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标题: 【图书推荐】数学中国图书推荐 [打印本页]

作者: 厚积薄发    时间: 2010-7-28 17:10
标题: 【图书推荐】数学中国图书推荐
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1
http://www.china-pub.com/196746
书名:
e的故事:一个常数的传奇
file:///C:\DOCUME~1\ADMINI~1\LOCALS~1\Temp\60N6P`(I$ID3HK%C5`L_)0I.jpg 未命名.jpg
内容简介:
银行存款利息、向日葵种子的分布以及圣路易斯大拱门的外形,因为神秘的数字e而有了千丝万缕的联系。e的背后隐藏着无数鲜为人知的传奇,牛顿与莱布尼茨到底谁才是微积分的??发明者?二人的宿怨在科学界引起了怎样的轩然大波?伯努利家族缘何在科学领域称霸了一百多年?数学家约翰?伯努利与音乐家巴赫这两位貌似毫无交集的人物会面时是什么情景?听Maor讲述e的故事,一一解开你心中的谜团。
$ D+ Q' O  E2 y! r: O! S- x, t这里包罗万象,既描绘了数学、物理、生物、音乐、金融等众多领域中与e密切相关的现象,也展示了关于e的著名公式、定理和法则。这些趣味横生的历史故事和缜密严谨的数学论断交织在一起,让你从全新的角度去审视这一熟悉又陌生的常数,更让人于走马观花之间了解几千年来数学发展的一个侧影。2 s7 V5 c0 O- w' v3 k

' K; V4 t$ R* R/ ?% g
目录:
1 约翰·纳皮尔 1 5 K6 F' ~! z" Z  c
2 认知 9
9 _  W+ x; ^6 e: Y1 m  ?9 }对数运算 17 / h' ^( j$ v7 u- d. e# z
3 财务问题22
  ?' E3 H+ z: x# K- y: b$ H4 若极限存在,则达之 27 8 `. ]7 s5 x; M) S, o% `5 t
一些与e 有关的奇妙的数37
( x/ f- X- v2 K. r2 x5 发现微积分的先驱 40   A+ Z; P* _# {( Y0 S
6 大发现的前奏 50 + t/ `- r' K  Y) A
不可分元的应用 58 - Q2 Y4 ]3 h8 N( R2 S& D  n
7 双曲线的求积 60
( J* q0 B$ N( C) ]% H8 一门新科学的诞生 74
/ {2 v1 s- x% z0 k% w' a" m3 f9 伟大的论战 88
/ o5 Z  ~' b, H: u: B9 S. n( ~! S. ~/ s; X记法的发展史102
. X* }0 [7 R/ b/ f: c# T' C10 ex:导数与自身相等的函数106
  ?; i! n8 L7 T, Y0 T  n跳伞者 119
% O' s9 L) R2 m( n' u感觉可以量化吗 121 ) _6 d1 z) w7 ]* y% M0 \$ \
11:神奇螺线 124
, D( ~4 ^" W9 N1 j# i约翰·塞巴斯蒂安·巴赫与约翰·伯努利的历史性会面 142 . R) I2 H" u1 H4 d! w) ^% k
艺术界和自然界中的对数螺线149 & \3 U9 I( A- _7 ~
12 (ex+e-x)/2:悬挂的链子 156
.惊人的相似性 165
7 |: E  v* Q* I6 e5 W: u$ {: Ce 有关的有趣公式 169
2 |3 k' P8 u2 P/ n0 b, v13 eix最著名的公式” 172
9 Z% s4 T& X8 A( D# l& Ze 的历史中有趣的一幕 182
0 D' N' o# L$ q2 _3 X14 ex+iy:化虚数为实数 184 * W. {* S' U4 Z' f6 B% L
一个非同寻常的发现 205 ' \3 C( W; H# e6 E$ C
15 e 究竟是怎样的一个数 210 1 c; N  m3 Z' C# n; O
221 # H1 |) n( r. `' h2 ~4 W
附录1 关于纳皮尔对数的一些说明 222 # _6 s8 s* a& D4 K) g
附录2lim(1+1/n)n n→∞时的存在 225 & u% ^) I: D" w+ G5 J4 X, I
附录3 微积分基本定理的启发式推导 228 4 E  T4 X! r( a
附录4 h→0 lim(bh?1)/h=1 lim(1+h)1/h=b ) s6 w5 O! H' U% P& g
之间的互逆关系 230 6 g% D( C! L+ ]1 x$ ?
