高数高等数学同济七版+工程数学线性代数同济大学六版+概率论与数理统计浙大大学数学教材考研数 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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同济大学数学系 编 编

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出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040396638

商品编码：14579764160

套装数量：4

十二五普通高等教育本科国家规划教材

高数同济7版+线代同济6版+概率论浙大4版

本套装包含以下4本图书：

1.高等数学教材 同济七版 上册 书号：9787040396638 

2.高等数学教材 同济七版 下册 书号：9787040396621 

3.线性代数教材 同济六版 书号：9787040396614 

4.概率论与数理统计教材 浙大四版 书号：9787040238969 

基本信息

书名:高等数学 第七版 上册

作者:

出版社：高等教育出版社

出版日期：

ISBN：9787040396638

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目录

第一章 函数与极限

第一节 映射与函数 第二节 数列的极限 第三节 函数的极限 第四节 无穷小与无穷大 第五节 极限运算法则 第六节 极限存在准则 两个重要极限 第七节 无穷小的比较 第八节 函数的连续性与间断点 第九节 连续函数的运算与初等函数的连续性 第十节 闭区间上连续函数的性质 总习题 第二章 导数与微分 第一节 导数概念 第二节 函数的求导法则 第三节 高阶导数 第四节 隐函数及由参数方程所确定的函数的导数 相关变化率 第五节 函数的微分 总习题二 第三章 微分中值定理与导数的应用 第一节 微分中值定理 第二节 洛必达法则 第三节 泰勒公式 第四节 函数的单调性与曲线的凹凸性 第五节 函数的极值与最大值最小值 第六节 函数图形的描绘 第七节 曲率 第八节 方程的近似解 总习题三 第四章 不定积分 第一节 不定积分的概念与性质 第二节 换元积分法 第三节 分部积分法 第四节 有理函数的积分 第五节 积分表的合用 总习题四 第五章 定积分的应用 第一节 定积分的概念与性质 第二节 微积分基本公式 第三节 定积分的换元法和分部积分法 第四节 反常积分 第五节 反常积分的审敛法 г函数 总习题五 第七章 微分方程等 第一节 定积分的元素法 第二节 定积分在几何学上的应用 第三节 定积分在物理学上的应用 总习题六 附录I 二阶和三阶行列式简介 附录II 几种常用的曲线 附录III 积分表 习题答案与提示

基本信息

高等数学 同济第七版 下册  作     者：同济大学数学系 编 出 版 社：高等教育出版社 出版时间：2014-7-1 ＩＳＢＮ：9787040396621 版 次：7 页 数： 字 数： 印刷时间：2014-7-1 开 本：16开 纸 张：胶版纸 印 次：1 包 装：平装
目录
第八章 空间解析几何与向量代数 第一节 向量及其线性运算 第二节 数量积 向量积 混合积 第三节 曲面及其方程 第四节 空间曲线及其方程 第五节 平面及其方程 第六节 空间直线及其方程 总习题八 第九章 多元函数微分法及其应用 第一节 多元函数的基本概念 第二节 偏导数 第三节 全微分 第四节 多元复合函数的求导法则 第五节 隐函数的求导公式 第六节 多元函数微分学的几何应用 第七节 方向导数与梯度 第八节 多元函数的极值及其求法 第九节 二元函数的泰勒公式 第十节 最小二乘法 总习题九 第十章 重积分 第一节 二重积分的概念与性质 第二节 二重积分的计算法 第三节 三重积分 第四节 重积分的应用 第五节 含参变量的积分 总习题十 第十一章 曲线积分与曲面积分 第一节 对弧长的曲线积分 第二节 对坐标的曲线积分 第三节 格林公式及其应用 第四节 对面积的曲面积分 第五节 对坐标的曲面积分 第六节 高斯公式 通量与散度 第七节 斯托克斯公式 环流量与旋度 总习题十一 第十二章 无穷级数 第一节 常数项级数的概念和性质 第二节 常数项级数的审敛法 第三节 幂级数 第四节 函数展开成幂级数 第五节 函数的幂级数展开式的应用 第六节 函数项级数的一致收敛性及一致收敛级数的基本性质 第七节 傅里叶级数 第八节 一般周期函数的傅里叶级数 总习题十二 习题答案与提示
基本信息

