2019張宇36講 高等數學18講+綫性代數9講+概率論與數理統計9講

2019張宇36講 高等數學18講+綫性代數9講+概率論與數理統計9講 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

張宇 著
圖書標籤:
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店鋪: 文軒網旗艦店
齣版社: 高等教育齣版社
ISBN:9787040489989
商品編碼:1648468728
齣版時間:2018-01-01

具體描述

作  者:張宇 著作 定  價:124.4 齣 版 社:高等教育齣版社 齣版日期:2018年01月01日 頁  數:214 裝  幀:簡裝 ISBN:9787040489989 暫無

內容簡介

暫無
好的,為您創作一份關於其他數學類圖書的詳細簡介,旨在涵蓋您提及的《2019張宇36講 高等數學18講+綫性代數9講+概率論與數理統計9講》之外的內容,側重於其他經典教材、不同側重點的學習資料或特定方嚮的深入研究書籍。 --- 數學思維的拓寬與深度探索:精選係列學習資源導覽 在數學學習的廣袤領域中,對基礎知識的紮實掌握是通往高深學問的基石。然而,真正的理解往往來自於對不同視角、不同難度層次材料的接觸與對比。本導覽旨在介紹一係列與經典考研復習資料(如張宇係列)形成互補、聚焦於不同學習階段或特定知識深度的數學類圖書,幫助學習者構建更全麵、更深入的數學知識體係。 第一部分:微積分基礎與概念的深度重塑 對於高等數學的學習,如果說應試技巧的訓練側重於解題效率,那麼概念的深度挖掘則關乎數學直覺的培養。 1. 《托馬斯微積分》(Thomas' Calculus)或《費曼數學講義》(The Feynman Lectures on Mathematics) 這些著作代錶瞭對微積分概念闡釋的不同哲學。 側重概念的精確性與幾何直覺: 托馬斯微積分以其清晰的邏輯結構和詳盡的幾何解釋而著稱。它不僅僅提供計算公式,更強調導數與積分的物理和幾何意義。例如,在闡述泰勒公式時,它會深入探討高階導數對函數局部形態的刻畫,而非僅僅停留在代數推導的層麵。對於那些在學習微積分時感到公式堆砌、缺乏“為什麼”的學習者,此類教材能提供堅實的直覺基礎。 側重物理背景與洞察力: 費曼講義則展現瞭物理大師對數學工具的獨特運用。雖然並非嚴格意義上的標準教材,但其對基礎概念(如無窮級數、變分法)的闡述往往能穿透錶象,直達問題的本質。它特彆適閤在掌握基礎運算後,希望從更宏觀、更具洞察力的角度理解微積分在科學中應用的讀者。 2. 偏微分方程入門與應用(如Haberman的《應用數學中的偏微分方程》) 高等數學的終點往往是常微分方程和初步的級數解法。要進一步深入科學研究,必須跨越到偏微分方程(PDEs)。 從熱傳導到波動: 這類書籍會係統介紹經典的三大方程——熱傳導方程、波動方程和拉普拉斯方程。講解會側重於邊界條件和初始條件的物理意義,以及分離變量法、傅裏葉級數在求解這些方程中的核心作用。它將高等數學中學到的傅裏葉分析與實際物理問題的求解緊密結閤,是連接純數學與工程應用的關鍵橋梁。 第二部分:綫性代數:從矩陣運算到抽象空間的飛躍 綫性代數是現代數學、科學計算和數據分析的通用語言。相較於側重於行列式和初等行變換的應試教學,更深入的教材著眼於嚮量空間、綫性變換和特徵分解的結構性理解。 1. 《綫性代數及其應用》(Linear Algebra and Its Applications)——側重應用導嚮 這類教材通常不會將大量篇幅集中在復雜的行列式計算技巧上,而是強調矩陣的秩、列空間、零空間等概念的實際意義。 最小二乘法與數據擬閤: 它會詳細講解如何利用QR分解或奇異值分解(SVD)來處理超定係統,這是信號處理和迴歸分析的基礎。學習者能清晰地看到,綫性代數的工具如何直接解決現實世界中數據“不完美”的問題。 對角化與動力係統: 書籍會深入探討矩陣的對角化,解釋其如何簡化高次冪運算,以及在描述離散時間動力係統(如馬爾可夫鏈)演化中的核心地位。 2. 《綫性代數:計算與理論》(一本偏嚮於理論基礎的書籍) 對於希望為學習泛函分析或更抽象代數結構打下基礎的學生,理論導嚮的教材更為重要。 規範(Norms)與內積空間: 它會詳細定義嚮量空間的各種範數(L1, L2, L∞),並引齣內積空間的概念。理解內積是衡量嚮量“夾角”和“長度”的推廣,這對於理解最小二乘法背後的幾何意義至關重要。 Jordan 標準型: 在理論深入到不可對角化的情況時,Jordan 標準型提供瞭一種標準化的錶示方式。這類書籍會細緻推導其構造過程,為理解矩陣函數和高級微分方程的解法提供必要的代數工具。 第三部分:概率論與數理統計:從隨機性到統計推斷 概率論與數理統計的學習,其難點在於從“確定性思維”切換到“隨機性思維”。優質的教材需要平衡嚴謹的數學證明和直觀的統計解釋。 1. 《概率論:現代方法》(A First Course in Probability)——強調概率的嚴謹構造 這類教材通常從集閤論和測度論的初步概念齣發(或至少以嚴格的公理化視角構建),確保對隨機變量、獨立性、條件概率的理解無懈可擊。 中心極限定理的證明與應用: 它會詳細剖析中心極限定理(CLT)的幾種不同證明方法(如特徵函數法),並展示其在無需知道總體分布情況下進行統計推斷的強大能力。 隨機過程的初步接觸: 優秀的概率論教材會引入馬爾可夫鏈或泊鬆過程等基礎隨機過程模型,展示概率論如何被用來建模時間序列上的隨機變化。 2. 《數理統計學導論》(Introduction to Mathematical Statistics)——聚焦於統計推斷 統計學的核心在於如何從樣本數據中得齣關於總體的可靠結論。 估計量的性質比較: 書籍會詳細比較矩估計(MOM)、極大似然估計(MLE)的優缺點,著重分析估計量的不偏性、有效性(方差)和一緻性。這涉及到對Cramér-Rao下界的深入理解,即理論上估計量的最小方差界限。 假設檢驗的邏輯構建: 對Neyman-Pearson引理的介紹,清晰地界定瞭兩類錯誤(I類和II類錯誤)的權衡,並係統介紹t檢驗、F檢驗、卡方檢驗的適用場景及其背後的統計功效。這比單純記憶公式更重要,它關乎如何科學地驗證一個假設。 總結:構建多維度的數學視野 上述提及的各類書籍,與集中於應試目標導嚮的復習全書不同,它們旨在深化概念理解、拓寬應用領域、並為後續的專業學習(如實分析、數值分析或專門的統計建模)做好理論準備。通過接觸不同風格的數學論述,學習者能夠將零散的知識點融閤成一個更具結構性和實用性的數學思維框架。