附录5 对数函数的另一种定义 232 8 n' |4 }1 k* B, J* l  w
附录6 对数螺线的两个性质 235 ! D- ^/ p$ y- l8 ?* C
附录7 双曲线函数中参数?的解释 238
3 U& Q- R' ?6 O: o附录8 e 的小数点后100 241 ! ^3 b' V  I) @) ]2 i, a! C+ l( I
参考文献 242

7 l6 C" t5 I' N8 T. b9 j& ^% v3 k
2
http://www.china-pub.com/196695
书名:
数学分析八讲(伟大的数学教育家辛钦潜心编著的经典教材)
1.jpg

( l4 s7 M. a% {9 a- M( H$ e( R/ l
内容简介:
本书通过八讲内容:连续统、极限、函数、级数、导数、积分、函数的级数展开和微分方程,概述了数学分析中易于了解和记忆的基本思想、基本概念和基本方法,使读者可在短时间内对数学分析的全貌有初步的了解,并学会掌握数学分析的精髓。* @( K+ J# o9 H6 @% K
本书虽是给那些想提高自己数学分析水平的工程师写的,但对于经济学家、数学教师、数学系的学生等,都具有非凡意义。
/ X8 [! s4 a. E. u5 z( k/ Z# Y- m短短八个讲座,让你不仅了解数学分析的概貌,更让你领会数学分析的精髓。这本由伟大的数学教育家辛钦潜心编著的经典教材,思路清晰、引人入胜,全面梳理了数学分析的主要内容。* B0 e7 \" A! ^- H  U/ t3 M: V
本书是作者在国立莫斯科大学为工程师授课的教案,书中选材独到,叙述深入浅出,娓娓道来。即使是只学过最简单的数学分析课程的人也能容易地阅读理解。在此基础上,你可以进而深入学习本课程的任何专题。无论你是工程师、经济学人、数学教师,还是数学系的学生,阅读本书都能收益匪浅。2 @6 [/ n3 @/ o) C7 V/ S9 W
目录:
第一讲 连续统 1 6 I1 P' ^* [3 @  }3 }8 S2 g
第二讲 极限 15 % s" P, L, P1 }' L1 Q" F
第三讲 函数 31
/ \9 p/ W  g! X8 b8 A% ]6 H5 m第四讲 级数 51
; y% h/ j1 l& Y) v$ S- T第五讲 导数 73 , R+ s1 H6 D/ v) ?: c
第六讲 积分 99
+ x/ P( X' u( ?  H+ l0 p  |第七讲 函数的级数展开 127   L) Z4 P+ ~0 ?5 [) G
第八讲 微分方程 150 ( x; J# H9 u/ V, K
译后记 169
2 S5 D6 F8 Z+ l* k: B1 m& o! N* p
3
http://www.china-pub.com/196698
书名:
实变函数论(第5版)
2.jpg
内容简介:
本书是俄罗斯(苏联时期)杰出数学家И. П. 那汤松的一本重要著作,影响很广。本书在20世纪50—60年代曾是我国高校数学专业实变函数论课程的重要教学参考书。本版系根据原书1956年第2版中译本,对照原书2008年第5版原文校订后重新出版的。
: d* J5 j: q7 Z1 \! U$ _全书共有18章,主要内容为:可测集与可测函数、勒贝格积分、可和函数与平方可和函数(包括空间L2l2Lplp等)、有界变差函数与斯蒂尔切斯积分、绝对连续函数与勒贝格不定积分,以及与上述内容对应的,在多元函数情形和无界函数情形的扩展;以小字排印的有:奇异积分与三角级数、集函数及其在积分论中的应用、超限数、函数的贝尔分类、勒贝格积分的推广(包括佩龙积分、当茹瓦积分和积分的抽象定义等)。这些内容虽然超出了教学大纲,但其丰富的材料为其他函数论方面论著中所不多见,有较大参考价值。为内容叙述的需要,还专辟一章(第18章)介绍了泛函分析的某些知识。在大部分章末都附有相当数量的习题,其中多数难度较大。
2 J7 ]3 B; e9 K) w$ \本书论述详尽、明晰而又言简意赅,内容逐步深入。一些典型的处理方法有助于启发读者思考。除了俄文原著,本书曾被译成7种文字出版。1 M  D( O1 M6 a# k) `6 Q
本书可作为数学专业大学生、研究生、教师和有关工作者的参考书。
, M# a! U  c1 \2 k
目录:
《俄罗斯数学教材选译》序" a: s, J) i, v) L7 k
初版序言摘要
# r( z& d8 K" [; ~* C  H: `5 X7 _2版序言
3 Q& {4 Z9 _% y. ?第一章 无穷集
; I* E& j: B" }, t5 r1 f1. 集的运算
2 _' X6 C$ g* U1 m# R! K2. 一一对应 1 o! ~. a- \0 w% _5 G& J* W8 Z
3. 可数集
# B0 ^  s; f( C8 O4. 连续统的势
% s7 l; O" @9 S$ [- R5. 势的比较: T, t' g' V/ r$ w# n+ o: G9 i  f
第二章 点集 5 v9 C( W8 X; H2 c$ q
1. 极限点 ' T3 q( x/ _0 |. L! A: D4 X
2. 闭集 : L4 M! [: e4 u9 A8 u) Y9 P2 `
3. 内点及开集 5 y" I1 Y0 }1 k* j- S$ E
4. 距离及隔离性 " ~* O2 P+ t' l  j
5. 有界开集及有界闭集的结构
: a7 R2 B  ]- q7 Q0 d8 d% s6. 凝聚点、闭集的势
" q; u9 n3 P8 `$ [: O- M第三章 可测集 5 P4 D4 @/ e7 E& o5 D( A& H, X" {
1. 有界开集的测度 ; t( O0 [7 [9 t4 w6 s3 ~
2. 有界闭集的测度 0 v4 l" }9 M& ]: K
3. 有界集的内测度与外测度
.4. 可测集
& w+ b  V2 b+ T4 K4 \5. 可测性及测度对于运动的不变性: b1 u0 e+ l* e4 ], C
6. 可测集类 ' K! s. Q3 s3 K
7. 测度问题的一般注意
