内容简介
微积分学是现代科学的理论基础,该课程是培养学生理性思维的重要载体,是训练学生熟练掌握数学工具的主要手段。
《微积分及其应用教程(下)》以微积分理论为核心内容,以函数为基本研究对象,以极限作为贯穿该书理论始终的基本思想。
《微积分及其应用教程(下)》针对应用型本科院校教学需要编写,编写时注意贯彻如下思想:在肩负加强对学生数学思想的培养的同时,更以应用为目的,重视数学建模思想的应用,强化了将实际问题转化为数学问题的过程。全书分上、下两册。下册的内容包括:第五章,多元函数微分学;第六章,多元函数积分学;第七章,无穷级数。
《微积分及其应用教程(下)》通俗易懂,例题搭配合理,可供应用型本科院校、高职高专各专业教学使用,也可作为成人高校数学新材。
内页插图
目录
第5章 多元函数微分学
5.1 空间解析几何的基本知识
5.1.1 空间直角坐标系与空间向量
5.1.2 空间曲面与方程
5.1.3 空间曲线与方程
习题5.1
5.2 多元函数的极限与连续
5.2.1 平面点集
5.2.2 二元函数的概念
5.2.3 二元函数的极限
5.2.4 二元函数的连续性
习题5.2
5.3 偏导数
5.3.1 偏导数的概念及其计算
5.3.2 偏导数的几何意义及可偏导与连续的关系
5.3.3 高阶偏导数
习题5.3
5.4 全微分及其应用
5.4.1 全微分的概念
5.4.2 二元函数可微的必要条件与充分条件
5.4.3 全微分在近似计算中的应用
习题5.4
5.5 多元复合函数的求导法则
5.5.1 多元复合函数的求导法则
5.5.2 全微分形式的不变性
习题5.5
5.6 隐函数的求导公式
5.6.1 由一个方程所确定的隐函数的情形
5.6.2 由方程组所确定的隐函数的情形
习题5.6
5.7 多元函数微分学的几何应用
5.7.1 空间曲线的切线与法平面
5.7.2 曲面的切平面与法线
习题5.7
5.8 方向导数与梯度
5.8.1 方向导数
5.8.2 梯度
习题5.8
5.9 多元函数的极值及其应用
5.9.1 二元函数的极值
5.9.2 二元函数最大值与最小值问题
5.9.3 多元函数的条件极值与拉格朗日乘数法
习题5.9
复习题5
第6章 多元函数积分学
6.1 二重积分
6.1.1 二重积分的定义与性质
6.1.2 直角坐标系下二重积分的计算
6.1.3 极坐标下二重积分的计算
习题6.1
6.2 三重积分
6.2.1 三重积分的定义与性质
6.2.2 直角坐标系下三重积分的计算
6.2.3 利用柱面坐标与球面坐标计算三重积分
习题6.2
6.3 曲线积分
6.3.1 第一类曲线积分(对弧长的曲线积分)
6.3.2 第二类曲线积分(对坐标的曲线积分)
习题6.3
6.4 曲面积分
6.4.1 第一类曲面积分(对面积的曲面积分)
6.4.2 第二类曲面积分(对坐标的曲面积分)
习题6.4
6.5 格林公式·斯托克斯公式·高斯公式
6.5.1 格林公式
6.5.2 斯托克斯公式
6.5.3 高斯公式
6.5.4 场论初步
习题6.5
6.6 多元函数积分学的应用举例
6.6.1 几何学上的应用举例
6.6.2 物理学上的应用举例
习题6.6
复习题6
第7章 无穷级数
7.1 常数项级数的概念及其性质
7.1.1 常数项级数的概念
7.1.2 常数项级数的基本性质
7.1.3 正项级数的概念及其收敛的充要条件
习题7.1
7.2 常数项级数的审敛法
7.2.1 正项级数审敛法
7.2.2 交错级数
7.2.3 绝对收敛与条件收敛
习题7.2
7.3 幂级数
7.3.1 函数项级数的概念
7.3.2 幂级数及其敛散性
7.3.3 幂级数的运算与性质
习题7.3
7.4 函数展开成幂级数
7.4.1 泰勒级数
7.4.2 函数展开成幂级数的方法
习题7.4
7.5 傅里叶级数
7.5.1 三角级数与三角函数系的正交性
7.5.2 傅里叶级数的收敛定理与函数展开成傅里叶级数
7.5.3 正弦级数与余弦级数
习题7.5
复习题7
前言/序言
进入21世纪后,世界各国的高等教育界逐渐形成了一种新的认识,即培养大学生实践能力和创新能力是提高大学生社会职业素养和就业竞争力的重要途径.“应用型本科”是对新型的本科教育和新层次的高职教育相结合的教育模式的探索,是新一轮高等教育发展的历史性选择.应用型本科需要以应用型为办学定位,其发展同时也需要其他各方面协同发展,这当然也包括应用型本科教材这个相当重要的环节.
“微积分”作为应用型本科院校各相关专业学生必修的一门重要的公共基础课程,不仅肩负着为其他后继课程提供强大的运算工具和逻辑基础的职能,还主要承担着培养学生的逻辑推理、抽象思维、分析和解决问题能力的重任,在高素质应用型人才的培养过程中具有不可替代的作用,目前,国内面向本科生的微积分教材种类繁多,但专门面向应用型本科院校的微积分教材为数尚少.事实上,许多应用型本科院校仍在使用国内流行的普通高校的微积分教材,这也为我们加快应用型本科配套教材的建设提供了天然的动力.本书正是在适应新形势发展、夯实应用型本科院校课程教学质量与改革工程的背景下编写的.
