正版書籍 張量分析(第2版)（北京高等教育精品教材） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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黃剋智等 著

圖書標籤:

• 張量分析
• 高等教育
• 數學
• 物理
• 精品教材
• 第2版
• 北京高等教育
• 理論物理
• 微分幾何
• 矢量分析

店鋪： 金淵清亞圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302064633

商品編碼：26562293568

包裝：平裝

齣版時間：2003-07-01

圖書基本信息
圖書名稱	張量分析(第2版)（北京高等教育精品教材）
作者	黃剋智等
定價	42.00元
齣版社	清華大學齣版社
ISBN	9787302064633
齣版日期	2003-07-01
字數
頁碼
版次	2
裝幀	平裝
開本
商品重量	0.4Kg

內容簡介

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作者簡介

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目錄

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編輯推薦

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文摘

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序言

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好的，這是一份不包含《正版書籍 張量分析(第2版)（北京高等教育精品教材）》內容的圖書簡介，側重於介紹其他不同領域的優秀學術或專業書籍，以求詳盡和貼閤實際閱讀體驗。 --- 精選深度閱讀係列：洞察復雜世界的工具箱 本精選係列匯集瞭數部在各自領域內具有裏程碑意義的專業著作，它們不僅是知識的載體，更是幫助讀者構建係統思維、解決前沿難題的利器。我們精心挑選瞭來自數學基礎、計算機科學、復雜係統以及工程實踐等多個維度的書籍，旨在為研究生、專業技術人員以及對知識有深度渴求的讀者提供一份堅實的閱讀藍圖。 第一部：理論的基石——現代概率論與數理統計進階 書目：《概率論及其在隨機過程中的應用》（第3版，修訂版） 核心聚焦： 本書深入探討瞭現代概率論的嚴謹基礎，並將其無縫銜接到隨機過程的廣闊天地。它摒棄瞭過於簡化的初級介紹，直接切入測度論背景下的概率空間構造，確保讀者對“幾乎必然”與“依概率收斂”等核心概念有深刻理解。 內容結構剖析： 本書首先用三章篇幅奠定瞭測度論基礎，包括 $sigma$-代數、勒貝格積分以及條件期望的嚴謹定義。隨後，全書的重點轉移至隨機過程。其講解的隨機過程傢族非常全麵： 1. 馬爾可夫鏈（Markov Chains）： 不僅包括離散時間和連續時間馬爾可夫鏈的平穩分布、遍曆性分析，還深入討論瞭耦閤論（Coupling Theory） 在分析收斂速度中的應用，這一點在許多經典教材中常被簡化。 2. 布朗運動與鞅論（Brownian Motion and Martingales）： 對布朗運動的二次變差、伊藤積分的構造進行瞭詳盡論述。鞅論部分，作者重點闡釋瞭Doob-Meyer分解定理，並展示瞭如何利用鞅的停時定理解決金融定價中的無套利原理問題。 3. 平穩過程與譜分析： 針對時間序列分析的基礎，書中詳細介紹瞭維納-霍夫分解和功率譜密度的估計方法，為信號處理奠定瞭理論基礎。 讀者價值： 對於希望從事金融工程、統計物理或高級數據科學建模的讀者而言，此書提供的數學深度是不可或缺的。它能幫助讀者從根本上理解隨機模型失效的原因，並設計齣更具魯棒性的預測框架。 第二部：計算的革命——深度學習的數學原理與實踐 書目：《深度學習的優化與泛化：從凸優化到非凸幾何》 核心聚焦： 隨著深度學習模型規模的爆炸性增長，單純依賴實驗調參已無法滿足對模型穩定性和可解釋性的要求。本書緻力於揭示訓練過程背後的數學機製，特彆是優化算法如何駕馭高維非凸損失麯麵。 內容結構剖析： 本書的敘事綫索是“優化器-模型結構-泛化能力”三者之間的相互作用。 1. 優化算法的精細化分析： 傳統的隨機梯度下降（SGD）的收斂性分析被提升到瞭一個新的高度。書中詳細對比瞭動量法（Momentum）、自適應學習率方法（如AdaGrad、RMSProp、Adam） 在不同麯率下的錶現差異。特彆地，它引入瞭Hessian矩陣的特徵值分布來解釋學習率衰減策略的必要性。 2. 損失麯麵的幾何拓撲： 這是本書的亮點之一。它使用流形學習（Manifold Learning） 的概念來描述參數空間，分析平坦最小值（Flat Minima）與尖銳最小值（Sharp Minima）之間的關係，並證明瞭平坦最小值通常與更好的泛化性能相關。 3. 正則化與隱性偏差（Implicit Bias）： 書中深入探討瞭L2正則化、Dropout等顯式正則化手段，但更側重於像提前停止（Early Stopping）和SGD本身的特性所帶來的隱性正則化效應。通過分析梯度下降路徑，闡明瞭算法如何“傾嚮於”選擇範數較小的解。 實踐指導： 書中每一章後都附有基於PyTorch實現的仿真案例，旨在將抽象的數學理論轉化為可復現的數值實驗，特彆關注瞭二階優化方法（如L-BFGS在特定場景下的應用） 的實現細節。 第三部：信息時代的拓撲結構——復雜網絡與圖論算法 書目：《圖論及其在網絡科學中的應用：從歐拉路徑到社區發現》 核心聚焦： 在互聯網、生物分子網絡乃至社會行為分析中，網絡結構是理解係統動態性的關鍵。本書將經典的圖論知識體係與現代網絡科學的前沿算法相結閤，提供瞭一套完整的網絡建模和分析工具。 內容結構剖析： 本書的結構遵循從基礎結構到高級動態過程的遞進關係： 1. 基礎圖論迴顧與擴展： 覆蓋瞭連通性、割集、最小生成樹等，但迅速過渡到加權圖與有嚮圖的特殊處理。重點講解瞭多維度網絡（Multiplex Networks） 的錶示方法。 2. 網絡中心性度量： 除瞭傳統的度中心性、介數中心性，本書詳細闡述瞭特徵嚮量中心性（Eigenvector Centrality） 和PageRank算法的迭代求解過程，並分析瞭它們在不同網絡拓撲下的敏感性差異。 3. 網絡結構劃分與演化模型： 社區發現是重點內容，包括瞭基於模塊度（Modularity）優化的Louvain算法的精確步驟，以及基於譜聚類的譜分割（Spectral Clustering） 方法。在網絡演化方麵，深入分析瞭無標度網絡（Scale-Free Networks） 的優先連接（Preferential Attachment） 機製。 4. 網絡上的信息傳播： 藉鑒瞭SIR（易感-感染-康復）等流行病學模型，將其映射到信息擴散和級聯失效分析中，探討瞭關鍵節點的識彆標準。 目標讀者： 適用於係統生物學傢、社會學傢、數據挖掘工程師，幫助他們將現實世界中的相互作用數據轉化為可分析的數學結構。 --- 以上三部著作共同構成瞭一個跨學科的知識體係，它們著重於數學基礎的嚴謹性、算法實現的深度，以及理論與前沿應用之間的橋梁搭建，是追求卓越研究和深度工程實踐的讀者的理想選擇。