" C$ @5 x9 d5 q9 M8. 维塔利定理: x) u  {6 d; |
第四章 可测函数 4 N; M# T% d) a% L; e+ G% C3 X  x
1. 可测函数的定义及最简单的性质1 g  u' x8 g& m' Z$ s3 f
2. 可测函数的其他性质 2 b5 h2 B! F  Y9 h% g! I; S$ H. u
3. 可测函数列、依测度收敛 + I$ _3 j  e$ K7 M! g' N9 _- @' u8 P
4. 可测函数的结构 ; D# h* c3 R& v" U* w% P
5. 魏尔斯特拉斯定理- S" _# P2 t! U3 `4 _0 [6 G7 {
第五章 有界函数的勒贝格积分
! @8 C' d, {( q+ P: T( y1. 勒贝格积分的定义 / ?9 N- ?: C' j! r0 I/ x' E* {1 Q
2. 积分的基本性质
/ r& y+ m; s% }0 w3. 在积分号下取极限
4 i% I) i3 `+ j8 v- `4. 黎曼积分与勒贝格积分的比较 6 j, h! E& Q: D" u! H) d
5. 求原函数的问题
3 f3 E2 V% t* M% Q* z第六章 可和函数
+ Y% w$ n) [; h1 n3 S$ m% G( D$ E  @1. 非负可测函数的积分
  I. s- ~# A5 I$ Q. Y% y; N0 L2. 任意符号的可和函数
) ^5 P& S, w% g  e' j3. 在积分号下取极限
6 I) Y" w) h; v# U第七章 平方可和函数
8 R/ n: X9 c" g. g1. 主要定义、不等式、范数 6 O: ~/ _+ |/ S0 @9 a8 X
2. 均方收敛
- Z5 B9 o9 Y( i/ L" _7 ?8 C; E2 G8 T3. 正交系
, L# W/ Q. ?* ]7 _+ |2 T4. 空间l2 8 w2 Z0 ^2 x; a7 ^8 I: @8 u7 w
5. 线性无关组
1 |2 X$ m/ `% P! _% u6. 空间Lplp
+ \* x8 s; F# k6 k. |" N2 W6 D; A, e第八章 有界变差函数、斯蒂尔切斯积分
$ s2 q( v! o4 m) }7 l8 j1. 单调函数 & _. y( |2 s* ~' `1 E+ W. w7 v
2. 集的映射、单调函数的微分 6 L/ M" R' k4 E7 o- p) f0 u2 ]
3. 有界变差函数
; G7 r5 B6 R- h6 M7 ]" K) d% n4. 黑利的选择原理 ' k( g# h! d, M" B# ~- ?
5. 有界变差的连续函数 , o* v# E: e! c5 e
6. 斯蒂尔切斯积分
; B" C, t1 U2 F* k$ z7. 在斯蒂尔切斯积分号下取极限
1 K: S! r' X0 {* ?& x6 p/ P8. 线性泛函* w, d2 r+ |; x* }, T
第九章 绝对连续函数、勒贝格不定积分 1 w' s* R2 a$ A  m5 ^( v
1. 绝对连续函数
# Y6 E+ g- X4 l5 e2. 绝对连续函数的微分性质 , w: [3 N5 n' E6 C, j5 H  {" R
3. 连续映射
1 v2 l2 o- @3 e8 L1 u4. 勒贝格不定积分 1 }8 C. m; e2 Y6 Q3 c! Z
5. 勒贝格积分的变量变换
/ ?! ?; @; a" Q5 l) @& N* T3 f4 b6. 稠密点、近似连续
& C0 l- a$ E) g4 Z! q& v) |: Z7. 有界变差函数及斯蒂尔切斯积分的补充
2 m$ D! l, a; Q7 t8 ]* m+ b/ R0 I8. 求原函数的问题0 e$ z9 _1 F* f8 R! d
第十章 奇异积分、三角级数、凸函数 $ ^1 ~0 C9 ?% L: G! _
1. 奇异积分的概念
& i" x+ w  {7 A: [0 H2 p1 `2. 用奇异积分在给定点表示函数 4 V. ]7 s7 U, a
3. 在傅里叶级数论中的应用 " f. _1 h9 M6 e4 a; N; s
4. 三角级数及傅里叶级数的其他性质
6 T9 {9 x% h, r% U' m  {; h5. 施瓦茨导数及凸函数
$ Y4 Q" h' T4 y# T8 F6. 函数的三角级数展开的唯一性
7 h+ s$ x  J! S3 u* Y8 i2 o第十一章 二维空间的点集
3 W! Q# x& q5 W3 {, @/ `" z1. 闭集
' N3 _+ j1 h. }" Z2. 开集 * L- J  ~# a( M
3. 平面点集的测度论
! G. l; f4 Y6 W3 u3 \+ {/ ^3 t4. 可测性及测度对于运动的不变性$ e0 c* B! }2 [  T3 M
5. 平面点集的测度与其截线的测度间的联系
8 X' ?2 F  R+ C/ v第十二章 多元可测函数及其积分
) g% V( }; {& _; t1 i1. 可测函数、连续函数的拓广 1 y- R( I4 }- v; k# u* S
2. 勒贝格积分及其几何意义 1 C  y2 G* b( B
3. 富比尼定理
. p' z. v0 \# R1 T/ j4. 积分次序的变更* r# O) b- F4 f; @' q* l
第十三章 集函数及其在积分论中的应用 ! F2 M$ d! }! o8 U& \7 n
1. 绝对连续的集函数   z1 }* z4 U3 l. O
2. 不定积分及其微分
4 Q3 v: V& [3 B/ h# L. m3. 上述结果的推广
5 r2 ?9 s! P, |0 {$ I第十四章 超限数 & e6 [. l" h/ M" u; @- W
1. 有序集、序型
: f0 e/ Q9 E/ g  `5 ?: a. r2. 良序集 1 g$ K8 w. P; d6 y* `& Z( S
3. 序数 - J# m# Q' g+ S' p0 [
4. 超限归纳法 3 _  ~. N( }: n: x9 F2 r/ K
5. 第二数类