书名:工程数学 线性代数 第六版

作者:同济大学数学系

出版社：高等教育出版社

出版日期：2014-06-01

ISBN：9787040396614

字数：

页码：

版次：

装帧：平装

开本：16开

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目录

第1章 行列式

§1 二阶与三阶行列式

§2 全排列和对换

§3 n阶行列式的定义

§4 行列式的性质

§5 行列式按行(列)展开

习题

第2章 矩阵及其运算

§1 线性方程组和矩阵

§2 矩阵的运算

§3 逆矩阵

§4 克拉默法则

§5 矩阵分块法

习题二

第3章 矩阵的初等变换与线性方程组

§1 矩阵的初等变换

§2 矩阵的秩

§3 线性方程组的解

习题三

第4章 向量组的线性相关性

§1 向量组及其线性组合

§2 向量组的线性相关性

§3 向量组的秩

§4 线性方程组的解的结构

§5 向量空间

习题四

第5章 相似矩阵及二次型

§1 向量的内积、长度及正交性

§2 方阵的特征值与特征向量

§3 相似矩阵

§4 对称矩阵的对角化

§5 二次型及其标准形

§6 用配方法化二次型成标准形

§7 正定二次型

习题五

第6章 线性空间与线性变换

§1 线性空间的定义与性质

§2 维数、基与坐标

§3 基变换与坐标变换

§4 线性变换

§5 线性变换的矩阵表示式

基本信息

书名:概率论与数理统计（第4版）（配防伪标）

作者:浙江大学 盛骤 谢式 潘承毅

出版社：高等教育出版社

出版日期：2008-06-01

ISBN：9787040238969

字数：

页码：

版次：4

装帧：平装

开本：16开

目录

第四版前言
第三版前言
第二版前言
章概率论的基本概念
1随机试验
2样本空间、随机事件
3频率与概率
4等可能概型（古典概型）
5条件概率
6独立性
小结
习题
第二章随机变量及其分布
1随机变量
2离散型随机变量及其分布律
3随机变量的分布函数
4连续型随机变量及其概率密度
5随机变量的函数的分布
小结
习题
第三章多维随机变量及其分布
1二维随机变量
2边缘分布
3条件分布
4相互独立的随机变量
5两个随机变量的函数的分布
小结
习题
第四章随机变量的数字特征
1数学期望
2方差
3协方差及相关系数
4矩、协方差矩阵
小结
习题
第五章大数定律及中心极限定理
1大数定律
2中心极限定理
小结
习题
第六章样本及抽样分布
1随机样本
2直方图和箱线图
3抽样分布
小结
附录
习题
第七章参数估计
1点估计
2基于截尾样本的似然估计
3估计量的评选标准
4区间估计
5正态总体均值与方差的区间估计
6（0-1）分布参数的区间估计
7单侧置信区间
小结
习题
第八章假设检验
1假设检验
2正态总体均值的假设检验
3正态总体方差的假设检验
4置信区间与假设检验之间的关系
5样本容量的选取
6分布拟合检验
7秩和检验
8假设检验问题的户值检验法
小结
习题
第九章方差分析及回归分析
1单因素试验的方差分析
2双因素试验的方差分析
3一元线性回归
4多元线性回归
小结
附录
习题
第十章bootstrap方法
1参数bootstrap方法
2参数bootstrsp方法
小结
第十一章在数理统计中应用Excel软件
1概述
2箱线图
3假设检验
4方差分析
5一元线性回归
6bootstrap方法、宏、VBA
本章参考文献
第十二章随机过程及其统计描述
1随机过程的概念
2随机过程的统计描述
3泊松过程及维纳过程
小结
习题
第十三章马尔可夫链
1马尔可夫过程及其概率分布
2多步转移概率的确定
3遍历性
小结
习题
第十四章平稳随机过程
1平稳随机过程的概念
2各态历经性
3相关函数的性质
4平稳随机过程的功率谱密度
小结
习题
选做习题
参读材料随机变量样本值的产生
附表
附表1几种常用的概率分布表
附表2标准正态分布表
附表3泊松分布表
附表4t分布表
附表5X2分布表
附表6F分布表
附表7均值的t检验的样本容量
附表8均值差的t检验的样本容量
附表9秩和临界值表
习题答案

