LINEAR ALGEBRA (4版)

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書名：Linear Algebra 4/E 作者：Friedberg / Insel / Spence 出版社：Pearson 出版日期：2013/00/00 ISBN：9781292026503

向量分析 (2版)

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向量分析(第二版) +作者：林琦焜著 +年份：2022 年2 版 +ISBN：9789863630555 +書號：MA0427 +規格：16開/平裝/單色 +頁數：432 +出版商：滄海 本書是累積幾年下來的教學研究心得，作者堅持文章是「淺顯易懂的思想交流」，因此整本書以通俗容易理解為原則。向量分析主要是研究梯度(gradient)、散度(divergence)與旋度(curl)這三個重要觀念，除了從幾何的角度之外，作者也特別引進量綱(因次)分析來理解這些量，並闡明「方程式本身是會講話」這概念。 如何藉由圖形直觀理解梯度、散度與旋度，除了本書第四章之外，讀者可以參考作者在數學傳播的〈圖解梯度、散度與旋度〉一文。 目錄 第一章 向量代數 第二章 向量函數 第三章 積分理論 第四章 曲線座標系統 第五章 向量分析之應用 附錄一 電磁學之量綱 (因次) 附錄二 常用的向量公式 附錄三 向量分析簡史 習題解答

數學分析基礎 (1版)

