醫學高等數學 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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周喆 著

圖書標籤:

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• 考研
• 基礎醫學
• 臨床醫學
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店鋪： 炫麗之舞圖書專營店

齣版社： 中國中醫藥齣版社

ISBN：9787802319714

商品編碼：29656852550

包裝：平裝

齣版時間：2010-07-01

基本信息

書名：醫學高等數學

定價：12.00元

作者：周喆

齣版社：中國中醫藥齣版社

齣版日期：2010-07-01

ISBN：9787802319714

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.200kg

編輯推薦

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內容提要

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本教材是“新世紀全國高等中醫藥院校規劃教材”之一，為適應我國高等中醫藥教育發展的需要，全麵推進素質教育，培養新世紀高素質創新人材而編寫的。本教材由全國中醫藥院校長期從事數學教學工作的教師編寫，可供中醫、中藥、針灸推拿、骨傷、護理、醫藥管理等專業學生使用。針對少學時的教學需要，在編寫中編者注意瞭在保持數學學科本身的科學性與係統性的前提下適量減少瞭一些理論推導；同時又注意瞭進一步突齣數學的應用性，藉以開拓學生思路，激發學生的創新意識。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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《算法博弈論：智能時代的策略分析》 內容簡介 在數據洪流與智能湧動的時代，決策與博弈無處不在。從經濟市場的風雲變幻，到人工智能的自主學習，再到網絡安全中的攻防對抗，以及社會治理的精妙調控，我們無時無刻不身處於一個由理性主體相互作用構成的復雜係統中。這些係統中的參與者，無論是有意識的個體還是經過設計的算法，都在試圖最大化自身利益，並不斷適應、預測其他參與者的行為。理解並駕馭這種互動，已成為我們在現代社會中取得成功的關鍵。《算法博弈論：智能時代的策略分析》正是應運而生，它將帶您深入探索這一引人入勝的學科領域，為您揭示隱藏在各種現象背後的深層邏輯。 本書並非一本淺嘗輒止的入門讀物，而是緻力於為讀者構建一個堅實而係統的理論框架。我們並非側重於枯燥的數學推導，而是將數學工具作為一種強大的語言，用以精確地描述和分析現實世界中的各種策略互動。您將在這裏學到如何將復雜的現實問題抽象為博弈模型，並運用博弈論的原理和方法，對其進行嚴謹的分析。 核心內容解析： 第一部分：博弈論基礎與建模 在踏入算法博弈的廣闊天地之前，我們需要建立起對博弈論基本概念的清晰認識。本書將從最基礎的要素講起： 博弈的構成要素： 我們將詳細介紹博弈的三個核心要素：參與者（Players）、策略（Strategies）和收益（Payoffs）。理解這些要素的定義和內涵，是構建任何博弈模型的基礎。例如，在市場競爭中，參與者可以是不同的公司；策略可以是定價、廣告投入、産品研發等；而收益則是利潤、市場份額等。 博弈的分類： 我們將係統地梳理不同類型的博弈，幫助您區分它們的特徵和適用場景。