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Python漫游数学王国(高等数学线性代数数理统计及运筹学)/清华开发者书库

Python漫游数学王国(高等数学线性代数数理统计及运筹学)/清华开发者书库

出版社:清华大学出版社出版时间:2022-08-01
开本: 16开 页数: 415
中 图 价:¥89.6(7.0折) 定价  ¥128.0 登录后可看到会员价
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Python漫游数学王国(高等数学线性代数数理统计及运筹学)/清华开发者书库 版权信息

Python漫游数学王国(高等数学线性代数数理统计及运筹学)/清华开发者书库 本书特色

搭建编程与高等数学的桥梁,融合计算思维与数学思想;全面提高科学计算能力、高等数学应用能力和使用Python解决复杂问题的能力。

Python漫游数学王国(高等数学线性代数数理统计及运筹学)/清华开发者书库 内容简介

本书参考高等学校理工科“高等数学”“线性代数”“概率论与数理统计”“运筹学”等课程教学大纲,使用Python语言实现相关计算、图形展示及模型求解,内容包含Python编程语言入门、极限的运算、函数的求导及积分、微分方程求解、级数、行列式计算、线性方程组求解、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、参数估计、假设检验、方差分析与回归、线性规划、非线性规划、动态规划、图与网络计划及排队论等。本书内容翔实,文字精练,例题丰富,注重本科数学理论与科学计算的密切结合。 本书可以作为高等学校理工科在校本科生的学习实验用书,也可以作为对Python科学计算感兴趣的人员的参考用书。