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　　美麗的數學王國門口有兩根壯碩的大柱子，其中一根為非線性的微積分，而另一根則為線性的線性代數。這兩根大柱子射出美麗的光芒，照耀了數學王國的代數、幾何、分析、物理、工程和經濟，這些光芒不僅提供了它們養分，還幫助它們成長。 　　數學有五要素：實數、歐式空間、函數、不等式和公理。實數和歐式空間為數學的身體，像電腦的硬體一樣，而函數、不等式和公理為數學的靈魂，像電腦的軟體一樣。電腦一定要有 硬體，但是有了硬體，還是不能動，尚需要軟體，才能運作，本書詳細介紹實數、歐式空間、函數、不等式和公理。 　　這本數學分析基礎，涵蓋非線性的微積分和線性的線性代數，還涵蓋微分方程，此書共計有1,164頁。書中含有目錄、索引、Index、圖像和各式各樣的題目，我們將完整的習題解答，錄成CD，附置於書後。 　　本書中除了詳細介紹一維微積分外，更詳細介紹二維和三維的多變數分析，因為二維和三維最為其體，且最有感覺。了解二維和三維分析，一方面可以檢驗一維分析，而另一方面則可以學習四維以上之高等微積分，建議先念本書，再念高等微積分。 　　本書對每一定理和重要概念，都指出其原由和應用。本書每一章還會介紹一節數學家有趣的生平，所謂蹲下來為的是要跳得更高，閱讀完該節後，相信讀者又可以體力充沛地繼續學習下面的章節了。 　　這一本數學分析基礎，是由著者在國立清華大學教了三十餘年的微積分講義補編而成，希望在臺灣能成為一本有意義的教科書和課外讀物。 目錄 1實數、函數和數列的定義、不等式和經典公理1 11實數1 12函數和數列的定義18 13不等式25 14經典公理30 15歷史上第一個大數學家畢達格拉斯38 16習題40 2函數的極限43 21函數的運算43 22函數極限的定義45 23函數極限的定理48 24右極限和左極限56 25函數極限存在和不存在的例子63 26蘇格拉底、柏拉圖和亞里士多德81 27習題84 3函數的連續87 31函數連續的定義87 32連續函數三大優異定理93 33連續函數六大經典定理97 34連續和不連續函數的例子105 35大數學家阿基米德113 36習題 ix115 4函數的導數119 41函數導數的概念119 42函數導數的定義120 43函數導數三大基本定理124 44均值定理130 45可微函數與其導函數之間彼此關係密切137 46可微和不可微函數的例子141 47數學家笛卡兒之網路故事151 48數學家笛卡兒152 49習題156 5導函數的應用161 51曲線的切線斜率、切線方程和法線方程161 52均值定理的應用163 53函數的增滅、極值、凹凸、反曲點和漸近線166 54畫函數的圖形185 55法國大數學家費馬188 56瑞士馬特洪峰191 57習題192 6函數的積分195 61可積函數198 62積分運算定理210 63積分均值定理222 64微積分基本定理224 65積分的應用—求面積和體積226 66數學家巴斯卡232 7初等函數237 71反函數定理238 72三角函數和反三角函數241 73對數函數253 74指數函數261 75雙曲函數和反雙曲函數266 76通世數學家牛頓273 77習題275 8積分法277 81分部積分法277 82變數變換積分法281 83部份分式積分法284 84三角函數積分法286 85三角函數替換積分法292 86數學大師歐伊勒295 87習題297 9數列301 91收斂數列定理301 92發散數列運算定理314 93上極限和下極限319 94一筆畫326 95習題327 10級數331 101收斂級數和發散級數331 102正項級數340 103廣義交錯級數348 104絕對收斂級數352 105數學王子高斯356 106習題359 11泰勒理論361 111泰勒定理的自來361 112泰勒定理363 113泰勒級數369 114馬克勞林級數370 115泰勒定理救人一命。379 116天才數學家歌洛怡380 117習題382 12數值方法383 121牛頓求根法385 122壓縮映射定理求定點法390 123n次逼近求函數值法393 124弦梯積分法395 125辛浦森積分法397 126千山獨行，壁創宇宙大業─愛因斯坦400 127習題404 13函數極限的推廣、不定型、瑕積分和Γ函數405 131函數極限的推廣405 132不定型407 133瑕積分414 134Γ函數428 135法國龐加萊和德國希爾伯特432 14函數列和函數級數437 141函數列437 142函數級數450 143數學家在哪裡思考數學？461 144習題463 15線性空間、線性變換與矩陣空間和歐氏空間467 151線性空間467 152線性變換空間與矩陣空間483 153歐氏空間504 154黃金比例數524 155習題526 16二變數純量函數的極限和連續529 161二變數純量函數的極限529 162二變數純量函數的連續538 163數學家陳省身555 164習題556 17向量函數的極限和連續557 171一變數向量函數的極限557 172一變數向量函數的連續562 173向量場的極限567 174向量場的連續570 175國際數學聯合會和國際數學家會議575 176習題580 18二變數純量函數的微導583 181全導數、方向導數、偏導數、梯度和微分583 182全導數鏈法則600 183均值定理601 184隱函數定理602 185高階偏導數和泰勒定理604 186極值和鞍點611 187拉格宏機乘子定理618 188鳥和青蛙621 189習題627 19向量函數的微導629 191單變數向量函數的微導629 192向量場的微導640 193美國普林斯頓大學。652 194習題654 20重積分655 201二重可積函數655 202二重積分運算定理669 203二重積分均值定理680 204微分與積分682 205有界集上的二重積分687 206三重積分687 207開發新領域693 208習題694 21重積分之計算與應用697 211二重積分之計算與應用697 212三重積分之計算與應用729 213數學的嚴謹與抽象737 22純量場和向量場的線積分與面積分741 221純量場、向量場、散度、旋度和梯度741 2222維純量場和向量場的線積分746 2233維純量場和向量場的線積分780 224純量場和向量場的面積分785 225多變數微積分基本定理803 226解決持久問題809 227習題810 23微分方程813 231初值微分方程和積分方程813 232一階微分方程815 233初值微分方程組和向量積分方程823 234二階微分方程825 235數學的力與美839 236習題841 索引842 Index861

普通心理學 (PATHWAYS TO PSYCHOLOGY 2E ) (2版)