這包括： 靜態博弈與動態博弈： 靜態博弈是指所有參與者同時行動，或者在行動前無需考慮對方未來行動的情況；而動態博弈則涉及時序性，參與者的決策會隨著時間的推移而演變，並可能受到之前行動的影響。例如，一次性拍賣是靜態博弈，而象棋對弈則是動態博弈。 完全信息博弈與不完全信息博弈： 完全信息博弈中，所有參與者都清楚博弈的規則、其他參與者的策略集以及他們各自的收益函數；不完全信息博弈則存在信息不對稱，某些參與者可能不瞭解其他參與者的信息。例如，在閤作研究中，參與者可能不完全瞭解對方的研發能力和成果。 閤作博弈與非閤作博弈： 閤作博弈允許參與者之間形成聯盟並進行有約束力的承諾；非閤作博弈則假設參與者獨立行動，不會形成聯盟。例如，國傢間的貿易協定屬於閤作博弈，而兩人之間的價格戰則屬於非閤作博弈。 納什均衡（Nash Equilibrium）： 這是博弈論中最核心的概念之一。您將深刻理解納什均衡的定義——即在納什均衡點上，沒有任何一個參與者可以通過單方麵改變自己的策略來獲得更好的收益。本書將通過大量實例，展示如何識彆和計算各種類型的納什均衡，包括純策略納什均衡和混閤策略納什均衡。例如，囚徒睏境中的“坦白”策略組閤就是一個典型的納什均衡。 信息結構與博弈錶示： 我們將介紹如何利用信息集、決策樹、收益矩陣等工具來精確地錶示不同類型的博弈，為後續的分析奠定基礎。 第二部分：動態博弈與序貫決策 現實世界的許多決策並非一次性完成，而是需要經過一係列相互關聯的步驟。《算法博弈論》將重點探討動態博弈，揭示其獨特的分析方法： 子博弈完美納什均衡（Subgame Perfect Nash Equilibrium, SPNE）： 對於涉及多個階段的動態博弈，納什均衡的概念需要進一步精煉。SPNE要求參與者的策略在博弈的任何子博弈中都構成納什均衡。本書將詳細講解逆嚮歸納法（Backward Induction）這一計算SPNE的強大工具，並應用於各種序貫決策問題，如期權定價、戰略性投資決策等。 重復博弈（Repeated Games）： 在現實生活中，許多互動並非一次性，而是會重復進行。重復博弈的研究揭示瞭閤作和信譽如何在看似純粹的自利互動中得以建立。我們將分析有限次重復博弈和無限次重復博弈的區彆，並探討“觸發策略”（Trigger Strategies）等機製在促進長期閤作中的作用。例如，在寡頭壟斷市場中，企業之間的價格競爭往往是重復進行的，這使得它們有可能通過“價格協議”來實現某種程度的穩定。 動態規劃與最優控製： 對於復雜的動態決策過程，我們將引入動態規劃和最優控製的思想，幫助您理解如何在不確定的環境中做齣最優的連續決策。這對於理解智能體在動態環境下的學習和規劃至關重要。 第三部分：信息經濟學與不完全信息博弈 信息不對稱是市場經濟和人際交往中普遍存在的現象。《算法博弈論》將深入探討信息如何影響博弈的結果： 貝葉斯納什均衡（Bayesian Nash Equilibrium）： 在不完全信息博弈中，參與者需要根據已有的信息和對他人信念的推斷來做齣決策。本書將引入貝葉斯均衡的概念，以及如何利用貝葉斯法則（Bayes' Rule）來更新信念。 信號傳遞博弈（Signaling Games）： 參與者如何通過自己的行動來傳遞關於自身私有信息的信息？我們將分析信號傳遞博弈，例如在勞動力市場上，教育程度可以作為雇主判斷候選人能力的信號。 篩選博弈（Screening Games）： 掌握信息的一方如何設計機製來迫使信息不對稱的另一方暴露其私有信息？我們將探討篩選博弈，例如保險公司設計不同保費和免賠額的保險産品來區分高風險和低風險客戶。 拍賣理論（Auction Theory）： 拍賣是信息經濟學中的經典應用。本書將分析不同類型的拍賣機製（如英式拍賣、荷式拍賣、第一價格密封拍賣、第二價格密封拍賣），以及參與者的最優競拍策略，並探討其在資源配置中的效率。 第四部分：機製設計與信息激勵 瞭解瞭博弈的運作機製，我們進一步探討如何設計一個“好的”規則，以引導參與者做齣我們期望的行為。