新书推荐 │ Python漫游数学王国——高等数学、线性代数、数理统计及运筹学_python漫画书pdf

 

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原标题：新书推荐 │ Python漫游数学王国——高等数学、线性代数、数理统计及运筹学

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●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 扫码优惠购书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。

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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目录向上滑动阅览第一部分 编程基础。

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第1章 Python基础1.1 Python简介与安装1.2 第三方开发工具VS Code1.3 Python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

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1.3.6 函数1.3.7 循环语句1.3.8 分支语句1.4 Python常用第三方库numpy1.4.1 numpy库简介1.4.2 numpy数组1.4.3 numpy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 函数的极值与最大值最小值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

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 最小二乘法第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14.2.1 0-1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18.1.1 Series

18.1.2 DataFrame18.2 直方图和箱线图18.3 抽样分布18.3.1 χ2分布18.3.2 t分布18.3.3 F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 最大似然估计法19.2 基于截尾样本的最大似然估计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19.6 0-1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 排队论参考文献精彩样章向上滑动阅览返回搜狐，查看更多责任编辑：