本书可作为高等师范院校、教育学院、教师进修学院数学专业及省级中学数学骨干教师培训班的教材或教学参考书,是广大中学数学教师及数学爱好者的数学视野拓展读物。
本书共分为十三章,涉及整数、分数,平面几何,三角,函数,集合,不等式,数列,立体几何,平面解析几何的实际应用以及向量与复数,排列组合与概率统计,微积分,矩阵的初步应用.
【目 录】
第一章 整数、分数知识的实际应用
第二章 平面几何知识的实际应用
第三章 三角知识的实际应用
第四章 函数知识的实际应用
第五章 集合知识的应用
第六章 不等式知识的实际应用
第七章 数列知识的实际应用
第八章 立体几何知识的实际应用
第九章 平面解析几何知识的实际应用
第十章 向量与复数知识的初步应用
第十一章 排列组合与概率统计知识的初步应用
第十二章 微积分知识的初步应用
第十三章 矩阵知识的初步应用
参考文献
作者出版的相关书籍与发表的相关文章目录
编后语
坦率地说,这本书的“展观”二字,未免有些言过其实了。在我看来,它更像是一本“数学工具箱的目录”,而非工具箱本身。它罗列了许多领域,从离散数学到数值分析,从优化理论到微分方程,但每一样工具,都只是轻轻地擦拭了一下,然后就放回了架子上,仿佛在说:“看,我拥有这个。” 比如,在介绍傅里叶分析在信号处理中的应用时,书中花了大量篇幅去解释正弦和余弦函数的性质,但对离散傅里叶变换(DFT)如何处理真实世界中的离散数据、FFT算法的实际效率优势,几乎只字未提,或者一带而过。这让那些真正想将这些数学知识投入实践的读者感到极度失望。应用数学的魅力恰恰在于解决实际难题的“巧劲”,在于那些非标准的、需要创造性思维的转化过程。这本书缺失了那种“匠人精神”,没有展示如何将冰冷的公式转化为解决问题的强大武器,更像是一个理论知识的冷兵器展览馆,光好看,却摸不到刃口。
评分这本书在“展望未来”的部分尤其显得力不从心,给人一种明显的“凑数”感。作者似乎在收尾时感到压力,匆忙地提到了机器学习的最新进展和大数据时代的挑战,但所用的语言和分析方法,明显滞后于当前学术界的研究前沿。例如,在讨论深度学习的优化算法时,书中仍然停留在对经典梯度下降法的泛泛而谈,对于自适应学习率方法(如Adam、RMSProp)的内在缺陷与改进,几乎没有涉及。这让这本书给读者的整体印象停在了好几年前的水平。在这样一个日新月异的领域,一本应用数学的书如果不能与时俱进,那么它的“应用价值”就会迅速贬值。读者花时间去阅读,期待的是能获得一些前瞻性的视角,能够指导未来的学习方向。但这本书提供的,更像是一份过期的地图,虽然描绘了曾经的路径,却无法指引我们穿越眼前的复杂迷雾。整体而言,它更像是一本面向十年前读者的“应用导论”,而非当下的“展观”。
评分这本《数学应用展观》的书,实在让人有些摸不着头脑,它似乎想包罗万象,但又处处显露出一种浅尝辄止的尴尬。我原本以为能从中找到一些前沿的、与现实生活紧密结合的应用案例,比如在金融建模、人工智能算法优化等方面,会有深入的剖析和具体的数学工具展示。然而,书中呈现的更多是一些非常基础的、教科书上随处可见的例子,比如简单的线性回归、微积分在牛顿定律中的应用,这些内容对于一个稍微有些数学背景的读者来说,简直是浪费时间。更令人沮丧的是,作者在解释这些概念时,常常跳过关键的推导过程,直接抛出一个结论,美其名曰“为了保持阅读的流畅性”,实则让人无法真正理解其背后的数学逻辑是如何构建起来的。感觉作者更像是一个信息的搬运工,而不是一个深谙应用之道的引导者。如果我是高中生,或许能从中获得一些入门的启发,但对于一个渴望在应用数学领域深耕的成年读者而言,这本书提供的价值微乎其微,如同在沙漠中寻找甘泉,最后只挖到了一点点湿沙。它缺乏一种宏大的视野和对复杂问题的驾驭能力,停留在“知道是什么”的层面,完全没有触及“如何做”和“为什么这样做”的核心。
评分从排版和印刷质量来看,这本书的制作似乎有些粗糙,这或许是影响我阅读体验的一个小侧面,但也侧面反映了出版方对内容的重视程度。书中的插图,尤其是那些需要清晰线条来展示几何概念或数据分布的图表,经常出现模糊不清、线条重叠的情况,有些图例的标注甚至与正文描述相互矛盾。这在涉及空间几何或复杂函数图像解析时,造成了不小的理解障碍。我不得不频繁地在书中和网络上寻找对应的清晰图示来验证自己的理解,这极大地打断了阅读的沉浸感。一本宣称是“应用展观”的书,视觉呈现本应是至关重要的辅助手段,它应该帮助我们建立直观的认识。然而,这本印刷出来的成品,却像是经过了多次低质量的复印过程,使得那些本应清晰明了的视觉信息变得模糊不清,最终的效果就是,我不仅要在脑子里努力构建数学模型,还要在视觉上努力修复这些破损的图像。这种体验,对于任何追求知识深度和严谨性的读者来说,都是一种煎熬。
评分读完这本《数学应用展观》,我心里五味杂陈,最突出的感受是其叙事风格的割裂和逻辑的跳跃。有些章节,比如关于概率论在风险评估中的应用部分,写得还算扎实,语言也比较精炼,似乎能感受到作者在认真梳理一个完整的思考链条。然而,紧接着的下一章,关于拓扑学在数据降维中的展望,却突然变得晦涩难懂,充斥着大量没有上下文支撑的专业术语,读起来像是从不同的、未完成的论文草稿中随意拼凑起来的。这种质量上的巨大起伏,极大地破坏了阅读体验。我甚至怀疑,这本书是否经过了细致的编辑和整体的结构规划。它就像是一份精美的食材礼盒,里面既有上等的和牛,也有超市里最普通的冷冻蔬菜,而且两者之间毫无过渡地堆放在一起。我期待的是一场精心编排的数学盛宴,结果却是一场自助餐,菜品质量参差不齐,让人无从下手,最终只能挑拣着吃几口勉强果腹,却无法得到真正的满足感。这种不一致性,使得读者很难对其产生持续的兴趣和信任。
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