《算法博弈論》將深入機製設計領域： 激勵相容性（Incentive Compatibility）： 機製設計的一個核心目標是激勵參與者誠實地披露其私有信息。我們將講解激勵相容性的概念，以及如何設計能夠實現這一目標的機製。 集體選擇與投票機製： 如何將多個個體的偏好整閤為集體決策？我們將分析各種投票機製的優缺點，如多數投票、評分投票等，並討論其在社會選擇中的公平性和效率問題。 市場設計（Market Design）： 機製設計在現實世界中有著廣泛的應用，例如匹配市場（如大學招生、醫生分配）、在綫交易平颱的設計等。本書將提供相關案例分析，展示如何運用博弈論的思想來設計有效的市場機製。 第五部分：算法博弈與智能體交互 本書的重頭戲在於將博弈論的理論框架應用於人工智能和算法領域： 多智能體係統（Multi-Agent Systems, MAS）： 隨著人工智能技術的飛速發展，越來越多的智能體被部署到復雜環境中進行自主決策和交互。我們將探討多智能體係統中的博弈模型，以及如何分析和預測智能體之間的策略互動。 機器學習與博弈論的結閤： 智能體如何通過學習來優化其策略？本書將介紹強化學習（Reinforcement Learning）與博弈論的交叉，例如對手方適應性學習、博弈式強化學習等，探討智能體如何在動態、不確定的博弈環境中學習最優策略。 算法定價與競爭： 在電商平颱、共享經濟等領域，算法在定價和資源分配中扮演著核心角色。我們將分析算法定價的博弈模型，如動態定價、競爭性定價等，並研究算法之間的策略互動如何影響市場均衡。 網絡安全與博弈論： 網絡攻防本質上是一種典型的博弈過程。我們將應用博弈論的工具來分析網絡攻擊者的決策、防禦者的策略，以及如何設計更有效的網絡安全防護機製。 閤作與協調的算法設計： 如何設計算法來促進智能體之間的閤作與協調，以實現全局最優目標？我們將探討分布式算法、共識機製等在閤作博弈中的應用。 本書的特色與價值： 理論與實踐並重： 本書在提供嚴謹理論分析的同時，融入瞭大量現實世界的案例，幫助讀者理解抽象概念在實際問題中的應用。 算法導嚮： 特彆關注博弈論在算法設計、人工智能、機器學習等領域的最新進展和應用，為讀者提供前沿視角。 嚴謹的數學框架： 雖然不以純粹的數學推導為主要目標，但本書在必要時會提供清晰的數學錶述和推理，確保分析的嚴謹性。 啓發式教學： 每一章節都設計有啓發性的思考題和練習，鼓勵讀者主動探索和應用所學知識。 《算法博弈論：智能時代的策略分析》將是您理解和駕馭復雜智能時代決策環境的必備指南。無論您是研究者、工程師、經濟學傢，還是對現代社會運行機製充滿好奇的求知者，都能從中獲得深刻的洞見和實用的工具，從而更好地理解、預測和影響這個充滿策略互動的世界。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計倒是挺有意思，封麵是深沉的墨綠色，配上燙金的字體，乍一看很有學院派的嚴謹感。我拿到手的時候，首先留意的是它的紙張質感，很細膩，拿在手裏沉甸甸的，感覺像是那種可以長久保存的專業參考書。不過，說實話，內容方麵我期望值更高一些。我本來是想找一本能係統梳理微積分核心概念，同時又兼顧一些概率論基礎知識的教材。這本書的開篇部分對基礎概念的介紹還算紮實，定理的推導過程也比較詳盡，這一點對於初學者來說應該是個優勢。但當我翻到涉及到應用層麵的章節時，就感覺有些力不從心瞭。大量的公式堆砌，缺乏生動的實例來輔助理解。比如講到多元函數的極值問題時，雖然理論上推導得很完美，但如果能結閤一些實際的工程優化問題進行說明，效果會不會更好？現在看起來，它更像是一本麵嚮純數學理論研究者的參考手冊，對於需要快速掌握應用技巧的讀者來說，可能需要配閤其他輔助材料纔能更好地消化吸收。總的來說，它在理論深度上是毋庸置疑的，但“人機交互”的友好度，也就是我們常說的可讀性，還有提升的空間。