! L+ e6 Q6 ~+ ~  L* o6. 阿列夫
9 y. H1 a, }7 G) o4 T: {& K8 h( k7. 策梅洛公理和定理2 e2 e6 ?" T: V6 \5 H
第十五章 贝尔分类 ) I" S$ M! j& |  [9 w: o1 g' s
1. 贝尔类
( L2 Q/ w. [4 J+ Z4 l" s2. 贝尔类的不空性
  r, T/ m: h( p9 L3. 第一类的函数
+ y! Z/ O3 T0 v/ H  k/ m. D9 e4. 半连续函数
$ G$ W  w- V5 h第十六章 勒贝格积分的某些推广 - A8 `% O' `; H) \# O- Q6 d
1. 引言 8 @" t0 G0 Z0 S- D- I4 @
2. 佩龙积分的定义 : c4 Z( Z6 u) a4 u& q! ~
3. 佩龙积分的基本性质 8 R* ?, H8 C+ O0 H; h% t
4. 佩龙不定积分
$ b/ h6 J5 ~$ Q$ F6 b, ]9 P5. 佩龙积分与勒贝格积分的比较
" }1 r2 `0 ^! b6 i9 B6 `8 C6. 积分的抽象定义及其推广 ! B, L" {/ O# ~" f- c
7. 狭义的当茹瓦积分
- O" i8 B, D& v, J' q/ Y8. Γ.哈盖定理
) t; z& k8 a( X; I* P9. Π.С.亚历山德罗夫—Γ.罗曼定理 / X0 G' T. }: k% g/ g$ j
10. 广义的当茹瓦积分的概念
$ B2 u( x4 }% ]7 \1 e/ H# {7 U: ~第十七章 在无界区域上定义的函数 . w- ~; B  N; k$ u$ m/ m
1. 无界集的测度
. L% ?% Q, v% V& ]2. 可测函数
, M5 S( {. c& L% j3. 在无界集上的积分 " Y: t) n4 J, i; u% @! u
4. 平方可和函数 : o# v2 c0 ~% [6 }
5. 有界变差函数、斯蒂尔切斯积分
: o* v# q; x7 {% X2 ]: N6. 不定积分及绝对连续的集函数
9 G+ U8 M4 w5 k; Q( |4 w0 a+ Q/ {第十八章 泛函分析的某些知识 * F( w' B3 N# }2 }/ C
1. 度量空间及其特殊情形——赋范线性空间 4 W. s7 A. \! P" ~; A: V2 n
2. 紧性
. |' j! D3 v2 ]* o, u3. 某些空间的紧性条件 " `4 w1 f: D( K* i  s. V* L6 w) V
4. 巴拿赫的不动点原理及其某些应用) b# ]2 y$ k9 u' ~* s) F  Z
附录& y8 E7 @1 C; b) Y
. 曲线弧的长- I+ ^0 T& M3 i; o
. 施坦豪斯例子, l4 \2 C) y3 E0 R' X, r; D: [: s0 K, ^+ ~) `
. 关于凸函数的某些补充知识) F; @4 ~/ U) r" |) R8 h7 Y
补充 豪斯多夫定理
* S' B, z' W: b$ j- {+ \3 D# b外国数学家译名对照表  }3 [( l3 v, n, s3 z4 R, K
名词索引% ]+ ]/ k& Z5 \; M  w
5版校订后记+ E. c6 k2 W" s* a) Y
+ G4 Z. X1 X: I" X, p) w( b: j0 |
4
http://www.china-pub.com/196663
书名:
概率论教程(英文版·第3版)
3.jpg
内容简介:
随机变量和分布函数,测度论,数学期望,方差,各种收敛性,大数律,中心极限定理,特征函数,随机游动, 马氏性和鞅理论.本书内容丰富,逻辑紧密,叙述严谨,不仅可以扩展读者的视野,而且还将为其后续的学习和研究打下坚实基础。此外,本书的习题较多,都经过细心的遴选, 从易到难, 便于读者巩固练习。本版补充了有关测度和积分方面的内容,并增加了一些习题。
本书是一本享誉世界的经典概率论教材,令众多读者受益无穷,自出版以来,已被世界75%以上的大学的数万名学生使用。本书内容丰富,逻辑清晰,叙述严谨,不仅可以拓展读者的视野,而且还将为其后续的学习和研究打下坚实基础。此外,本书的习题较多, 都经过细心的遴选, 从易到难, 便于读者巩固练习。本版补充了有关测度和积分方面的内容,并增加了一些习题。
目录:
Preface to the third edition iii
Preface to the second edition v
Preface to the first edition vii
1 Distribution function
1.1 Monotone functions 1
1.2 Distribution functions 7
1.3 Absolutely continuous and singulardistributions 11
2 Measure theory
2.1 Classes of sets 16
2.2 Probability measures and theirdistribution functions 21
3 Random variable. Expectation. Independence
3.1 General definitions 34
3.2 Properties of mathematical expectation41
3.3 Independence53
4 Convergence concepts
4.1 Various modes of convergence 68
4.2 Almost sure convergence; Borel-Cantellilemma 75
4.3 Vague convergence 84
4.4 Continuation 91
4.5 Uniform integrability; convergence ofmoments 99
.5 Law of large numbers. Random series
5.1 Simple limit theorems 106