深入探索科学与工程的基石：数学的魅力与力量 这是一本旨在为你打开科学与工程大门，让你深刻理解世界运行规律的数学导引。本书不局限于某一特定教材版本，而是萃取高等数学、线性代数以及概率论与数理统计这三大核心数学分支的精髓，为你构建坚实的理论基础，并指引你如何将这些抽象的数学工具应用于解决实际问题。 高等数学：量变到质变的奥秘，运动与变化的逻辑 高等数学是描述连续变化和无限过程的语言。本书将带你领略微积分的无穷魅力，从微分学揭示的瞬时变化率，到积分学对累积效应的深刻洞察。你将学习如何运用极限概念理解函数行为的细微之处，掌握导数在分析函数单调性、极值、凹凸性等方面的强大能力，从而精准地描绘出物体运动的轨迹，理解速率的微小变化如何累积成宏观的改变。 积分学将是另一个重要的探索领域。定积分不再仅仅是面积的计算，而是累积、求和的本质体现，它可以帮助我们计算曲面下方的体积、物质的密度分布、甚至是物理过程中的功。不定积分则将导数的运算逆向而行，帮助我们找到所有可能导致特定变化率的原始函数，为解决微分方程奠定基础。 本书还将深入探讨多变量函数，揭示在三维乃至更高维度空间中，函数如何表现其复杂的变化。偏导数将帮助我们理解一个函数在多个变量同时变化时，每个变量对函数值的独立影响；方向导数则进一步拓展了我们理解函数在特定方向上的变化率。重积分将把积分的概念推广到更高维度，实现体积、曲面积分等更复杂的计算，为物理学、工程学中的能量、流量等概念提供数学支撑。 此外，级数理论将带领你穿越无限的寂静，理解如何用有限的元素逼近无限的复杂。泰勒级数更是将复杂函数分解为简单的多项式之和，为近似计算和理论分析提供了强大的工具。微分方程，作为描述动态系统的核心数学工具，将贯穿高等数学的始终。你将学习如何建立模型，求解各种类型的微分方程，从而预测和控制物理、化学、生物等领域中随时间演变的现象。 工程数学：空间的线性变换与结构化思维 线性代数是处理多维数据和线性关系的强大工具，它为现代科学和工程的许多领域提供了数学框架。本书将从向量和向量空间的基本概念入手，让你理解什么是线性组合，以及这些组合如何在多维空间中构成各种“形状”——子空间。你将学习如何利用向量来表示物理量、工程参数，以及它们之间的线性关系。 矩阵将成为你手中的有力工具，用于表示和操作这些向量之间的线性变换。你将学习矩阵的加法、乘法，以及它们在不同变换下的几何意义。特征值和特征向量的概念将尤为重要，它们揭示了线性变换中最本质的“不变方向”和“伸缩因子”，这在解决振动分析、主成分分析、稳定性分析等问题中至关重要。 本书还将深入探讨线性方程组的求解。通过高斯消元法、LU分解等方法，你将学会如何高效地解决由多个线性方程组成的复杂系统，这在电路分析、结构力学、优化设计等工程问题中无处不在。行列式作为矩阵的一个重要属性，将帮助我们判断线性方程组解的存在性和唯一性，并用于计算多维空间的体积和方向。 相似矩阵、正交矩阵等概念将进一步拓展你对线性变换的理解，它们在坐标变换、数据降维、机器学习等领域扮演着核心角色。对向量空间及其基、维数的深入理解，将帮助你掌握如何用最简洁的方式描述和分析复杂系统。 概率论与数理统计：在不确定性中发现规律 在充满不确定性的世界里，概率论与数理统计为我们提供了理解和应对随机性的科学方法。本书将从概率的基本公理出发，引导你理解随机事件发生的可能性。你将学习条件概率和独立性，从而分析事件之间的相互影响。 随机变量是本书的另一个核心概念，它将随机事件的数量化，为我们进行数学分析提供了可能。离散型和连续型随机变量的概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布、指数分布等，将是你分析各种随机现象的基础。期望和方差将帮助你量化随机变量的中心趋势和离散程度。 大数定律和中心极限定理是概率论的基石，它们揭示了大量随机事件累积后呈现出的规律性，为统计推断提供了理论依据。本书将重点讲解这些定理的含义及其在实际中的应用。 数理统计部分将带你从样本数据出发，推断总体的未知参数。参数估计，包括点估计和区间估计，将帮助你量化对总体参数的认知范围。假设检验则为你提供了一种严谨的科学方法，用于验证关于总体的各种猜想。你将学习如何设计检验方案，解释检验结果，从而做出明智的决策。 回归分析和方差分析将是你分析变量之间关系的重要工具。通过建立回归模型，你可以量化一个变量如何影响另一个变量，并进行预测。方差分析则帮助你比较多个组之间的均值差异。 融会贯通，应用无限 本书的宗旨是将高等数学、线性代数和概率论与数理统计这三大数学分支有机地结合起来。在学习过程中，你将不断发现它们之间的联系与相互促进。例如，线性代数中的矩阵运算可以简化概率分布的计算，而概率论中的期望和方差概念则可以应用于线性代数中对向量空间的分析。 本书将贯穿大量的实际应用案例，涵盖物理、工程、经济、金融、计算机科学、生物医学等多个领域。你将看到如何运用微积分分析电路中的瞬态响应，如何用线性代数求解大规模数据中的模式识别问题，如何用概率论预测股票市场的波动，以及如何用数理统计分析医学实验的结果。 无论是为未来的高等学习打下坚实的基础，还是为了解决工作中遇到的实际挑战，本书都将是你不可或缺的伙伴。它不仅教授你数学的知识，更培养你用数学思维去观察、分析和解决问题的能力，让你在数字的世界里，发现规律，掌握趋势，创造未来。

