"本書是配套同濟大學數(shù)學系主編的《高等數(shù)學(第八版)》編寫的學習指導教材，本書配有同步習題，習題題型包括填空題、選擇題、計算題和證明題，以基礎性習題為主，側(cè)重基本概念、基本理論和基本技能的訓練，突出重點、難點，同時，適當考慮了提高能力題，對提高學生綜合運用知識點解題的能力有所幫助。 本書對每次課的知識點進行了概括性總
"本書根據(jù)高職院校人才培養(yǎng)目標，本著簡明、基礎、實用的原則，結(jié)合編者多年講授“高等數(shù)學”課所積累的教學經(jīng)驗編寫而成。本書以“以應用為目的，以必須夠用”為原則，充分考慮到不同專業(yè)需求，在課程結(jié)構上，既體現(xiàn)了數(shù)學的準確性與科學性，又不過分追求理論的嚴謹性，略去了大多數(shù)的定理證明。注重實踐和學生基本運算能力，分析問題能力和解
"本書是一部全面、系統(tǒng)地介紹高等數(shù)學基礎知識的教材，其主要內(nèi)容包括：基礎知識、極限與連續(xù)、導數(shù)、積分及其應用、微分方程、拉普拉斯變換及應用。教材在編寫過程中，注重理論聯(lián)系實際，通過實際生活中的案例幫助讀者理解和掌握數(shù)學知識。同時，書中還引入了對數(shù)學史的介紹，幫助讀者了解數(shù)學的深厚底蘊和獨特魅力。本書結(jié)構清晰，語言簡練，
本書由12個模塊組成：初等模型、微積分模型、線性代數(shù)模型、概率與統(tǒng)計模型、優(yōu)化模型、多元統(tǒng)計模型、綜合評價模型、時間序列模型、空間解析幾何模型、神經(jīng)網(wǎng)絡模型、差分方程模型、灰色預測模型，每個模塊包括若干個項目，其中，初等模型包括13個項目，目的是在數(shù)學建模選修課或數(shù)學建模協(xié)會上使用。本書可供高職高專院校數(shù)學建模選修課使
本書共12章，分上、下兩冊出版，內(nèi)容包括函數(shù)與極限、導數(shù)與微分、中值定理與導數(shù)的應用、不定積分、定積分及其應用、向量與空間解析幾何、多元函數(shù)微分學、重積分及其應用、曲線積分與曲面積分、無窮級數(shù)、微分方程和差分方程等。每章都編寫有教學內(nèi)容的應用案例，各章節(jié)后配有適量不同難度的習題，書末附有習題參考答案。為了適應當前倡導學
"丘成桐是當代最杰出的數(shù)學家之一，因其在微分幾何領域的工作而獲得了許多榮譽，其中包括數(shù)學界**榮譽——菲爾茲獎。丘成桐也因其在代數(shù)和凱勒幾何、廣義相對論及弦理論等方面的工作而聞名，他在這些研究領域的建立和發(fā)展過程中產(chǎn)生了巨大的影響。本書收錄了丘成桐自1971年至1991年已發(fā)表的部分數(shù)學論文——這一時期他在包括幾何分析
本書教你如何從基于時間的數(shù)據(jù)(如日志、客戶分析和其他事件流)中獲得即時、有意義的預測。在這本通俗易懂的書中，作者通過帶有注釋的Python代碼全面演示了用于時間序列預測的統(tǒng)計和深度學習方法。全書分為四部分：第一部分介紹時間序列預測的概念；第二部分介紹使用統(tǒng)計模型進行預測；第三部分介紹使用深度學習進行大規(guī)模預測；第四部分
本書前7章為操作基礎，詳細介紹了Ansys分析的基本步驟和方法：第1章Ansys概述；第2章幾何建模；第3章建模實例；第4章網(wǎng)格劃分；第5章施加載荷；第6章求解；第7章后處理。后8章為專題實例，按不同的分析專題講解了各種分析專題的參數(shù)設置方法與技巧：第8章靜力分析；第9章模態(tài)分析；第10章諧響應分析；第11章瞬態(tài)動力學
本書比較全面地介紹了矩陣論的基本理論、基本方法以及典型應用，包括線性空間與線性變換、方陣的相似化簡與內(nèi)積空間、矩陣分解、賦范線性空間與矩陣范數(shù)、矩陣分析及其應用、矩陣的廣義逆、幾類特殊矩陣與矩陣積、矩陣在工程中的應用。
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