用戶評價

評分

我最近在學習這本《2019張宇36講》,它包含瞭高等數學、綫性代數和概率論與數理統計這三大塊內容。不得不說,高等數學部分,尤其是關於微積分的部分,張宇老師的講解真的非常有啓發性。他善於從幾何直觀上去解釋那些抽象的數學概念,比如導數就是斜率,積分就是麵積,這些形象的比喻一下子就能幫助我理解。書裏對於一些復雜函數的求導和積分技巧,講解得非常細緻,並且配有很多典型的例題,讓我能夠反復練習。綫性代數部分,我一直覺得是我的弱項,但這本書在這方麵做得相當不錯。它在介紹矩陣、嚮量、行列式等基本概念時,都非常清晰,並且逐步深入。對於特徵值和特徵嚮量的講解,作者也給齣瞭幾種不同的理解角度,讓我不再覺得它們是孤立的抽象概念。概率論與數理統計這塊,我纔剛剛開始接觸,但從目前看到的章節來看,它對概率的基本性質、隨機變量及其分布、以及一些常見的分布,都有比較係統的介紹。書中的例題質量很高,涵蓋瞭各個知識點的不同側重點,能夠幫助我更好地鞏固所學內容。總的來說,這本書的體係比較完整,內容詳實,非常適閤考研數學的復習。

評分

老實說,我對於《2019張宇36講》這套書的評價,更多的是從其“實用性”和“指導性”的角度齣發的。首先,高等數學部分,張宇老師在處理像不定積分、定積分的應用、級數等這些常年睏擾學生的難點時,確實有自己獨到的見解。他的一些解題步驟和思路,往往比教科書更加直接有效,能幫助我們快速抓住題目的本質。而且,書中對各個知識點之間的聯係也有很好的強調,不會讓你覺得學完一個章節就和後麵的脫節瞭。綫性代數這部分,我個人感覺是它對“理解”的門檻降低瞭。比如說,對於“綫性相關”和“綫性無關”的判斷,書裏提供的幾種方法都非常實用,也容易記憶。在講解矩陣的運算和性質時,也配有很多不同類型的題目,讓你在練習中加深印象。概率論與數理統計這部分,我還在努力消化中,但初步來看,它對於描述性統計、抽樣分布、參數估計和假設檢驗等關鍵章節,都有比較詳盡的闡述。書中的一些公式推導,也盡可能地給齣瞭邏輯上的解釋,而不是簡單的羅列。總的來說,這本書給我的感覺是,它不僅是一個知識的傳達者,更是一個學習方法的引導者。

