内容简介
《高等数学(第七版·上册)同步辅导及习题全解/高校经典教材同步辅导丛书》是与高等教育出版社出版的,同济大学数学系编写的《高等数学》(第七版·上册)一书配套的同步辅导及习题全解辅导书。
《高等数学》(第七版·上册)其有7章,分别介绍函数与极限、导数与微分、微分中值定理与导数的应用、不定积分、定积分、定积分的应用、微分方程。《高等数学(第七版·上册)同步辅导及习题全解/高校经典教材同步辅导丛书》按教材内容安排全书结构,各章均包括学习导引,知识要点及常考点,本节考研要求,题型、真题、方法,课后习题全解五部分内容。全书按教材内容,针对各章节习题给出详细解答,思路清晰,逻辑性强,循序渐进地帮助读者分析并解决问题,内容详尽,简明易懂。
《高等数学(第七版·上册)同步辅导及习题全解/高校经典教材同步辅导丛书》可作为高等院校学生学习《高等数学》(第七版·上册)课程的辅导教材,也可作为考研人员复习备考的辅导教材,同时可供教师备课命题作为参考资料。
内页插图
目录
第一章 函数与极限
第一节 映射与函数
习题1-1全解
第二节 数列的极限
习题1-2全解
第三节 函数的极限
习题1-3全解
第四节 无穷小与无穷大
习题1-4全解
第五节 极限运算法则
习题1-5全解
第六节 极限存在准则两个重要极限
习题1-6全解
第七节 无穷小的比较
习题1-7全解
第八节 函数的连续性与间断点
习题1-8全解
第九节 连续函数的运算与初等函数的连续性
习题1-9全解
第十节 闭区间上连续函数的性质
习题1-10全解
第二章 导数与微分
第一节 导数概念
习题2-1全解
第二节 函数的求导法则
习题2-2全解
第三节 高阶导数
习题2-3全解
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
习题2-4全解
第五节 函数的微分
习题25全解
第三章 微分中值定理与导数的应用
第一节 微分中值定理
习题3-1全解
第二节 洛必达法则
习题3-2全解
第三节 泰勒公式
习题33全解
第四节 函数的单调性与曲线的凹凸性
习题3-4全解
第五节 函数的极值与最大值最小值
习题3-5全解
第六节 函数图形的描绘
习题3-6全解
第七节 曲率
习题3-7全解
第八节 方程的近似解
习题3-8全解
第四章 不定积分
……
第五章 定积分
第六章 定积分的应用
第七章 微分方程
前言/序言
深入探索与应用:当代数学思想与工具(精选篇目) 本书聚焦于现代数学的若干核心概念、方法论的构建及其在不同学科领域的实际应用,旨在为读者提供一个超越基础微积分框架的、更广阔的数学视野。我们着重于培养读者将抽象的数学模型转化为解决实际问题的能力,而非仅仅停留在公式的机械计算。 --- 第一部分:离散结构与组合优化 本部分致力于揭示离散数学在信息科学、运筹学及复杂系统分析中的基础作用。我们将从集合论的现代视角出发,深入探讨图论的核心结构与算法。 第一章:现代集合论与逻辑基础的重构 本章并非重复介绍皮亚诺公理下的自然数构建,而是将重点放在策梅洛-弗兰克尔集合论(ZFC)的公理系统本身,探讨其在处理无穷大问题时的内在张力与局限性。我们将详细分析选择公理(Axiom of Choice)在不同数学分支中的必要性与争议性,特别是其在良序定理和哈恩-巴拿赫定理中的体现。 超限归纳与集合的“大小”: 引入基数(Cardinality)和序数(Ordinal Numbers)的概念。通过康托尔定理的严谨证明,阐释 $aleph_0$ 与 $mathfrak{c}$(连续统基数)的区别,并介绍哥德尔的内禀(Inner Model)思想。 范畴论的萌芽视角: 简要介绍集合作为一种“对象”的局限性,引入函子(Functors)和自然变换(Natural Transformations)的初步概念,为后续章节中数学结构的抽象表示打下基础。 第二章:图论:网络分析的几何学 超越基础的连通性判断,本章深入探讨图论在复杂网络建模中的应用,尤其关注指标计算与算法效率。 代数图论与谱分析: 重点分析图的拉普拉斯矩阵(Laplacian Matrix)及其特征值。讨论谱隙(Spectral Gap)与图的扩张性(Expander Graphs)之间的关系,这对通信网络的设计至关重要。引入随机游走模型(Random Walks)及其平稳分布的计算,用以分析网页排序算法(如PageRank的深层原理)。 平面图嵌入与拓扑不变量: 探讨库拉托夫斯基定理的几何意义。深入研究欧拉公式在不同流形上的推广,并介绍曼彻斯特代数(Menger's Theorem)在网络流与割集问题中的应用。 优化路径与流: 详细剖析最小费用最大流(Min-Cost Max-Flow)问题的网络单纯形算法。不同于简单的最短路问题,本节关注资源分配与调度中的多目标优化。 --- 第二部分:分析的深化与测度论的构建 本部分将分析的焦点从黎曼积分的局限性,转移到更具泛化性的勒贝格积分框架,并探索函数的逼近理论。 第三章:勒贝格测度与积分的理论基石 本章是现代分析学的核心,它解决了黎曼积分在处理高度不连续函数时的无力,并为概率论提供了坚实的数学基础。 