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【中文翻譯書】 書名：普通心理學 二版 原文書名：Pathways to Psychology 2/e 原文作者：Robert J. Sternberg 中文譯者：黎士鳴 出版日期：2016/04/06 ISBN：9789865632663 內容簡介 　　心理學是一門了解自己與實踐生活的學科，透過作者Sternberg多樣化與應用性的研究思維，以及本次改版落實生活實踐的部分，希望這些簡單的實作練習，可以幫助讀者做中學、學中做，將心理學融入為生活中的一門科學。 　　本版保留原先版本的主要內容與架構，在資料更新上採用「新知介紹」來補充新近資料與研究發現；「知識的應用」與「自我探索策略」能幫助讀者了解自己，並將所學知識應用到生活中。另外，每章開頭有「個案研究」，透過實際案例的呈現，讓讀者掌握本章的重點；並且在章後有「個案解決」，使讀者更熟悉該章主題的應用。 目錄 第01章 心理學是什麼？ 什麼是心理學？ 心理學研究的目的為何？ 研究心理學時必須有理性的思考 心理學家如何做研究？ 心理學家如何決定事件的因果關係？ 心理學家須面對什麼樣的倫理議題？ 心理學如何成為一門科學？ 二十世紀心理學的主流觀點是什麼？ 第02章 生物心理學 我們的生物歷史是什麼？ 神經系統的結構為何？ 訊息如何在神經系統中處理？ 內分泌系統如何運作？ 大腦的主要結構及功能是什麼？ 第03章 感覺與知覺 心理學家如何研究感官系統？ 感官系統共有的生物特性 我們如何看東西？ 我們如何聽聲音？ 我們如何感受到味覺、嗅覺、觸覺、動覺及其他感覺？ 我們如何將感覺賦予意義？ 我們如何看到這個3D 世界？ 第04章 意識 注意力如何運作？ 我們有多少意識的層次？ 意識狀態改變時發生了什麼事？ 當我們睡眠與作夢時發生了什麼事？ 當我們靜觀時發生了什麼？ 藥物如何誘發不同的意識改變狀態？ 第05章 學習 什麼是先備反應？ 什麼是古典制約？ 什麼是操作制約？ 什麼是社會學習？ 第06章 記憶 心理學家如何研究記憶？ 傳統的記憶觀點 其他記憶的新觀點 訊息如何被收錄、貯存與提取？ 我們如何建構自己的記憶？ 第07章 思考與語言 什麼是問題解決？ 什麼是判斷與決策？ 什麼是推理？ 什麼是語言？ 我們如何獲得語言？ 我們如何了解與排列字？ 我們如何在社會情境中使用語言？ 只有人類懂得使用語言嗎？ 第08章 智力與創造力 兩種傳統研究智力的取向 心理學家如何評估智力？ 我們如何了解智力的本質？ 智力的極端 智力來自遺傳嗎？ 智力可以提升嗎？ 創造力是什麼？它如何產生？ 智慧的發展與歷程 第09章 一生的發展 心理學家觀察到哪些發展的方向？ 成熟與學習扮演何種角色？ 胎兒如何發展？ 嬰兒與幼童如何發展？ 兒童如何發展？ 青春期與青少年如何發展？ 成人與老年如何發展？ 第10章 社會心理學 什麼是社會認知？ 我們如何形成與改變態度？ 什麼是喜歡、愛及人際的吸引？ 我們如何在私人關係中溝通？ 我們如何在團體中互動？ 什麼是遵從、順從與服從？ 什麼因素產生利社會行為？ 反社會行為 第11章 動機與情緒 早期心理學家如何解釋「動機」？ 人類的生理如何影響動機？ 心理需求與其他需求如何影響動機？ 認知如何影響動機？ 人們感受什麼情緒？ 心理學家如何了解情緒？ 人類如何表達情緒？ 第12章 人格心理學 心理動力論對人格的觀點 人本論對人格的觀點 認知－行為論對人格的觀點 特質論對人格的觀點 互動論對人格的觀點 心理學家如何衡鑑人格？ 第13章 心理疾患 什麼是異常行為？ 人們曾經如何解釋心理疾患？ 醫生如何診斷異常行為？ 什麼是焦慮症？ 什麼是情感性疾患？ 什麼是解離性疾患？ 什麼是思覺失調症？ 什麼是「衝動—控制」疾患？ 什麼是人格障礙症？ 兒青期疾患 還有哪些心理疾患？ 要命的心理困擾：心理學家如何看待自殺？ 法律對於異常行為的看法 第14章 心理治療 臨床工作人員如何決定誰需要心理治療？ 不同學派對心理治療的取向 個別治療之外的心理治療法 心理治療的成效如何？ 心理治療上的一些道德議題 第15章 健康心理學 健康心理學家做什麼？ 人們如何透過生活方式來提升健康？ 人格和壓力如何影響健康？ 人格類型和疾病有何關聯？ 我們如何經驗到疼痛？ 人們如何與嚴重、慢性的疾病共存？

基礎微積分 (7版)

