数学分析新讲(请问自学数学分析看哪本书合适)
资讯
2023-11-27
47
1. 数学分析新讲,请问自学数学分析看哪本书合适?
我用的是Zorich的〈数学分析〉。这书很好,尤其是后面的习题,就是很难啦……
至于其他的,我是拿来当参考,有菲赫金戈尔茨的〈微积分学教程〉,华老的〈高等数学引论〉这两本嘛,东西多(例子,应用,华的书里面还有很多很有特色的东西),还有Hardy的〈纯数学教程〉
科大常庚哲的书也不错。
Courant的〈微积分和数学分析引论〉,正文是比较简单啦,不过题目也很有难度。这书很有特色,先讲积分再讲微分。
习题方面:几米多维奇的啊,谢惠民的〈数学分析习题课讲义〉啊(这书超好,不仅仅是习题册)
当然,如果有可能的话,可以看Goursat的《courseinmathematicalanalysis》
2. 北大数学系用的数学分析和高等代数教材是什么?
数学分析为伍胜键老师的数学分析,北大出版社。高等代数一般用丘维声老师的高等代数,近三年安金鹏老师所教的实验班用的是"linear algebra"Hoffman
3. 高等代数数学分析和数学一相比?
你好,很高兴回答你提出的问题,针对于你提出的问题,我简单点的谈一下自己的看法。
首先针对于考试来说,它们的考试侧重点不同,不能太衡量哪一个难度大。数学专业考研大多数学校更侧重于理论知识(一般好学校的数学专业几乎都是证明题),但是数学一公共课考试更侧重于应用。这是他们的本质区别之处,所以在命题风格上也是不一样的。
在具体谈谈考察的重点,可以说数学分析的知识点很多,而且很碎。它是数学研究的基础是泛函分析,常微分方程,复变函数论等的基本功。一般数学专业的课程设置都是三个学期学习数学分析。而高等数学一般就两个学期就学完了。从难度上将肯定是数学分析难的。线性代数的话我觉得比高等代数这本书简单多了,高等代数书上难得知识点,一般线性代数都不考,比如多项式理论,酉空间什么的。
在其次,数学一试卷当中还有概率论与数理统计的知识内容。而数学专业的研究生一般初试不考概率论,只考数学分析与高等代数两门课程。所以考察的知识点就要比数学一的范围要深很多。很多数学分析上比较难得多元微分,函数项,函数列级数,实数完备性,反常积分,以及其他挺多知识点。数学一考的都比较浅一点。
最后就是,命题风格一般来说不相同,无法衡量难度大小。数学专业的题目都是自命题科目,有的学校出的难度很大,而有的学校出的难度比较小。但是数学一有国家统一命题。所以如果从本质上说的话,我个人认为数学专业的试卷要比数学一的试卷要难的。数学一更考察计算能力,应用能力。而数学专业更多考察理论知识体系,证明题很多。
以上就是我的见解,仅供大家参考。如果大家有不同想法的,可以评论交流。喜欢的朋友可以关注我,每天都会分享自己的见解。
4. 数学分析是什么?
又称高级微积分,分析学中最古老、最基本的分支。
一般指以微积分学和无穷级数一般理论为主要内容,并包括它们的理论基础(实数、函数和极限的基本理论)的一个较为完整的数学学科。
它也是大学数学专业的一门基础课程。数学中的分析分支是专门研究实数与复数及其函数的数学分支。
它的发展由微积分开始,并扩展到函数的连续性、可微分及可积分等各种特性。
这些特性,有助我们应用在对物理世界的研究,研究及发现自然界的规律。
5. 数学分析的学习是否会受到智商影响?
感谢悟空邀请。
智商主要是一个人认知、观察、思维、计算、语言等能力,当然包括学习能力,收到遗传、饮食、生活环境、药物、个人兴趣爱好、教育经历等的影响。
数学分析是理论知识,要学习这种思维能力,当然涉及到智商。智商高的人,学习掌握时间就短,考试分数就会高,而且还能够学以致用,反之学习耗用时间就很长,成绩低,作业练习不过关。
6. 数学分析包括哪些内容?
数学分析是数学的一个分支,主要研究实数、复数和函数等数学对象的性质和变化规律。数学分析包括以下内容:
1. 极限论:研究函数在趋近某一点时的行为。
2. 微积分:研究函数的导数、积分以及微分方程等问题。
3. 级数论:研究级数收敛和发散的条件及其应用。
4. 函数论:研究函数的性质和变换规律。
5. 微分方程:研究描述自然现象的微分方程的解法及其应用。
6. 复分析:研究复变量函数及其性质。
7. 泛函分析:研究函数空间及其上的映射,涉及到线性代数、拓扑学、测度论等多个数学分支。
这些领域都有着广泛的应用,例如在物理、工程、经济、生物等领域中。
7. 数学分析难还是高等数学难?
数学分析更难。
数学分析是数学系的专业课程。里面的论证计算更加繁复严谨。内容上更丰富多彩。是数学系的必修课程。而高数却是理工科的必修课程。高数是为理工科专业服务的。所以高等数学更侧重于工程技术应用,物理化学等。是作为他们一种数学工具而广泛应用的。所以高等数学计算量比较大。更侧重于实例讲解。
本站涵盖的内容、图片、视频等数据系网络收集,部分未能与原作者取得联系。若涉及版权问题,请联系我们删除!联系邮箱:ynstorm@foxmail.com 谢谢支持!