5.2 Weak law of large numbers 112
5.3 Convergence of series 121
5.4 Strong law of large numbers 129
5.5 Applications 138
Bibliographical Note 148
8 Characteristic function
6.1 General properties; convolutions 150
6.2 Uniqueness and inversion 160
6.3 Convergence theorems 169
6.4 Simple applications 175
6.5 Representation theorems 187
6.6 Multidimensional case; Laplace transforms 196
Bibliographical Note 204
7 Central limit theorem and itsramifications
7.1 Liapounov's theorem 205
7.2 Lindeberg-Feller theorem 214
7.3 Ramifications of the central limittheorem 224
7.4 Error estimation 235
7.5 Law of the iterated logarithm 242
7.6 Infinite divisibility 250
Bibliographical Note 261
8 Random walk
8.1 Zero-or-one laws 263
8.2 Basic notions 270
8.3 Recurrence 278
8.4 Fine structure 288'
8.5 Continuation 298
Bibliographical Note 308
9 Conditioning. Markov property. Martingale
9.1 Basic properties of conditionalexpectation 310
9.2 Conditional independence; Markovproperty 322
9.3 Basic properties of smartingales 334
9.4 Inequalities and convergence 346
9.5 Applications 360
Bibliographical Note 373
Supplement: Measure and Integral
1 Construction of measure 375
2 Characterization of extensions 380
3 Measures in R 387
4 Integral 395
5 Applications 407
General Bibliography 413
Index 415

: k6 }, t2 R2 o7 |5 J
5
http://www.china-pub.com/196386
书名:
实变函数论与泛函分析(下册·第二版修订本)
4.jpg
内容简介:
本书第一版在1978年出版。此次修订,是编者在经过两次教学实践的基础上,结合一些学校使用第一版所提出的意见进行的。本书第二版仍分上、下两册出版。上册实变函数,下册泛函分析。本版对初版具体内容处理的技术方面进行了较全面的细致修订。下册内容的变动有:在第六章新增了算子的扩张与膨胀理论一节,对其他一些章节也补充了材料。各章均补充了大量具有一定特色的习题。
$ V4 X5 R5 f. n( ^" p' c本书可作理科数学专业,计算数学专业学生教材和研究生的参考书。
" I8 |+ H) w9 J* P& ]本书下册经王建午副教授初审,江泽坚教授复审,在初审过程中,陈杰教授给予甚大关注。" t' d! Z5 Q4 o: L5 V8 v' W
目录:
第四章 度量空间
- A1 w' Z  k  V" n# V
41 度量空间的基本概念" v: u  F* i1 s5 C& R5 `6 E
42 线性空间上的范数8 w( Q/ a7 o& g0 ^3 R
43 空间Lp
44 度量空间中的点集
# {9 T6 f! x: c/ X* F9 y
45 连续映照! K( Q7 ]! C1 y) h( B2 j
46 稠密性4 O+ n* }8 _) F0 O' ^1 b) y
47 完备性
# ]6 v/ Q. U& y- Y' M$ Q  ]: d
48 不动点定理
8 Z( X( ~  i6 v- R/ X: I
49 致密集
  `2 p& ~$ q6 U; _5 G5 b" R8 u
410 拓扑空间和拓扑线性空间
0 D' D& ]* Y0 s
第五章 有界线性算子
" J- H: h( {9 g; ^
51有界线性算子
- U7 V/ p* Q% O; h
52 连续线性泛函的表示及延拓& a* l8 D* j8 q" Q
53 共轭空间与共轭算子" {: [, D! p% n" p8 ], |
54 逆算子定理和共鸣定理# L; _9 [, u; E/ m. M
55 线性算子的正则集与谱,不变子空间% v& k) E, Z, H
56 关于全连续算子的谱分析
$ t! B7 N2 p' @; W, `' q# R! d
第六章 Hilbert空间的几何学与算子
. y9 H! }5 B8 a5 j$ F; }) h( K
61 基本概念
.62 投影定理
% \& b+ {; U# l# W" f
63 内积空间中的直交系
* H% G: x- w: T( V
64 共轭空间和共轭算子
/ |  m- Y4 U* q/ o  g% r# F+ N
65 投影算子" w9 r; [' B# W+ E7 {
66 双线性Hermite泛函与自共轭算子: o3 b7 Y2 [* N$ V9 }1 |
67 谱系、谱测度和谱积分
% h: V9 E/ G. A/ n
68 酉算子的谱分解