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商品簡介 本書特色： ★提供微積分及基礎數學的教學或讀者自修之用，寫作上力求精簡易讀。 ★全書所有例題、習題均經篩選，難度適中且不脱離基本問題之框架。 ★例題以題組或一題多解的方式出現，可比較各種解法上之異同並啟發學習及思考靈感。 ★每節重點或關鍵處均設有隨堂演練，教師可應用於課堂教學，自修讀者可自行練習，發揮最佳學習效果。 微積分向來被視為深奧難學的科目，然而微積分對於許多理工科學生來說，卻是必登之大殿，尤其在紮根的基礎階段最為重要。 為使讀者免除初學微積分的心理障礙，本書在內容上沒有繁瑣的計算與艱澀難懂的理論，配合圖表敘述的輔助說明使讀者能輕易掌握微積分的學習要領，打破微積分艱澀難學的心理迷思，是初學微積分者的最佳入門書籍，同時亦適用於課堂教學使用。 目次 第1章　函數與極限 1.1　函數 1.2　極限 1.3　極限定理 1.4　連續 1.5　無窮極限 第2章　微分學 2.1　導函數之定義 2.2　基本微分公式 2.3　鏈鎖律 2.4　三角函數微分法 2.5　反函數與反函數微分法 2.6　反三角函數微分法 2.7　指數與對數函數微分法 2.8　高階導函數 2.9　隱函數微分法 第3章　微分學之應用 3.1　均值定理 3.2　洛比達法則 3.3　增減函數與函數圖形之凹性 3.4　極值 3.5　繪圖 第4章　積分及其應用 4.1　反導函數 4.2　定積分 4.3　不定積分之基本解法 4.4　定積分之變數變換 4.5　分部積分法 4.6　三角代換積分法 4.7　有理分式積分法 4.8　瑕積分 4.9　定積分在求面積上之應用 4.10　定積分在其他幾何上之應用 第5章　無窮級數 5.1　無窮級數 5.2　正項級數 5.3　交錯級數 5.4　冪級數 第6章　多變數函數之微分與積分 6.1　二變數函數 6.2　二變數函數之基本偏微分法 6.3　鏈鎖法則 6.4　隱函數與全微分 6.5　二變數函數之極值問題 6.6　重積分 6.7　重積分在平面面積上之應用 6.8　重積分之一些技巧 習題解答

ELEMENTS OF DISCRETE MATHEMATICS (2版)

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資料科學基礎數學 (1版)

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商品描述 使用基本的線性代數、機率和統計來掌控您的資料 「在當前資料科學教育環境的嘈雜聲中，這本書脫穎而出，包含許多清晰、實用的範例，說明理解和建構資料所需的基礎知識。」 —Vicki Boykis Tumblr高級機器學習工程師 讓您掌握在資料科學、機器學習和統計學等方面所需具備的數學知識。作者Thomas Nield將引導您了解微積分、機率、線性代數和統計等領域，以及它們是如何應用在線性迴歸、邏輯迴歸和神經網路等技術。 在此過程中，您還將獲得對資料科學的實用見解，以及如何利用這些見解幫助提升您的職業生涯。 您將了解如何： ‧使用Python程式碼和SymPy、NumPy和scikit-learn等程式庫來探索基本的數學概念，例如微積分、線性代數、統計和機器學習 ‧用簡單的語言並使用最少的數學符號和行話來理解線性迴歸、邏輯迴歸和神經網路等技術 ‧對資料集執行描述性統計和假說檢定，以解釋p值和統計顯著性 ‧操作向量和矩陣並執行矩陣分解 ‧對微積分、機率、統計和線性代數的知識進行整合和建構，並應用於包括神經網路在內的迴歸模型 ‧在資料科學職業生涯中進行實際導航，避免常見的陷阱、假設和偏見，同時調整您的技能以在就業市場中脫穎而出 目錄大綱 第1章 基本數學和微積分複習 第2章 機率 第3章 描述性和推論性統計 第4章 線性代數 第5章 線性迴歸 第6章 邏輯迴歸和分類 第7章 神經網路 第8章 職涯建議和前進的道路 附錄A 補充主題 附錄B 習題解答

物理中的基礎數學 (1版)

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基礎數學（第四冊） (1版)

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