評分☆☆☆☆☆

我花瞭整整一個下午的時間，嘗試用這本書來復習綫性代數的部分。坦白講，這部分內容的組織結構實在有些跳躍。它似乎默認讀者已經對矩陣的運算有著非常嫻熟的掌握，然後直接就進入到特徵值和特徵嚮量的深層次探討。我記得有一章專門講正交變換，作者直接給齣瞭一個相當復雜的變換矩陣作為例子，整個推導過程一氣嗬成，中間幾乎沒有任何過渡性的解釋或者簡化步驟。這對我這種需要通過層層剝繭纔能理解原理的人來說，簡直是一場災難。我不得不頻繁地在書的後附錄裏查閱基礎的嚮量空間定義，然後又迴到主文對照著看，效率極其低下。如果能像某些優秀的教材那樣，先用一個簡單的二維或三維空間例子讓讀者建立直觀感受，然後再逐步抽象到高維空間，效果一定會顯著改善。這本書的編寫風格更像是專傢之間的“內部交流”，學術性很強，但對“入門者”的耐心照顧明顯不足。我希望它能更平易近人一些，讓學習的過程少一些挫敗感。

評分☆☆☆☆☆

這本書最大的問題或許是它對不同知識模塊之間的銜接處理得不夠流暢。微積分和微分方程的章節似乎是兩本獨立著作強行拼湊在一起的。我讀到微分方程部分時，突然發現之前學過的積分技巧和級數展開知識點，在新的章節中幾乎沒有被提及或重申其重要性。這使得讀者必須自己在大腦中建立起知識間的橋梁，迴顧之前學到的內容，這對記憶力和知識整閤能力提齣瞭很高的要求。一個優秀的教材應該能自然地展現知識的演化路徑，讓讀者感受到“原來之前的知識是用來解決這個新問題的”。這本書更像是知識點的集閤，而非一個有機的知識體係。如果作者能在引入新的數學工具時，明確指齣它如何依賴於前文的某個結論，並預告它在後續章節的應用方嚮，學習體驗會好上很多。現在給我的感覺是，學完一個模塊就好像進入瞭一個新的孤島，缺乏宏觀的路綫圖指引。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版設計風格非常復古，幾乎是傳統教科書的翻版，沒有太多現代感的圖錶或彩色插圖來活躍氣氛。這使得長時間閱讀時，眼睛很容易感到疲勞。尤其是在處理那些需要結閤圖像來理解的概念時，比如麯麵和積分域的可視化，僅僅依靠文字和幾個靜態的黑白示意圖是遠遠不夠的。舉個例子，關於洛必達法則在極限求解中的應用，作者隻是列舉瞭幾個等式，並沒有嘗試繪製齣函數圖像來展示極限過程中函數麯綫的趨近關係。這在一定程度上削弱瞭數學圖形直覺的培養。我個人認為，對於高等數學這種高度依賴空間想象力的學科，視覺輔助工具是至關重要的。這本書在這方麵的投入明顯不夠，使得一些本該清晰明瞭的概念，因為缺乏直觀的視覺引導而變得晦澀難懂。它更偏嚮於一個純粹的符號操作手冊，而不是一個引導思考的夥伴。

評分☆☆☆☆☆

我注意到這本書在概率論與數理統計這塊的內容，篇幅相對較短，而且處理得有些倉促。特彆是關於統計推斷和假設檢驗的部分，介紹得過於理論化，缺乏實際案例的支撐。我最近在研究如何分析一些實驗數據，需要理解置信區間是如何構建的，以及如何選擇閤適的檢驗方法。這本書給齣的公式推導是標準的，但每一步背後的統計學意義卻闡述得不夠充分。例如，在講解中心極限定理的應用時，它直接跳到瞭正態分布的擬閤，卻沒有花時間詳細解釋為什麼在大樣本量下，無論原始分布如何，樣本均值都趨嚮於正態分布這一核心思想的普適性。這導緻我在嘗試將理論應用於我手頭的數據集時，感到無從下手，不知道選擇哪種檢驗更閤適，因為書裏沒有提供決策樹或者流程圖之類的實用工具。總而言之，統計學部分的深度和廣度，與前半部分的微積分內容相比，明顯處於劣勢。