评分☆☆☆☆☆

这套书给我的感觉，就像是拥有了一位经验丰富的数学导师，随时随地为你答疑解惑。高数部分，那些看似复杂的积分计算，在这里变得不再可怕，书中详细讲解了各种积分技巧，比如换元积分法、分部积分法、降幂公式等，并且每一个技巧都会给出大量的例题进行演示。对于那些容易混淆的概念，比如定积分和不定积分，作者会通过生动的比喻和图形来帮助我们区分。我尤其欣赏它在讲解导数应用时，比如求函数的单调性、极值、拐点，都会详细地给出步骤和注意事项，并且结合实际问题进行讲解，让你能够理解这些抽象的数学工具在解决实际问题中的威力。线性代数部分，对于那些抽象的线性空间和线性变换，书中会用大量的二维和三维的几何例子来帮助理解，比如向量的线性组合、向量的张成空间、矩阵的行空间和列空间，都会配有清晰的几何图示，让你能够直观地感受到这些数学概念的含义。书中还详细讲解了如何用高斯消元法来求解线性方程组，并且分析了方程组解的结构。概率论部分，对于那些统计量和统计分布的计算，书中都给出了详细的推导过程和计算公式，并且通过大量的实际例子来演示如何运用这些公式。我特别喜欢它在讲解假设检验时，会先给出要解决的实际问题，然后一步一步地构建检验的框架，让你能够理解整个推断的过程。