外测度与 $sigma$-代数: 从卡拉西欧多里(Carathéodory)的构造出发,严谨定义 $sigma$-代数和测度空间。重点分析波莱尔集(Borel Sets)的构造及其性质,以及如何使用外测度来“修复”不可测集的问题(如著名的Vitali集悖论)。 勒贝格积分的定义与收敛定理: 详细阐述简单函数、非负可测函数以及一般可测函数的积分定义。核心内容包括单调收敛定理(MCT)、法图引理(Fatou's Lemma)和支配收敛定理(DCT)的证明及其在极限操作顺序上的重要性。 函数空间的初步: 引入 $L^p$ 空间的定义。着重探讨 $L^1$ 和 $L^2$ 空间(希尔伯特空间的前身)的完备性,这是傅里叶分析和偏微分方程理论的数学先决条件。 第四章:泛函分析的几何直觉 本章将测度论建立的完备函数空间,提升到线性算子和几何结构研究的层面,主要面向解决无穷维空间中的问题。 希尔伯特空间结构: 深入研究内积空间,特别是完备性保证下的希尔伯特空间。证明Riesz表示定理,阐明泛函与向量之间的对应关系,这对于量子力学中的态描述至关重要。 线性算子的性质: 区分有界线性算子与无界线性算子。重点分析算子的范数、谱(Spectrum)的概念,以及谱理论在稳定性和解的唯一性分析中的应用。例如,研究自伴算子在无穷维空间中作为“广义微分算子”的角色。 变分法与泛函极值: 不再局限于单变量函数的极值,而是将优化问题放置在函数空间中。推导欧拉-拉格朗日方程的泛函形式,并介绍更广义的Dirichlet积分的极小化问题,探讨泛函的Gâteaux导数。 --- 第三部分:代数结构的统一性与编码理论 本部分回归代数领域,但关注的是超越初等群论的、具有内在结构稳定性的代数系统,及其在现代信息处理中的应用。 第五章:环论与域的扩张 本章旨在理解代数结构是如何通过“模”的视角来统一处理线性代数、数论和几何学的问题。 理想与同态的分解: 深入理解主理想整环(PID)和唯一因子分解整环(UFD)。着重分析同态定理在环结构分解中的作用,特别是模的结构定理。 伽罗瓦理论的桥梁: 介绍有限域的构造及其扩张(Field Extensions)。重点在于伽罗瓦群(Galois Group)的定义,并阐述伽罗瓦理论如何深刻地解释了五次及以上多项式方程无法用根式求解的根本原因。 非交换代数初探: 引入更一般的代数结构,如非交换环(如矩阵环),并简要讨论其在表示理论(Representation Theory)中的重要性。 第六章:有限域与代数编码理论 本章将第五章的理论成果,直接应用到数据存储与传输的实际问题中,展示数学的“实用之美”。 有限域(Galois Fields)的构造与运算: 详细介绍如何使用不可约多项式在 $mathbb{F}_p[x]$ 上构造有限域 $mathbb{F}_{p^k}$。这包括域内元素的加法和乘法运算的明确算法。 线性分组码基础: 基于有限域,构建线性码。详细介绍校验矩阵(Parity-Check Matrix, $H$)和生成矩阵(Generator Matrix, $G$)。分析汉明码(Hamming Codes)的构造原理及其解码过程,理解其最小距离和纠错能力。 BCH码与循环码: 引入代数编码理论的高级工具,如多项式环上的理想结构。探讨BCH码(Bose-Chaudhuri-Hocquenghem codes)如何利用最小多项式(Minimal Polynomials)来保证对随机错误的强大纠错能力。 --- 本书的特点在于: 1. 严谨性优先: 所有重要概念的引入都建立在严格的数学定义和逻辑推导之上,避免使用模糊的“直觉性”描述。 2. 跨学科连接: 明确展示了离散数学、实分析、泛函分析与抽象代数之间是如何通过共同的结构性语言相互支撑的。 3. 目标导向: 每一章节的讨论都指向了现代科学或工程领域中的具体难题(如网络流、谱分析、数据纠错),强调“工具的掌握”而非“知识的堆砌”。 本书适合数学、物理学、计算机科学、电子工程及运筹学等专业的高年级本科生及研究生作为进阶教材或参考资料,要求读者已具备扎实的微积分和线性代数基础。
刚拿到这本《高等数学(第七版·上册)同步辅导及习题全解》的时候,说实话,我的心情是既期待又有些忐忑。毕竟“高等数学”这四个字,对于很多学习者来说,都代表着一段充满挑战的征程。翻开书页,扑面而来的是一种严谨而又详尽的气息。我最看重的是它对于每一个概念的引入和推导都力求清晰透彻。很多时候,教材上的讲解可能因为篇幅限制或者默认读者已有一定基础,导致我们在初次接触新知识点时,总会感觉云里雾里。但这本辅导书在这方面做得非常到位,它会在讲解核心概念之前,先帮助我们回顾相关的基础知识,然后循序渐进地展开,用非常直观的比喻或者图示来帮助我们理解抽象的数学思想。比如,在讲解极限的时候,它并没有直接抛出 epsilon-delta 定义,而是先通过生活中的“越来越近”的例子来建立直观感受,再慢慢过渡到严谨的数学语言。这种“由浅入深”、“润物细无声”的讲解方式,大大降低了我们学习的门槛,也让我们更有信心去攻克那些看似难以逾越的数学难关。我特别喜欢它对一些经典例题的解析,不仅仅是给出答案,而是深入剖析解题思路、方法选择的依据,甚至还会指出一些常见的错误思路和陷阱,这对于培养我们独立思考和解决问题的能力非常有帮助。