本書可作為高等師範院校、教育學院、教師進修學院數學專業及省級中學數學骨乾教師培訓班的教材或教學參考書,是廣大中學數學教師及數學愛好者的數學視野拓展讀物。
本書共分為十三章,涉及整數、分數,平麵幾何,三角,函數,集閤,不等式,數列,立體幾何,平麵解析幾何的實際應用以及嚮量與復數,排列組閤與概率統計,微積分,矩陣的初步應用.
【目 錄】
第一章 整數、分數知識的實際應用
第二章 平麵幾何知識的實際應用
第三章 三角知識的實際應用
第四章 函數知識的實際應用
第五章 集閤知識的應用
第六章 不等式知識的實際應用
第七章 數列知識的實際應用
第八章 立體幾何知識的實際應用
第九章 平麵解析幾何知識的實際應用
第十章 嚮量與復數知識的初步應用
第十一章 排列組閤與概率統計知識的初步應用
第十二章 微積分知識的初步應用
第十三章 矩陣知識的初步應用
參考文獻
作者齣版的相關書籍與發錶的相關文章目錄
編後語
坦率地說,這本書的“展觀”二字,未免有些言過其實瞭。在我看來,它更像是一本“數學工具箱的目錄”,而非工具箱本身。它羅列瞭許多領域,從離散數學到數值分析,從優化理論到微分方程,但每一樣工具,都隻是輕輕地擦拭瞭一下,然後就放迴瞭架子上,仿佛在說:“看,我擁有這個。” 比如,在介紹傅裏葉分析在信號處理中的應用時,書中花瞭大量篇幅去解釋正弦和餘弦函數的性質,但對離散傅裏葉變換(DFT)如何處理真實世界中的離散數據、FFT算法的實際效率優勢,幾乎隻字未提,或者一帶而過。這讓那些真正想將這些數學知識投入實踐的讀者感到極度失望。應用數學的魅力恰恰在於解決實際難題的“巧勁”,在於那些非標準的、需要創造性思維的轉化過程。這本書缺失瞭那種“匠人精神”,沒有展示如何將冰冷的公式轉化為解決問題的強大武器,更像是一個理論知識的冷兵器展覽館,光好看,卻摸不到刃口。
評分從排版和印刷質量來看,這本書的製作似乎有些粗糙,這或許是影響我閱讀體驗的一個小側麵,但也側麵反映瞭齣版方對內容的重視程度。書中的插圖,尤其是那些需要清晰綫條來展示幾何概念或數據分布的圖錶,經常齣現模糊不清、綫條重疊的情況,有些圖例的標注甚至與正文描述相互矛盾。這在涉及空間幾何或復雜函數圖像解析時,造成瞭不小的理解障礙。我不得不頻繁地在書中和網絡上尋找對應的清晰圖示來驗證自己的理解,這極大地打斷瞭閱讀的沉浸感。一本宣稱是“應用展觀”的書,視覺呈現本應是至關重要的輔助手段,它應該幫助我們建立直觀的認識。然而,這本印刷齣來的成品,卻像是經過瞭多次低質量的復印過程,使得那些本應清晰明瞭的視覺信息變得模糊不清,最終的效果就是,我不僅要在腦子裏努力構建數學模型,還要在視覺上努力修復這些破損的圖像。這種體驗,對於任何追求知識深度和嚴謹性的讀者來說,都是一種煎熬。
評分讀完這本《數學應用展觀》,我心裏五味雜陳,最突齣的感受是其敘事風格的割裂和邏輯的跳躍。有些章節,比如關於概率論在風險評估中的應用部分,寫得還算紮實,語言也比較精煉,似乎能感受到作者在認真梳理一個完整的思考鏈條。然而,緊接著的下一章,關於拓撲學在數據降維中的展望,卻突然變得晦澀難懂,充斥著大量沒有上下文支撐的專業術語,讀起來像是從不同的、未完成的論文草稿中隨意拼湊起來的。這種質量上的巨大起伏,極大地破壞瞭閱讀體驗。我甚至懷疑,這本書是否經過瞭細緻的編輯和整體的結構規劃。它就像是一份精美的食材禮盒,裏麵既有上等的和牛,也有超市裏最普通的冷凍蔬菜,而且兩者之間毫無過渡地堆放在一起。我期待的是一場精心編排的數學盛宴,結果卻是一場自助餐,菜品質量參差不齊,讓人無從下手,最終隻能挑揀著吃幾口勉強果腹,卻無法得到真正的滿足感。這種不一緻性,使得讀者很難對其産生持續的興趣和信任。
評分這本《數學應用展觀》的書,實在讓人有些摸不著頭腦,它似乎想包羅萬象,但又處處顯露齣一種淺嘗輒止的尷尬。我原本以為能從中找到一些前沿的、與現實生活緊密結閤的應用案例,比如在金融建模、人工智能算法優化等方麵,會有深入的剖析和具體的數學工具展示。然而,書中呈現的更多是一些非常基礎的、教科書上隨處可見的例子,比如簡單的綫性迴歸、微積分在牛頓定律中的應用,這些內容對於一個稍微有些數學背景的讀者來說,簡直是浪費時間。更令人沮喪的是,作者在解釋這些概念時,常常跳過關鍵的推導過程,直接拋齣一個結論,美其名曰“為瞭保持閱讀的流暢性”,實則讓人無法真正理解其背後的數學邏輯是如何構建起來的。感覺作者更像是一個信息的搬運工,而不是一個深諳應用之道的引導者。如果我是高中生,或許能從中獲得一些入門的啓發,但對於一個渴望在應用數學領域深耕的成年讀者而言,這本書提供的價值微乎其微,如同在沙漠中尋找甘泉,最後隻挖到瞭一點點濕沙。它缺乏一種宏大的視野和對復雜問題的駕馭能力,停留在“知道是什麼”的層麵,完全沒有觸及“如何做”和“為什麼這樣做”的核心。
評分這本書在“展望未來”的部分尤其顯得力不從心,給人一種明顯的“湊數”感。作者似乎在收尾時感到壓力,匆忙地提到瞭機器學習的最新進展和大數據時代的挑戰,但所用的語言和分析方法,明顯滯後於當前學術界的研究前沿。例如,在討論深度學習的優化算法時,書中仍然停留在對經典梯度下降法的泛泛而談,對於自適應學習率方法(如Adam、RMSProp)的內在缺陷與改進,幾乎沒有涉及。這讓這本書給讀者的整體印象停在瞭好幾年前的水平。在這樣一個日新月異的領域,一本應用數學的書如果不能與時俱進,那麼它的“應用價值”就會迅速貶值。讀者花時間去閱讀,期待的是能獲得一些前瞻性的視角,能夠指導未來的學習方嚮。但這本書提供的,更像是一份過期的地圖,雖然描繪瞭曾經的路徑,卻無法指引我們穿越眼前的復雜迷霧。整體而言,它更像是一本麵嚮十年前讀者的“應用導論”,而非當下的“展觀”。
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