Python漫游数学王国(高等数学线性代数数理统计及运筹学)/清华开发者书库 目录

**部分编 程 基 础


第1章Python基础/


1.1Python简介与安装/


1.2第三方开发工具VS Code/


1.3Python内置数据类型与函数/


1.3.1基本数据类型/


1.3.2列表/


1.3.3元组/


1.3.4字典/


1.3.5集合/


1.3.6函数/


1.3.7循环语句/


1.3.8分支语句/


1.4Python常用第三方库numpy/


1.4.1numpy库简介/


1.4.2numpy数组/


1.4.3numpy数学计算/


第二部分高 等 数 学


第2章函数与极限/


2.1映射与函数/


2.2数列的极限/


2.3函数的极限/


2.4无穷小与无穷大/


2.5极限运算法则/


2.6极限存在准则/


2.7无穷小的比较/


2.8函数的连续性与间断点/


2.9连续函数的运算与初等函数的连续性/


第3章导数与微分/


3.1导数的概念/


3.2函数的求导法则/


3.3高阶导数/


3.4隐函数及由参数方程所确定的函数的导数相关变化率/


第4章微分中值定理与导数的应用/


4.1微分中值定理/


4.2洛必达法则/


4.3泰勒公式/


4.4函数的单调性与曲线的凹凸性/


4.5函数的极值与*大值*小值/


4.6函数图形的描绘/


4.7方程的近似解/


第5章不定积分/


5.1不定积分的概念与性质/


5.2换元积分法/


5.3分部积分法/


5.4有理函数的积分/



Python漫游数学王国——高等数学、线性代数、数理统计及运筹学

目录





第6章定积分/


6.1定积分的概念和性质/


6.2微积分基本公式/


6.3定积分的换元法和分部积分法/


6.4反常积分/


6.5反常积分的审敛法Γ函数/


6.6极坐标系下绘图/


第7章微分方程/


7.1微分方程的基本概念/


7.2可分离变量的微分方程/


7.3齐次方程/


7.4一阶线性微分方程/


7.5可降阶的高阶微分方程/


7.6常系数齐次线性微分方程/


7.7常系数非齐次线性微分方程/


7.8欧拉方程/


7.9常系数线性微分方程组解法举例/


第8章线性代数基础/


8.1行列式/


8.2矩阵及其运算/


8.3矩阵的秩与线性方程组的解/


8.4方阵的特征值及特征向量/


第9章向量代数与空间解析几何/


9.1向量及其运算/


9.2数量积、向量积和混合积/


9.3平面及其方程/


9.4空间直线及其方程/


9.5曲面及其方程/


9.6空间曲线及其方程/


第10章多元函数微分法及其应用/


10.1偏导数/


10.2多元复合函数的求导法则/


10.3隐函数的求导公式/


10.4多元函数微分法的几何应用/


10.5方向导数与梯度/


10.6多元函数的极值及其求法/


10.7*小二乘法/


第11章重积分/


11.1二重积分的概念和性质/


11.2二重积分的计算方法/


11.3三重积分/


11.4重积分的应用/


第12章无穷级数/


12.1常数项级数的概念与性质/


12.2常数项级数的审敛法/


12.3函数展开成幂级数/


12.4傅里叶级数/


第三部分概率论与数理统计


第13章概率论的基本概念/


13.1随机实验/


13.2样本空间、随机事件/


13.3频率与概率/


13.4等可能概型(古典概型)/


13.5条件概率/


13.6独立性/


第14章随机变量及其分布/


14.1随机变量/


14.2离散型随机变量及其分布律/


14.2.101分布/


14.2.2二项分布/


14.2.3泊松分布/


14.3随机变量的分布函数/


14.3.101分布的分布函数/


14.3.2二项分布/


14.3.3泊松分布/


14.4连续型随机变量及其概率密度/


14.4.1均匀分布/


14.4.2指数分布/


14.4.3正态分布/


14.5随机变量的函数分布/


第15章多维随机变量及其分布/


15.1二维随机变量/


15.2边缘分布/


15.3条件分布/


15.4相互独立的随机变量/


15.5两个随机变量的函数分布/


第16章随机变量的数字特征/


16.1数学期望/


16.2方差/


16.3协方差及相关系数/


16.4协方差矩阵/


第17章大数定律及中心极限定理/


17.1大数定律/


17.2中心极限定理/


第18章样本及抽样分布/


18.1随机样本/


18.1.1Series/


18.1.2DataFrame/


18.2直方图和箱线图/


18.3抽样分布/


18.3.1χ2分布/


18.3.2t分布/


18.3.3F分布/


18.3.4正态总体样本均值与样本方差的分布/


第19章参数估计/


19.1点估计/


19.1.1矩估计法/


19.1.2*大似然估计法/


19.2基于截尾样本的*大似然估计/


19.3估计量的评选标准/


19.4区间估计/


19.5正态总体均值与方差的区间估计/


19.5.1单个总体N(μ,σ2)的情况/


19.5.2两个总体N(μ1,σ21)和N(μ2,σ22)的情况/


19.601分布参数的区间估计/


19.7单侧置信区间/


第20章假设检验/


20.1假设检验方法/


20.2正态总体均值的假设检验/


20.2.1单个总体N(μ,σ2)均值μ的检验/


20.2.2两个正态总体均值差的检验/


20.2.3基于成对数据的检验/


20.3正态总体方差的假设检验/


20.3.1单个正态总体的情况/


20.3.2两个正态总体的情况/


20.4置信区间与假设检验之间的关系/


20.5样本容量的选取/


20.6分布拟合检验/


20.6.1单个分布的χ2拟合检验法/


20.6.2分布族的χ2拟合检验/


20.7秩和检验/


20.8假设检验问题的p值法/


第21章方差分析及回归分析/


21.1单因素方差分析/


21.2双因素方差分析/


21.3一元线性回归/


21.4多元线性回归/


第四部分运筹学


第22章线性规划与单纯形法/


第23章对偶理论和灵敏度分析/


第24章运输问题/


第25章线性目标规划/


第26章整数线性规划/


第27章无约束问题/


第28章约束极值问题/


第29章动态规划的基本方法/


第30章动态规划应用举例/


第31章图与网络优化/


第32章网络计划/


第33章排队论/


参考文献/


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