评分☆☆☆☆☆

对于概率论与数理统计这部分，我只能说，作者简直是把“清晰”二字发挥到了极致。我之前看过的很多概率论教材，在讲到随机变量、概率分布的时候，总觉得有点“云里雾里”，特别是那些连续型随机变量的概率密度函数，让我难以把握其物理意义。但是，浙大这本教材，在讲解这些概念时，用了很多非常生动的类比，比如抛硬币、掷骰子这些最简单的模型，然后逐步引入到更复杂的随机现象，让你能够循序渐进地理解随机性的本质。离散型随机变量的各种分布，比如二项分布、泊松分布，会详细解释它们的适用场景和实际意义，并且给出计算概率的公式和表格，方便查阅。对于连续型随机变量，比如均匀分布、指数分布、正态分布，作者会通过图形来直观展示它们的概率密度函数和累积分布函数，让你能够清晰地看到概率是如何随着变量的取值而变化的。更让我惊喜的是，数理统计部分，讲解得也非常到位。参数估计、假设检验这些核心内容，作者会先讲清楚它们要解决的核心问题，然后再引入统计量、置信区间、P值等概念，每一步都逻辑严谨，让你能够理解为什么这样做，而不是简单地记住公式。书中的例子都来源于实际生活和科学研究，比如天气预报的准确性分析、产品质量的抽样检验等，让你觉得统计学并不是一门枯燥的学科，而是能够帮助我们理解世界、做出决策的强大工具。

评分☆☆☆☆☆

这套书简直是理科生的“续命神药”！拿到手沉甸甸的，一看封面就充满了知识的力量感。我数学基础算是有那么点底子，但总觉得在某些概念的理解上不够透彻，特别是那些抽象的定义和复杂的推导，常常让人望而却步。这套书就恰恰弥补了我的这一块短板。高数的极限部分，讲得特别细致，从epsilon-delta的严谨证明到各种极限运算法则的应用，再到无穷小和无穷大的比较，每一个环节都解释得明明白白，不像我之前看的那些教材，动不动就“显而易见”、“不难看出”，看得我一脸懵。例题的选取也非常有代表性，涵盖了各种陷阱和易错点，做完一章，你会感觉自己对这章的知识点有了脱胎换骨的认识。而且，书后的习题设计也很有层次，从基础巩固到拔高拓展，循序渐进，不会让人产生畏难情绪。我特别喜欢它在一些关键定理的证明过程中，会给出多种思路，甚至还会对比不同方法的优劣，这种“授人以渔”的教学方式，比直接告诉你结果要有效得多。总的来说，这套书的编写风格就是“严谨而不失亲和力”，既有学术的深度，又不乏教学的温度，对于想要真正理解数学、掌握数学的同学来说，绝对是不可多得的宝藏。我用它来复习，感觉像是回到了初次学习这些内容的时候，但这次，我不再是那个懵懂的学生，而是能带着批判性思维去审视每一个知识点，去探究每一个公式背后的逻辑。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，我拿到这套书的时候，心里是有点忐忑的，毕竟“考研”这个标签，总会让人觉得难度不小。但当我翻开第一页，这种担忧就烟消云散了。高数部分，它在保持严谨性的同时，对一些难点概念的处理非常有艺术感。比如说，积分的定义，不是简单地给你一个黎曼和的公式，而是会先从分割曲面、计算面积这些几何问题出发，让你明白积分的出现是解决实际问题的必然结果。然后，再逐步引入积分的数学定义，并且讲解如何利用牛顿-莱布尼茨公式进行求解。书中的例题，不仅数量多，而且覆盖面广，从基本运算到复杂应用，应有尽有。很多题目会提供多种解法，并且对解法的优劣进行比较，这对于培养我们的解题思路和灵活性非常有帮助。我尤其喜欢它在讲解重积分和曲线积分时，会结合三维空间的图形，让你能够更直观地理解这些概念。线性代数部分，它在强调理论的同时，也非常注重计算方法的讲解，比如高斯消元法、LU分解、QR分解等，每种方法都讲得很详细，并且给出相应的计算实例。书后的习题，也有区分度，一些题目是为了巩固基础，一些题目则是为了挑战思维。概率论部分，它在讲解随机变量和概率分布时，用了大量生活化的例子，比如买彩票、掷骰子、抽奖等，让你能够轻松理解这些抽象的概念。数理统计部分，对参数估计和假设检验的讲解，逻辑清晰，步骤明确，并且给出了大量的实例，让你能够理解如何在实际问题中运用统计方法。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这套书在“工程数学”这个大类别的涵盖上，做得相当出色。线性代数部分，我印象最深刻的是它对向量空间和线性变换的讲解。很多教材在讲到向量空间的时候，往往只是给出一堆公理，然后就让我们去背诵，但这本书不同，它会从几何直观入手，比如二维平面上的向量，然后逐步推广到高维空间，让你真正理解“空间”这个概念的本质。线性变换的矩阵表示，也被解释得非常形象，比如旋转、缩放、投影这些几何变换，是如何通过矩阵乘法来实现的，这本书会用大量的图示和具体的例子来说明，让你告别死记硬背，而是能建立起空间想象能力。而对于矩阵的秩、核空间、像空间这些核心概念，也都有非常清晰的定义和计算方法，并且强调了它们之间的内在联系，让你不再觉得这些概念是孤立存在的。特别赞的是，它在讲到克莱姆法则、逆矩阵、特征值和特征向量的时候，都会深入到其几何意义和工程应用，比如特征值在振动分析、稳定性分析中的作用，让你明白学这些理论并非空穴来风，而是有实际用途的。我以前觉得线性代数就是一堆数字和符号的游戏，但通过这本书，我开始体会到它在现代科学和工程领域中的强大支撑作用。书中的例题和习题，也非常贴合工程背景，比如涉及到矩阵方程组的求解，会给出实际工程问题转化为数学模型的思路，让你在解决数学问题的同时，也在锻炼解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这套书，给我的感觉是“厚积薄发”，每一个章节的讲解都蕴含着作者的匠心独运。高数部分，对于一些常见的错误理解和易错点，书中都会提前给出提醒，并且通过反例来加深我们的印象。我尤其欣赏它在讲解微分方程时，会从其在物理、工程中的应用背景出发，比如阻尼振动、电路分析等，让你明白学习微分方程的意义。然后，再逐步介绍各种类型的微分方程的解法，比如可分离变量法、线性方程法、常数变易法等，并且会详细讲解每种方法的适用条件和推导过程。线性代数部分，它在讲解矩阵的LU分解时，会详细介绍其在求解大型线性方程组中的优势，并且给出相应的算法步骤。书中还详细介绍了矩阵的奇异值分解（SVD），并解释了它在数据降维、图像压缩等领域的广泛应用。概率论部分，对于连续型随机变量的期望和方差计算，书中会详细介绍利用积分的方法，并且会给出一些常用分布的期望和方差的计算结果。我特别喜欢它在讲解中心极限定理时，会给出其证明的思路，让你能够理解为什么大量独立同分布的随机变量的均值趋于正态分布。