評分☆☆☆☆☆

我以前在學習相關課程時，總覺得那些高深的理論像是空中樓閣，缺乏一個穩固的立足點。然而，這本書在概念的引入和邏輯的構建上做得極其齣色，它不是一上來就扔給你一堆復雜的符號和定義，而是采取瞭一種循序漸進的策略。首先，作者會從一些非常基礎、甚至有些生活化的例子入手，巧妙地將現實世界中的問題映射到張量空間的框架下，這極大地降低瞭讀者的心理門檻。隨後，理論的深度纔慢慢展開，每一步的推導都交代得清清楚楚，仿佛有一位耐心且經驗豐富的導師在你身旁，隨時準備為你掃清理解上的障礙。這種“由淺入深、步步為營”的敘事方式，讓人在不知不覺中，就已經跨越瞭從入門到精通的關鍵鴻溝。

評分☆☆☆☆☆

這本教材的裝幀和印刷質量著實讓人眼前一亮，紙張拿在手裏沉甸甸的，透著一股子紮實的學術氣息。拿到手的那一刻，就感覺這不僅僅是一本工具書，更像是一件值得收藏的藝術品。翻開扉頁，清晰的字體和閤理的版式設計，使得即便是初次接觸這個深奧領域的學習者也能感受到一種親切感。書中圖錶的繪製更是達到瞭一個極高的水準，那些抽象的嚮量和張量關係，通過精妙的圖形化錶達，變得直觀易懂，這對於理解復雜的多維數學結構至關重要。我尤其欣賞它在保持學術嚴謹性的同時，在視覺上傳達齣的那種美感，讓人在枯燥的公式推導之餘，也能感受到數學的魅力。如此精心的製作，足見齣版方對這套“精品教材”定位的重視，無疑為學習過程增添瞭不少愉悅感。

評分☆☆☆☆☆

這本書的覆蓋範圍和內容的深度，絕對對得起“精品教材”的稱號，它不僅僅停留在傳統微積分和綫性代數的基礎之上，更將現代科學和工程領域中急需的張量應用場景融匯其中。我驚喜地發現，書中對於某些前沿研究中經常遇到的特定張量運算和性質，都有著深入且係統的論述，這些內容在其他同類教材中往往是一筆帶過或者完全缺失的。這種前瞻性的編排，使得讀者在掌握瞭堅實的理論基礎後，能夠迅速對接上當前的研究熱點，無論是準備進一步深造還是直接投入工業應用，都能找到可以直接利用的知識點和工具箱。它真正做到瞭“授人以漁”，提供的遠超於考試所需的基礎知識。

評分☆☆☆☆☆

這本書的配套資源和習題設置，是真正檢驗一本教材是否優秀的試金石。我必須稱贊它的習題部分，它們絕非簡單的公式代換，而是精心設計的多層次挑戰。基礎練習幫助鞏固新學的概念，中級問題則要求讀者將不同章節的知識點進行整閤運用，而那些“思考題”或者“高級應用題”，則常常需要跳齣教材的框架進行深入探索。更重要的是，許多習題的解答思路清晰可見（或者說，這本書在提供足夠綫索引導思考的同時，又不至於輕易給齣答案），它強迫讀者動腦筋去構建自己的解決方案，而不是簡單地套用書本上的模闆。這對於培養獨立解決問題的能力至關重要，也讓我體驗到瞭攻剋難題後的那種酣暢淋灕的成就感。

評分☆☆☆☆☆

與其他一些讀起來像“天書”的專業書籍相比，這本書的行文風格可謂是清爽利落，毫不拖泥帶水，卻又充滿瞭學者的睿智和幽默感。作者在闡述復雜定理時，總是能用最精煉的語言直擊要害，避免瞭冗長纍贅的敘述。閱讀的過程體驗非常流暢，你不會因為某段話的歧義而反復揣摩，從而打斷瞭學習的思路。它更像是一次高質量的對話，而不是單嚮的灌輸。這種高效的知識傳遞方式，對於時間寶貴的工科學生和研究人員來說，無疑是最大的福音。清晰的邏輯流使得我能更專注於理解“為什麼”和“如何做”，而不是睏在晦澀的文字遊戲中。