' P7 H; j1 m& Q3 y
69 自共轭算子的谱分解- E9 d4 L, W0 W
610 正常算子的谱分解+ ~$ K3 U$ D" ^
611 算子的扩张与膨胀3 i9 B5 H2 v  u. w( z
第七章 广义函数3 E% O) Y0 v1 u* S. Q: L
71 基本函数与广义函数
3 ?& _8 ]. ]5 }: o
72 广义函数的性质与运算2 j' a* x- s  z4 q0 t* S! h9 B4 ^2 l
73 广义函数的Fourier变换
0 @, U% y) R& B) P; n- V7 p2 }
参考文献7 z$ ]6 a; c- E
索引
( x1 U  b8 c) `
部分习题答案* Y: R5 w# T7 Z) g& p

5 G% j3 _! m0 y) s
6
http://www.china-pub.com/302535
书名:
概率论沉思录(英文影印版)
5.jpg
内容简介:
本书将概率和统计推断融合在一起,用新的观点生动地描述了概率论在物理学、数学、经济学、化学和生物学等领域中的广泛应用,尤其是它阐述了贝叶斯理论的丰富应用,弥补了其他概率和统计教材的不足。全书分为两大部分。第一部分包括10章内容,讲解抽样理论、假设检验、参数估计等概率论的原理及其初等应用;第二部分包括12章内容,讲解概率论的高级应用,如在物理测量、通信理论中的应用。本书还附有大量习题,内容全面,体例完整。.
本书内容不局限于某一特定领域,适合涉及数据分析的各领域工作者阅读,也可作为高年级本科生和研究生相关课程的教材。
目录:
Part I; X! e3 h/ V$ ^& h, `- b7 d
Principles and elementary applications .
1
3 c2 t. M9 m# h4 i) QPlausible reasoning- I$ G& ]6 F; H) d, W1 V
3
1.1
' ]% E/ F" O, U: e1 W+ F' x" N! HDeductive and plausible reasoning5 a% T; j- g6 n
3
1.2
- _( Q) F' z+ ?) X/ M$ ]Analogies with- C: M* }0 ~  R% A" T: s
slcal theories
0 T5 P/ {9 @8 O3 ]. @* S9 Z& l6
1.30 R8 R9 c7 F0 x) V2 w$ [2 g8 C
The thinking computer
* f: W4 M9 t: t) ~7
1.42 a& C: j; e; X& G- w& c
Introducing the robot: m& p8 n2 M+ r4 y; k$ D
8
1.5
: j$ j; q0 \7 F! K8 o4 \/ PBoolean algebra
5 m- ]4 ?3 Z- _; l. \1 x) m' f$ j9
1.61 A" D% M1 g* \5 C
Adequate sets of operations
9 R- T3 K3 z& r8 k4 _) e! O12
1.78 Y0 t) e" e  A( J& `1 W
The basic desiderata
* g1 i8 o  ^. c7 M$ a17
1.8
2 O2 d$ K" T" o4 `& KComments
( i" H  d% G& b# f. j19
1.8.1
6 Z1 l% ?8 V: ^7 T& z0 f9 C) X; L' VCommon language vs.formal logic
( U9 D3 W; L0 g; U% f( E21
1.8.2
3 Y  Y6 s6 v7 V' v# sNitpicking
3 R$ x  @, r. n3 g23
2
! J$ E: A" P* k) CThe quantitative rules1 N# ]% z  e* E% @& Q% x
24
2.18 K/ g, ~' t$ _3 R. }
The product rule  s8 z+ }+ ?! V7 c+ s* M- A
24
2.2
4 {; Y  S$ f0 [, g; }6 u" lThe sum rule" K9 z; @" x; H. T. M( O
30
2.3( z+ L+ J2 u" |0 a  O' x! e
Qualitative properties' i$ W! ]1 ~% f3 D- ]( S6 o  l9 @
35
2.4
# J- V! i& [) G( cNumerical values: X8 w2 @' A6 g2 ?: G' l
37
2.5/ Z  N) B7 P% p7 J+ o+ v
Notation and finite-sets policy1 ~: C8 v  @9 T( s: {% K# }& m6 R
43
2.6) O$ v: @5 q1 f
Comments: q+ M5 E5 n) e  T
44
2.6.1
$ W* y7 _1 m9 }# l$ h9 RSu ectlve' vs. o ectlve'
6 h' T# a  L6 B! n" R44
.2.6.2
6 E: |$ }& [! l+ O$ [$ M
G/3del'stheorem
1 r' x# {% _" ?45
2.6.3
& D0 x4 R& N  [) M* z5 bVenn diagrams
3 D0 V4 A# e/ b' l47
2.6.4% t. V. s8 K) h/ e; d! @
The Kolmogorov axioms'/ C; Z4 |2 e' x; t6 Z
49
37 }1 a3 R& a# ~$ W; V
Elementary sampling theory8 {4 D+ r# T- t( o" e) l+ T* v
51
3.1  N! ~* d1 F, P" i/ O& m0 R
Sampling without replacement: W2 ]) v3 n3 O8 s( D) \2 H+ ?