评分☆☆☆☆☆

这套书的编排逻辑，给我留下了深刻的印象。高数部分，它不是按照章节的顺序来讲解，而是会根据知识点的内在联系来组织内容，比如先讲了函数、极限、连续，然后才引入导数和微分，再到积分。这样的编排方式，能够帮助我们建立起完整的知识体系，而不是零散地记忆各个概念。而且，在讲解每个知识点的时候，都会从其发展历史、产生的背景入手，让你了解这个知识点为什么会出现，它解决了什么问题。这种“知其所以然”的学习方式，能够极大地提高我们学习的效率和兴趣。线性代数部分，它在讲解矩阵和向量时，不仅仅是给出定义和运算规则，更重要的是强调了它们之间的几何意义和应用。比如，矩阵乘法不仅仅是数字的乘法，更是线性变换的复合。特征值和特征向量，也被解释为描述线性变换在特定方向上“拉伸”或“压缩”的因子，这让你能够更好地理解它们的物理意义。概率论部分，它在讲解随机变量的分布时，会先从试验出发，然后引入样本空间，再到随机事件，最后才定义随机变量，这样的过程非常符合逻辑，能够帮助我们一步一步地构建起概率论的理论体系。数理统计部分，在讲解估计和检验时，都强调了统计推断的“不确定性”，并且通过置信区间和P值来量化这种不确定性，这让你能够更理性地看待统计结果。

