《拓扑学》(原书第2版)系统讲解拓扑学理论知识。在美国大学作为教材近20年,*近由原作者进行了全面更新。第1部分为一般拓扑学,讲述点集拓扑学的内容,介绍作为核心题材的集合论、拓扑空问、连通性、紧致性以及可数性公理和分离性公理;第二部分为代数拓扑学,讲述与拓扑学核心题材相关的主题,其中包括基本群和覆叠空问及其应用。 《拓扑学》(原书第2版)较大的特点在于概念引入自然,循序渐进。对于疑难的推理证明,将其分解为简化的步骤,不给读者留下疑惑。此外,书中还提供了大量练习,可以巩固加深学习的效果。严格的论证、清晰的条理、丰富的实例,让深奥的拓扑学变得轻松易学。
这本经典的概率论教材通过大量的例子系统介绍了概率论的基础知识及其应用,主要内容有组合分析、概率论公理、条件概率、离散型随机变量、连续型随机变量、随机变量的联合分布、期望的性质、极限定理和模拟等,内容丰富,通俗易懂.各章末附有大量的练习,分为习题、理论习题和自检习题三大类,并在书末给出自检习题的全部解答。 本书是概率论的入门书,适合作为数学、统计学、经济学、生物学、管理学、计算机科学及其他各工学专业本科生的教材,也适合作为研究生和应用工作者的参考书。 2步获取导学视频: ①微信视频号关注 IT阅读排行榜 ②点击 直播回放 栏,上滑寻找
本书是一本非数学专业主要是文科及艺术类专业的数学教材,讲述方式活泼,案例贴近生活,读者可以在轻松学习中体会数学乐趣和意义。全书分为三大部分:归纳和演绎、逻辑和数;代数和几何;概率统
本书从数学分析的角度阐述了矩阵分析的经典和现代方法,不仅包括由于数学分析的需要而产生的线性代数的论题,还广泛选择了其他相关学科如微分方程、*化、逼近理论、工程学和运筹学等有关的论题。本书主要内容有:特征值、特征向量和相似性、酉相似、schur三角化及其推论、正规矩阵、标准形和包括jordan标准形在内的各种分解、lu分解、qr分解和酉矩阵、hermite矩阵和复对称矩阵、向量范数和矩阵范数、特征值的估计和扰动、正定矩阵、非负矩阵。 本书逻辑清晰,结构严谨,既注重教学又注重应用。在每一章的开始,作者都介绍几个应用来引入本章的论题以激发学习兴趣。在章节末尾,作者还独具匠心地编排了许多具有探索性和启发性的习题,引导读者提高描述和解决数学问题的能力。本书是一本畅销的教材,对从事线性代数纯理论研究和应用研究的人
本书是一本非数学专业主要是文科及艺术类专业的数学教材,讲述方式活泼,案例贴近生活,读者可以在轻松学习中体会数学乐趣和意义。全书分为三大部分:归纳和演绎、逻辑和数;代数和几何;概率统
本书旨在指导学生初步掌握数学建模的思想和方法,共分两大部分:离散建模和连续建模,通过本书的学习,学生将有机会在创造性模型和经验模型的构建、模型分析以及模型研究方面进行实践,增强解决问题的能力。本书对于用到的数学知识力求深入浅出,涉及的应用领域相当广泛,适合作为高等院校相关专业的数学建模教材和参考书,也可作为参加国内外数学建模竞赛的指导用书。
本书是世界公认的《回归分析》标准教材(aleadingtextbookonregression)。不仅从理论上介绍了当今统计学中用到的传统回归方法,还补充介绍了尖端科学研究中不太常见的回归方法。难能可贵的是,作者有丰富的教学经验和实际应用经验,使得本书理论和应用并重,还给出实际应用中应该注意的问题。新版除利用Minitab,SAS,S-PLUS软件外,还融入了*流行的JMP软件和R软件,来阐释相关技术方法。配套资源很丰富,数据、教学PPT等可免费下载。
《DK数学百科(全彩)》内容简介:几千年来,人类一直处于探索、发现数学真理的征途中。数学试图为伟大的思想找寻简洁的解释方法,数学致力于发现特征并总结特征。从上古时代的莱因德纸草书、芝诺运动悖论,中世纪的二项式定理、斐波那契数列,文艺复兴时期的梅森素数、帕斯卡三角形,启蒙运动时期的欧拉数、哥德巴赫猜想,19世纪的贝塞尔函数、黎曼猜想、拓扑学,到近现代的无限猴子定理、模糊逻辑、四色定理,本书介绍了数学领域的诸多伟大思想,并用通俗易懂的语言进行阐释。让我们一起翻开这本书,品味数学的优雅与美丽。
本书是在复分析领域产生了广泛影响的一本著作。作者独辟蹊径,用丰富的图例展示各种概念、定理和证明思路,十分便于读者理解,充分揭示了复分析的数学美。书中讲述的内容有作为变换看的复函数、默比乌斯变换、微分学、非欧几何学、环绕数、复积分、柯西公式、向量场、调和函数等。
本书源于几位作者任教的加州大学伯克利分校、斯坦福大学等高校开设的相关课程。这些课程紧随大数据时代和金融科技的热点,面向金融工程和计算金融项目的学生。当今,量化交易策略及其相关的统计模型和方法、知识表达、数据分析和算法设计以及信息学的重要性越来越高。在此背景下,本书从多学科角度对于量化交易进行了综合阐述,同时也为学术研究和金融实务搭建了桥梁。量化交易涉及多个学科,且横跨学术界与业界。几位作者结合他们在多个学科的学术背景和丰富的业界工作经验,在撰写本书过程中综合考虑了不同类型读者的核心需要。本书的目标受众既包含高年级本科生、硕士生等在校学生,也包含有志于学习量化交易领域知识和现代交易实务的交易员、量化分析师以及监管者等。考虑到目标受众的背景和兴趣的差异,本书对于章节进行了特别安排
本书将概率论和统计推断融合在一起,用新的观点生动地描述了概率论在物理学、数学经济学、化学和生物学等领域中的广泛应用,特别阐述了贝叶斯理论的丰富应用,弥补了其他概率论和统计学教材的不足,全书分为两部分: 部分包括10章,讲解抽样理论、假设检验、参数估计等概率论的原理及其初级应用;第二部分包括12章,讲解概率论的 应用,如在物理测量、通信理论中的应用。本书还附有大量习题,内容全面,体例完整,本书内容不局限于某一特定领域,适合涉及数据分析的各领域工作者阅读,也可作为本科生和研究生相关课程的教材。