52
3.2- n8 b- W6 X2 M. g+ a
Logic vs. propensity
( o2 ?8 {) S% P- I8 e8 l2 Q60
3.34 L. N, z7 p- _6 t4 m2 O# \
Reasoning from less precise information7 T' @- d7 \" T0 u. o! ^
64
3.4
1 H* w$ t7 C5 p. @Expectations66
3.5
1 u6 ~: E- i$ ]6 S9 E6 x, Z- QOther forms and extensions
, {8 \  c5 ~' I4 M6 G4 S68
3.6/ A/ b1 t5 @! r  A; L& L
Probability as a mathematical tool
3 e5 ^8 b2 Z2 F% [, R" @68
3.73 c! N# Y9 q, y! u) H
The binomial distribution
  }$ ^9 n7 J; T! D) \69
3.83 N- b$ h: n8 r. c3 M
Sampling with replacement
9 K. ^( r8 r% ^7 V72
3.8.1
4 }2 |5 t9 ?; SDigression: a sermonon reality vs. models9 v( K; H- u5 }8 |4 b
73
3.9
) f- p) f+ u. @3 Y8 bCorrection for correlations
7 R4 y- A3 }1 u+ ~$ X* H8 |3 C( \) K75
3.10. w9 \1 a2 `, x; v; H! S3 H# g
Simplification81
3.11) i! `' }" A0 n+ q0 `. p  l" h9 a) x
Comments
9 @; E/ o0 Y# X$ K82
3.11.12 A. i* K& i+ D( c9 K# B
A look ahead7 `) T$ q3 U7 l) K
84
4: W5 L8 S/ w% v3 O& z
Elementary hypothesis testing9 a. t' I; X# w3 ^! V. h7 E. N
86
4.1
( E5 m: X" L# K9 C) g3 o$ n# [2 x& |/ bPrior probabilities, w2 \2 s" q  F! @; ?0 Z. T
87
4.2
- A+ O- {4 ^7 W* GTesting binary hypotheses with binary data3 v2 d6 W( \/ Y
90
4.3( e3 d# D, {  {0 R+ G$ `0 x
Nonextensibility beyond the binary case
8 l5 x( B+ {& i0 H3 a. a$ j97
4.4
0 u# ]; d! u6 k9 L+ }Multiple hypothesis testing0 c6 ]5 c- G/ V  Y9 O' _- j( g4 h
98
4.4.1  N/ h0 K! w( E
Digression onanother derivation6 n3 C, T2 m2 s( F# P8 |
101
4.5
& c5 f  D4 h9 n0 D" i( U' D; EContinuous probability distribution functions
! n! F4 t! P0 M) F% q# [107
4.6& P, N7 i- ^5 {) p1 r# `
Testing an infinite number of hypotheses. M/ S2 S4 E! k& @6 E7 I# z4 a
109
4.6.1
; G' w: S4 i9 F* aHistoricaldigression
# m" Q, a! f8 P1 T7 V112
4.7! n; d! G) }2 G3 M+ t% r- ~& Q: s
Simple and compound (or composite) hypotheses. @+ N; N5 C3 C" I. V
115
4.80 l( `3 S4 {# ~' \" q
Comments/ [7 R2 n6 \' a; I5 i- d5 _
116
4.8.10 T- F- P2 z/ A* S/ T9 t% q
Etymology
2 x* ?( i# D7 W: R  h; z1 x% ^116
4.8.2! d  R. F( H! b' G
What have weaccomplished?