浙江海洋大学东海科学技术学院十分重视微积分教材的编写工作,对教材的编写提出了“厚基础、宽应用、分层次”的指导性要求,2014年组织潘军、徐苏焦、冉素真、贵竹青等教师编写了《微积分及其应用教程》和《微积分及其应用导学》教材.这两本教材在学院内试用一年后,现由浙江大学出版社正式出版.
这两本教材的主要特点是以为经济社会发展培养具有较强的实践能力和创新能力的应用型高级人才服务为宗旨,内容设计注重强化知识基础、降低理论难度、体现分层次教学优化模式、面向学科应用的特点,内容体系设计有弹性,它将微积分相对直观的核心内容安排在本科第一学年进行学习,而将难度相对较大的选学部分(打“*”的内容)放在本科第二学年,通过开展“通识选修课”的形式让学生选学.实践证明,这种分层次教学改革比较适合应用型本科院校的学生求学特征,师生反映良好.
《微积分及其应用教程》分上、下两册,本书为下册,主要内容包括多元函数微分学、多元函数积分学、无穷级数,全书由潘军、徐苏焦主编,冉素真、贵竹青等教师参与了部分编写工作.
借本书出版之机,向关心与支持本书的广大师生与读者表示衷心的感谢!由于水平有限,书中不妥或者错误之处在所难免,恳请广大专家、师生和读者批评指正.
好的,这是一份关于一本名为《微积分及其应用教程(下)》的图书的非介绍性简介,旨在描述一本不包含该书内容的图书的详细情况。 --- 图书名称: 现代金融建模与风险管理实务 作者: 张伟,李华,王芳 出版社: 蓝天科技出版社 出版时间: 2023年10月 ISBN: 978-7-80123-456-7 图书内容概览: 《现代金融建模与风险管理实务》是一本深度聚焦于金融工程、量化分析及风险控制领域的专业教材与实践指南。本书旨在为金融机构的从业人员、风险管理师、量化分析师以及相关专业的高年级本科生和研究生提供一套系统、前沿的知识框架和实操工具。 本书的编写严格遵循市场需求导向,内容涵盖了从基础的金融时间序列分析到复杂的衍生品定价模型的构建与应用。我们摒弃了过于抽象的纯理论推导,转而强调数学工具在解决实际金融问题中的有效性。 第一部分:金融时间序列分析基础 本部分首先回顾了金融数据分析的统计学基础,重点介绍了金融时间序列数据的特性,如自相关性、波动率聚集现象等。内容包括: 平稳性检验与差分方法: 详细讲解了ADF检验、KPSS检验等,并讨论了如何通过差分实现数据平稳化。 ARMA/ARIMA模型构建: 介绍了如何通过ACF和PACF图识别模型参数,并进行了模型的拟合与诊断。 波动率建模: 深入探讨了ARCH、GARCH及其扩展模型(如EGARCH、GJR-GARCH),这些模型是描述金融市场波动特征的关键工具。 第二部分:衍生品定价与风险度量 本部分是本书的核心,侧重于如何利用概率论和随机过程的知识来构建和应用金融衍生品的定价模型。 布莱克-斯科尔斯-默顿(BSM)模型精讲: 详尽阐述了BSM模型的假设前提、数学推导及其在期权定价中的应用。同时,讨论了BSM模型的局限性,特别是对跳跃过程和随机波动率的处理。 二项树模型: 介绍了Cox-Ross-Rubinstein (CRR) 二项树模型,并将其扩展至考虑股息和美式期权定价的场景。 蒙特卡洛模拟方法: 重点讲解了如何利用蒙特卡洛方法对复杂衍生品(如奇异期权)进行定价,包括方差削减技术(如控制变量法和重要性采样法)。 风险价值(VaR)与预期亏损(ES): 详细介绍了计算VaR的参数法、历史模拟法和蒙特卡洛法,并引入了更稳健的预期亏损(Expected Shortfall)作为风险度量的补充。 第三部分:信用风险与资产负债管理 本部分转向了信用风险和机构层面的资产负债管理,这是现代金融机构稳健运营的基石。 违约模型: 介绍了结构化模型(如Merton模型)和简化模型(如KMV模型),用以评估企业违约概率。 信用衍生品: 探讨了信用违约互换(CDS)的定价与交易机制。 利率风险管理: 涵盖了利率敏感性缺口分析、久期和凸性分析,以及利率互换(IRS)的定价与应用。 流动性风险与压力测试: 讨论了监管对流动性风险的要求,并介绍了如何设计和执行有效的压力测试情景。 第四部分:实务操作与编程实现 为了增强本书的实战性,本部分提供了大量基于Python和Matlab的编程案例。 数据获取与预处理: 指导读者如何通过API获取金融市场数据,并进行清洗和对齐。 模型验证与回溯测试: 提供了完整的GARCH模型拟合与预测代码,以及期权定价模型的数值求解示例。 风险报告生成: 展示了如何自动化生成标准化的VaR和压力测试报告。 本书特色: 1. 应用驱动: 全书紧密结合最新的金融市场实践,理论与应用并重,尤其关注巴塞尔协议III和金融稳定理事会(FSB)的相关要求。 2. 工具全面: 不仅限于传统的统计方法,还整合了现代机器学习在金融预测中的初步应用。 3. 案例详实: 提供了超过五十个带有完整计算步骤和代码实现的案例分析,便于读者在实际工作中复制和修改。 目标读者: 商业银行、投资银行、资产管理公司的风险管理部门、量化交易部门和金融工程部门的专业人士。 金融工程、金融数学、数量经济学等专业的研究生及高年级本科生。 希望系统性学习现代金融风险管理工具的业界自学者。 本书的结构设计力求逻辑清晰,深度适中,旨在成为读者在金融建模领域值得信赖的参考手册。