現代數學之旅 (下冊) (原書第10版)

(美)彼得·坦南鮑姆 盧苗苗 李軒涯

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商品描述

本書涵蓋原書Excursions in Modern Mathematics,Tenth Edition(《現代數學之旅(原書 0版)》)的 部分和第二部分。原書共有五部分,詳細介紹了數學在生活不同領域的應用,從選舉方法的選擇到旅行路線的設計、資源調度,再到人口增長模型、金融理財、花紋圖案中的幾何原理。書中沒有晦澀難懂的公式和冗長的證明,而是通過大量貼近生活的例子,展示數學在我們身邊的廣泛應用。在翻譯原書的過程中,我們感覺原書的篇幅過於龐大,大部頭的圖書對於任何讀者無形中都是一種壓力,遂建議將中文版分為上下兩冊:《現代數學之旅 上冊(原書 0版)》和《現代數學之旅 下冊(原書 0版)》。《現代數學之旅 上冊(原書 0版)》包含兩部分——社會選擇和管理科學,包括原書的 ~8章,涉及的主題有選舉中的數學、權力中的數學、分配中的數學、席位分配中的數學、出行中的數學、旅行中的數學、網絡中的數學、調度中的數學等。《現代數學之旅 下冊(原書 0版)》包含三部分——增長、形狀和形式、統計,包括原書的第9~17章,涉及的主題有人口增長模型,金融中的數學,對稱中的數學,分形幾何學,斐波那契數和黃金比例,人口普查、調查、民意調查和案例研究,圖形、圖表和數字,概率、勝算和期望值,以及正態性中的數學等。本書英文原版歷經10個版本的 新與疊代, 0版不僅增加了 實例,還擴充了相關數據集及配套練習,從專業表達到應用案例的選取都極其豐富。此次中文版的出版是 將這部經典著作完整地呈現給中文讀者,使 多人能夠通過本書理解現代數學的魅力。如果你是一名數學領域的專業人士,閱讀本書是一次深入淺出的前沿探索之旅,為你的研究提供新的思路和靈感。如果你是一名非數學領域的讀者,本書則是通往奇妙數學世界的一扇門,幫助你發現數學之美,在閱讀中感受到數學的趣味性和實用性。數學是一種思維方式, 是一種理解世界的語言。希望本書的出版能夠激發讀者對數學的興趣,讓我們一起踏上這場數學之旅,發現數學之美,探索數學之用,感受數學的力量。

作者簡介

彼得·坦南鮑姆是加州州立大學弗雷斯諾分校的數學榮譽退休教授。他還曾在委內瑞拉加拉加斯的西蒙玻利瓦爾大學、亞利桑那州圖森的亞利桑那大學擔任教員職務,並在阿根廷聖路易斯的聖路易斯大學擔任富布賴特訪問學者。<br /><br />Tannenbaum教授獲得政治學和數學學士學位和博士學位。純數學,全部來自加州大學聖巴巴拉分校。他的數學研究興趣主要集中在組合數學、有限群和概率之間的接口,並在組合設計、有限射影幾何、群的劃分、概率、母函數和冪指數的計算等方面發表了論文。<br /><br />Tannenbaum教授還從事數學教育的各個方面的工作,包括本科普通教育數學課程的開發、中學教師的準備和青年學者學院( 高中生夏令營)。為了表彰這項工作,他獲得了許多資助和獎項,包括美國數學協會頒發的傑出學院或大學數學教學獎。<br /><br />坦南鮑姆教授出生在意大利熱那亞,四歲時全家搬到烏拉圭的蒙得維的亞,在那裏度過了他成長的歲月。除了數學,他的興趣和愛好還包括旅行、語言(他會說五種語言)、徒步旅行、騎馬(騎自行車和馬)、烹飪, 近還有繪畫。他和妻子莎莉有三個孩子(一對雙胞胎男孩和一個女孩),目前住在加州的聖巴巴拉。

目錄大綱

譯者序
前言
第三部分 增長
9 人口增長模型
9.1 序列和種群序列
9.2 線性增長模型
9.3 指數增長模型
9.4 邏輯增長模型
結論
關鍵概念
練習
10 金融中的數學
10.1 百分比
10.2 單利
10.3 覆利
10.4 退休儲蓄
10.5 消費者債務
結論
關鍵概念
練習
第四部分 形狀和形式
11 對稱中的數學
11.1 剛體運動
11.2 反射
11.3 旋轉
11.4 平移
11.5 滑移反射
11.6 對稱和對稱類型
11.7 圖案
結論
關鍵概念
練習
12 分形幾何學
12.1 科赫雪花與自相似性
12.2 謝爾賓斯基鏤墊和混沌遊戲
12.3 扭曲的謝爾賓斯基鏤墊
12.4 曼德博集合
結論
關鍵概念
練習
13 斐波那契數和黃金比例
13.1 斐波那契數
13.2 黃金比例
13.3 磬折形
13.4 自然界中的螺旋式增長
結論
關鍵概念
練習
第五部分 統計
14 人口普查、調查、民意調查和案例研究
14.1 列舉
14.2 測量
14.3 因果關系
結論
關鍵概念
練習
15 圖形、圖表和數字
15.1 圖形和圖表
15.2 均值、中位數和百分位數
15.3 範圍和標準差
結論
關鍵概念
練習
16 概率、勝算和期望值
16.1 樣本空間和事件
16.2 乘法法則、排列和組合
16.3 概率和勝算
16.4 期望值
16.5 測量風險
結論
關鍵概念
練習
17 正態性中的數學
17.1 近似正態數據集
17.2 正態曲線和正態分布
17.3 近似正態分布建模
17.4 隨機事件的正態性
結論
關鍵概念
練習
部分練習參考答案