，分析药物剂量与疗效的关系，或研究遗传因素与疾病风险。 我们将探讨方差分析（ANOVA）在比较多组实验数据时的应用。 数学模型在生物学中的应用 种群动态模型，如Malthusian增长模型和Logistic增长模型，将清晰地展示种群数量如何随时间变化。 生态系统模型，包括捕食者-猎物模型（Lotka-Volterra方程）和竞争模型，将帮助您理解生物群落的相互作用和稳定性。 流行病学模型，例如SIR模型，将用于分析传染病的传播规律，预测疫情发展趋势，并评估干预措施的效果。 生物信息学与计算生物学 我们将介绍序列比对、基因组分析等生物信息学中的基本算法和数学原理。 计算模型在模拟生物过程中的应用，如细胞信号传导通路，也将被纳入探讨。 第四部分：社会科学的数学应用 社会学与人口学中的定量方法 我们将探讨描述社会现象的统计方法，如抽样调查、问卷设计和数据可视化。 社会网络分析的数学基础，包括图论和网络度量，将帮助您理解个体之间的连接模式和信息传播。 人口统计学模型，如生命表和人口预测模型，将用于分析人口结构、生育率和死亡率。 心理学与行为科学的量化研究 我们将介绍实验设计和统计推断在心理学研究中的应用，例如，分析不同干预措施对认知能力的影响。 认知模型和学习理论的数学表达，将帮助您理解信息处理和行为形成的过程。 计量经济学中的一些基本方法，如定性因变量模型，也将用于分析影响决策的因素。 政治科学与公共政策的数学分析 我们将探讨投票模型和选举分析的数学方法。 博弈论在理解国际关系、政策制定和冲突解决中的应用。 仿真模型在评估政策效果和预测社会影响方面的作用。 学习价值与适用人群 《商业、经济、生命科学与社会科学应用数学》是一本极具价值的学习资源，其目标读者群体广泛： 大学生与研究生： 为商科、经济学、统计学、数学、生物学、生态学、社会学、心理学、公共政策等专业的学生提供坚实的数学基础和应用能力。 专业人士： 无论是初入职场的分析师，还是经验丰富的决策者，本书都能帮助您提升数据分析和建模能力，从而在竞争激烈的环境中脱颖而出。 研究人员： 为需要运用数学工具进行量化研究的学者提供系统性的方法论指导。 对定量分析感兴趣的读者： 任何希望理解现代科学和社会发展背后数学逻辑的个人，都能从本书中获益。 本书的独特优势： 跨学科的全面性： 覆盖了多个关键学科领域的应用，体现了数学在现代科学研究和实践中的普遍性和重要性。 强调应用导向： 每一个数学概念都与具体的现实问题紧密联系，让学习过程更具目标性和启发性。 循序渐进的教学设计： 从基础概念到复杂模型，难度逐步提升，确保不同背景的读者都能轻松入门并深入学习。 丰富的案例研究： 大量真实世界案例的融入，使抽象的数学理论变得生动具体，易于理解和记忆。 清晰的数学语言： 避免了过于深奥的数学术语，力求用简洁明了的语言阐述复杂的概念。 掌握本书所传授的数学知识和技能，您将不仅仅是数据的观察者，更是数据的解读者、分析者和创造者。您将能够更自信地应对数据驱动的挑战，洞察事物发展的规律，并最终做出更具影响力的决策。让我们一同踏上这场数学与应用相结合的探索之旅，解锁您在各自领域取得卓越成就的无限可能！

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