1. 数学分析新讲,请问自学数学分析看哪本书合适?
我用的是Zorich的〈数学分析〉。这书很好,尤其是后面的习题,就是很难啦……
至于其他的,我是拿来当参考,有菲赫金戈尔茨的〈微积分学教程〉,华老的〈高等数学引论〉这两本嘛,东西多(例子,应用,华的书里面还有很多很有特色的东西),还有Hardy的〈纯数学教程〉
科大常庚哲的书也不错。
Courant的〈微积分和数学分析引论〉,正文是比较简单啦,不过题目也很有难度。这书很有特色,先讲积分再讲微分。
习题方面:几米多维奇的啊,谢惠民的〈数学分析习题课讲义〉啊(这书超好,不仅仅是习题册)
当然,如果有可能的话,可以看Goursat的《courseinmathematicalanalysis》
2. 北大数学系用的数学分析和高等代数教材是什么?
数学分析为伍胜键老师的数学分析,北大出版社。高等代数一般用丘维声老师的高等代数,近三年安金鹏老师所教的实验班用的是"linear algebra"Hoffman
3. 高等代数数学分析和数学一相比?
你好,很高兴回答你提出的问题,针对于你提出的问题,我简单点的谈一下自己的看法。
首先针对于考试来说,它们的考试侧重点不同,不能太衡量哪一个难度大。数学专业考研大多数学校更侧重于理论知识(一般好学校的数学专业几乎都是证明题),但是数学一公共课考试更侧重于应用。这是他们的本质区别之处,所以在命题风格上也是不一样的。
在具体谈谈考察的重点,可以说数学分析的知识点很多,而且很碎。它是数学研究的基础是泛函分析,常微分方程,复变函数论等的基本功。一般数学专业的课程设置都是三个学期学习数学分析。而高等数学一般就两个学期就学完了。从难度上将肯定是数学分析难的。线性代数的话我觉得比高等代数这本书简单多了,高等代数书上难得知识点,一般线性代数都不考,比如多项式理论,酉空间什么的。
在其次,数学一试卷当中还有概率论与数理统计的知识内容。而数学专业的研究生一般初试不考概率论,只考数学分析与高等代数两门课程。所以考察的知识点就要比数学一的范围要深很多。很多数学分析上比较难得多元微分,函数项,函数列级数,实数完备性,反常积分,以及其他挺多知识点。数学一考的都比较浅一点。
最后就是,命题风格一般来说不相同,无法衡量难度大小。数学专业的题目都是自命题科目,有的学校出的难度很大,而有的学校出的难度比较小。但是数学一有国家统一命题。所以如果从本质上说的话,我个人认为数学专业的试卷要比数学一的试卷要难的。数学一更考察计算能力,应用能力。而数学专业更多考察理论知识体系,证明题很多。
以上就是我的见解,仅供大家参考。如果大家有不同想法的,可以评论交流。喜欢的朋友可以关注我,每天都会分享自己的见解。
4. 数学分析是什么?
又称高级微积分,分析学中最古老、最基本的分支。
一般指以微积分学和无穷级数一般理论为主要内容,并包括它们的理论基础(实数、函数和极限的基本理论)的一个较为完整的数学学科。
它也是大学数学专业的一门基础课程。数学中的分析分支是专门研究实数与复数及其函数的数学分支。
它的发展由微积分开始,并扩展到函数的连续性、可微分及可积分等各种特性。
这些特性,有助我们应用在对物理世界的研究,研究及发现自然界的规律。
5. 数学分析的学习是否会受到智商影响?
感谢悟空邀请。
智商主要是一个人认知、观察、思维、计算、语言等能力,当然包括学习能力,收到遗传、饮食、生活环境、药物、个人兴趣爱好、教育经历等的影响。
数学分析是理论知识,要学习这种思维能力,当然涉及到智商。智商高的人,学习掌握时间就短,考试分数就会高,而且还能够学以致用,反之学习耗用时间就很长,成绩低,作业练习不过关。
6. 数学分析包括哪些内容?
数学分析是数学的一个分支,主要研究实数、复数和函数等数学对象的性质和变化规律。数学分析包括以下内容:
1. 极限论:研究函数在趋近某一点时的行为。
2. 微积分:研究函数的导数、积分以及微分方程等问题。
3. 级数论:研究级数收敛和发散的条件及其应用。
4. 函数论:研究函数的性质和变换规律。
5. 微分方程:研究描述自然现象的微分方程的解法及其应用。
6. 复分析:研究复变量函数及其性质。
7. 泛函分析:研究函数空间及其上的映射,涉及到线性代数、拓扑学、测度论等多个数学分支。
这些领域都有着广泛的应用,例如在物理、工程、经济、生物等领域中。
7. 数学分析难还是高等数学难?
数学分析更难。
数学分析是数学系的专业课程。里面的论证计算更加繁复严谨。内容上更丰富多彩。是数学系的必修课程。而高数却是理工科的必修课程。高数是为理工科专业服务的。所以高等数学更侧重于工程技术应用,物理化学等。是作为他们一种数学工具而广泛应用的。所以高等数学计算量比较大。更侧重于实例讲解。
本站涵盖的内容、图片、视频等数据系网络收集,部分未能与原作者取得联系。若涉及版权问题,请联系我们删除!联系邮箱:ynstorm@foxmail.com 谢谢支持!