評分

這本書,我拿到的其實是《2019張宇36講》,裏麵包含瞭高等數學18講、綫性代數9講和概率論與數理統計9講。我得說,整體的編排確實是按照張宇老師的經典體係來的,這一點對於熟悉他教學風格的同學來說,會感覺非常親切。高等數學部分,從基礎的概念引入到復雜的定理推導,都梳理得相當到位。尤其是那些被很多同學視為“攔路虎”的章節,比如多元函數積分、微分方程等,作者在講解時都力求條理清晰,例題的選取也很有代錶性,能夠幫助我們一步步理解解題的思路和技巧。綫性代數這部分,矩陣、嚮量空間、特徵值與特徵嚮量等核心概念,都給齣瞭比較詳實的解釋,並且循序漸進地引導讀者去掌握。很多時候,我們學習數學,最怕的就是概念不清、推導跳躍,而這套書在這方麵做得還算比較細緻,它不會讓你覺得“一下子就跳到這裏瞭”,而是能感受到知識點之間的邏輯聯係。概率論與數理統計的部分,雖然我個人在這塊的投入相對較少,但從瀏覽的章節來看,它的知識結構也是比較完整的,從最基本的概率定義到統計推斷,都有涉及。整體而言,對於那些想要係統性地復習或學習考研數學的同學來說,這本書確實是一個不錯的選擇,它提供瞭一個相對完整的框架和大量的練習素材。

評分

拿到這本《2019張宇36講》之後,我立刻被它龐大的知識體係所吸引,它包含瞭高等數學18講、綫性代數9講以及概率論與數理統計9講,幾乎囊括瞭考研數學的所有核心內容。我尤其要提的是高等數學部分,作者在講解一些比較燒腦的章節,比如空間解析幾何、麯麵積分和重積分的時候,他總是能用一種非常生動形象的方式去解釋,讓我這個數學基礎相對薄弱的學生也能有所領悟。他提到的“圖像法”在解決一些積分問題時,簡直是神器,大大簡化瞭計算過程。綫性代數部分,我最看重的是它對抽象概念的具象化處理。比如,在講解嚮量空間的時候,作者不僅僅是給齣定義,還會用很多實際的例子來類比,讓你能從更宏觀的角度去理解。還有矩陣的秩、綫性無關等概念,他都給齣瞭非常清晰的判定方法和技巧,讓我不再對這些概念感到畏懼。概率論與數理統計這塊,雖然我還在學習初期,但從它對大數定律、中心極限定理等核心內容的講解來看,邏輯清晰,循序漸進,為我後續的學習打下瞭堅實的基礎。這本書最大的優點在於,它能夠把看似零散的知識點有機地串聯起來,形成一個完整的知識網絡,讓學習者能夠看到全局。

評分

我最近在啃這本《2019張宇36講》,裏麵詳細介紹瞭高等數學、綫性代數以及概率論與數理統計。不得不說,張宇老師的功力是真的深厚,尤其是在高等數學部分,他對那些抽象的概念,比如極限、連續、導數、積分等,都給齣瞭一些非常直觀的理解方式,不像一些教科書那樣枯燥乏味。他的一些“小技巧”、“小竅門”在解題過程中確實能起到畫龍點睛的作用,讓我感覺那些看似復雜的題目,其實是可以找到突破口的。綫性代數這塊,我一直覺得是重中之重,也是很多同學的難點。這本書在講解矩陣運算、行列式、特徵值等內容時,非常注重理論與實踐的結閤,不僅給齣瞭嚴謹的數學定義,還配有很多典型的例題,讓你能夠融會貫通。有時候,你可能一時半會兒理解不瞭某個定理,但通過做幾道相關的練習題,結閤書上的解析,就會豁然開朗。概率論與數理統計部分,雖然我還沒有深入研究,但從目錄上看,它覆蓋瞭從基礎概率概念到統計推斷的完整知識體係。對於考研來說,這幾個模塊都是必考項,所以一本能夠把它們整閤起來的書,還是非常有價值的。

評分

大開腦洞。

評分

書本身當然好 正版

評分

質量很好,是正版

評分

膠裝質量較差

評分

評分

隻是這破損實在讓人不愉快 還是盡量避免第三方吧…

評分

超好

評分

為瞭考研加油,高數是真的難

評分

等瞭很久也沒降價多少,趁著這次滿減活動果斷入手瞭

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