评分☆☆☆☆☆

这套书最让我觉得“物超所值”的地方，在于它在保持学术严谨性的同时，对学习过程的关注。高数部分，它在讲解每个章节后，都会有“小结”和“思考题”，能够帮助我们巩固所学知识，并且引导我们进行更深入的思考。我尤其喜欢它在讲解曲面积分和体积分时，会详细介绍斯托克斯定理和高斯散度定理，并解释了它们是如何将高维积分转化为低维积分，极大地简化了计算。线性代数部分，它在讲解矩阵的特征值和特征向量时，会详细介绍如何利用它们来求解常系数线性微分方程组，让你能够看到不同数学领域之间的联系。书中还详细介绍了矩阵的约当标准型，并解释了它在处理非对角化矩阵时的作用。概率论部分，对于那些涉及到极限理论的知识点，比如大数定律和中心极限定理，书中都会给出详细的证明思路和推导过程，让你能够深入理解这些重要定理的内在逻辑。我特别喜欢它在讲解回归分析时，会从“拟合直线”的简单模型开始，然后逐步引入多元回归，并讨论如何评估模型的拟合优度，让你能够理解如何用统计学来描述变量之间的关系。

评分☆☆☆☆☆

这套书最打动我的地方，在于它对数学的“人文关怀”。高数部分，在讲解一些定理的时候，作者会给出定理的背景，是谁提出的，为什么重要，以及它在数学发展史上的地位，这让你在学习知识的同时，也能感受到数学的魅力和历史的厚重感。我尤其欣赏它在讲解傅里叶级数和傅里叶变换时，会从周期函数的表示出发，然后逐步引入无限项级数，再到积分形式的变换，让你能够理解一个复杂的函数是如何被分解成一系列简单的正弦和余弦函数的叠加。线性代数部分，它在讲解向量空间时，会用“线性组合”、“张成空间”等概念来描述向量之间的关系，并强调了向量空间的“结构性”。书中还详细介绍了基和维数的概念，并解释了它们如何描述一个向量空间的大小和复杂程度。概率论部分，对于一些抽象的概率概念，比如条件概率、全概率公式、贝叶斯公式，书中都会用生动形象的例子来帮助理解，比如医学诊断、天气预测等。我特别喜欢它在讲解假设检验时，会强调“犯第一类错误”和“犯第二类错误”的可能性，并讨论如何权衡这两种错误，让你能够更全面地理解统计推断的局限性。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期与数学打交道的人，我深知一本好的教材的重要性。这套书，尤其是高数部分，在概念的引入和推导上，做得非常扎实，一点也不含糊。比如，在讲到级数敛散性的时候，作者会先给出各种判敛法的几何意义和直观理解，然后再进行严格的数学证明，让你能够真正理解为什么这些判敛法是有效的。我特别喜欢它在讲解多重积分时，会详细介绍坐标变换的方法，比如在笛卡尔坐标系下难以计算的积分，通过极坐标、柱坐标、球坐标的变换，可以变得非常简单，并且会给出相应的Jacobian行列式的计算公式和推导过程。线性代数部分，它在讲解特征值和特征向量时，不仅给出了计算方法，更强调了它们在实际问题中的意义，比如在动力系统分析中，特征值反映了系统的增长或衰减速度，特征向量则反映了系统的固有模式。书中还详细介绍了矩阵的对角化，并解释了其在简化计算和分析问题中的作用。概率论部分，对于那些统计分布的性质，书中都会有详细的推导和证明，并且给出了一些重要的性质和应用。我特别喜欢它在讲解最大似然估计和矩估计时，会先给出估计的原理，然后一步一步地推导出估计量，并分析它们的优缺点。

评分☆☆☆☆☆

热泪盈眶，等了这么多天，我的书终于到了。书角有破损，但是没影响，好评。

评分☆☆☆☆☆

商品质量还可以，对比第六版纸张没有那么光滑、比较柔软

评分☆☆☆☆☆

正版教材，巩固基础必选

评分☆☆☆☆☆

书还是齐全的，也是新版的。

评分☆☆☆☆☆

终于找到家好店，服务好，质量不错，下次有机会再来买。

评分☆☆☆☆☆

包装很好，书很干净

评分☆☆☆☆☆

不错，正版，好书

评分☆☆☆☆☆

机器学习巩固温习书籍，很好

评分☆☆☆☆☆

书质量很好，纸张手感很不错，好评，去看看还有没有习题解兮可以买