. G1 D9 }2 {$ u8 a( y117
5
' N2 ]8 C$ D8 P  v0 j4 VQueer uses for probability theory
) q, H- U" {0 O119
5.1. N& o" X( H+ v: k& |, L/ E
Extrasensory perception) ]4 s  t' }0 w: T1 N& j1 a
119
5.2: {5 t! b0 i* @, W
Mrs S tewart's telepathic powers9 x( ^& e! W2 K! m
120
5.2.1
+ X! t1 P4 `1 @0 _  V* t& zDigression on thenormal approximation/ j/ b1 n3 g4 J5 {, D
122
5.2.2! x  W/ _+ S  X  w  H% @0 Z  l( w
Back to Mrs Stewart
4 i) |# @4 r& y# ?6 i, n122
5.3
  D% F. Z# Y; p) ~" \( J0 gConverging and diverging views- g( e+ F/ ?9 E5 C$ g2 m7 D7 f
126
5.49 f6 c0 Y0 O0 p  w! |
Visual perception-evolution into Bayesianity?- t1 |) w0 U: q* Z' V' C
132
5.5, K# Y7 C- [: n# C- U( J7 O# J$ v
The discovery of Neptune4 ^- g6 i2 y# {% C  m  ~. Y
133
5.5.1# [8 n8 f" x- n* i
Digression onalternative hypotheses' y; Q8 k4 {$ g! j
135
5.5.27 q4 L! l2 `& B) {9 b. c
Back to Newton
2 K/ X  g3 t  v: r+ {  e7 V- K137
5.6' {' r$ S- D0 Z. y
Horse racing and weather forecasting
5 j# Y5 l! _5 _0 a9 G. W5 X140
5.6.1
# I4 m# t" u1 U7 IDiscussion
* c5 c! K9 H; @% l- E' B142
5.79 C* c/ X7 D% ^5 k% J- ~/ ]
Paradoxes of intuition( X6 E/ B. S4 t9 f: ^7 y0 V3 k$ z
143
5.8
) S$ \5 @0 v! q: jBayesian jurisprudence
1 v, Y. }0 E  W* l$ D* z& Q144
5.9: H; D" f3 r5 ]' Y7 n
Comments0 ~9 q6 i8 i. C+ U: T; X8 n
146
5.9.1! M* O9 a7 X4 x) i
What is queer?
$ [$ \# \! H, x) B7 @, P0 |148
6# d1 U/ O; E% J% F' o6 R
Elementary parameter estimation
9 h, j+ P3 l/ {0 R+ z, X149
6.1
/ h! u% m8 d( ^6 kInversion of the um distributions& j. }* W* o' k0 _/ P7 \) r& D
149
6.2* v# J0 W2 k8 r$ v4 N
Both N and R unknown3 S+ V4 u; M/ f9 D
150
6.34 Q" t! K+ o7 E( R' C
Uniform prior& G% h$ {; t$ T. B8 H9 `
152
6.4
: y5 E8 Z; x2 h* E, EPredictive distributions
7 T  f$ l5 D$ C$ y5 _3 N/ K$ N154
6.5
7 ]! G; Q0 H3 _: W( TTruncated uniform priors
# D: L9 `, t9 [$ [( `& J157
6.6
2 W+ ]8 ]  Z; J5 R' `5 uA concave prior9 g# x& v% z* g& p' ~8 _3 U6 R
158
6.7( t8 x2 t; K7 P" y
The binomial monkey prior
& L) w+ y: U( k1 \( e  Q: c160
6.8
* C" z9 C* q- ?Metamorphosis into continuous parameter estimation
3 t  q5 C4 I$ I163
6.92 a4 j& B5 k4 L, u- e1 x- t& k& X
Estimation with a binomial sampling distribution
: H) H) U! s; Q# }- Q163
6.9.1: Z4 \. C( Y5 p, W& \+ R' R  i
Digression onoptional stopping
. ?/ V1 ]/ Q1 F* b1 d166
6.107 \$ E! W6 ^  h/ [' T* j
Compound estimation problems
$ J# _! |* m. U% W% v# L167
6.11, w" @1 X  _- E/ |3 u2 D$ u
A simple Bayesian estimate: quantitative prior information9 r! k3 W, Z, T0 Y
168
6.11.1. Y7 p* j8 ]7 M3 a0 x# N
From posteriordistribution function to estimate 172
6.12
" V3 r; Q9 _/ u( j0 t! uEffects of qualitative prior information) Y5 }! v# _2 W( \
177
6.13
2 V* W5 \7 K# F! ?Choice of a prior9 s' ^* F1 e  Q2 y: r: z' E
178
6.14' N9 v2 o% ~) o& i* L* \" E" E
On with the calculation!$ V' I$ ]' G5 z
179
6.15. Z4 f% C2 L5 a* C2 w
The Jeffrey s prior) a9 {. j) k' U& M; Z
181
6.16
! o! O/ p2 b; Q- ]! e7 \7 v: ]The point of it all4 K3 |$ R7 T3 G
183
6.17- H, e9 v& d5 ^
Interval estimation4 j& n0 [8 C! g
186
6.18
) ~8 @7 F7 H7 r- C7 O/ pCalculation of variance1 S6 a7 v% ?; a( J4 y
186
6.19+ {* H( i0 L$ U. X5 S
Generalization and asymptotic forms. o6 R( [$ h1 N1 R9 H' Y; O
188
6.20
: y5 f  n0 B9 \0 A5 R" WRectangular sampling distribution7 |" t" d9 O$ |0 C: N; F
190
6.21
7 H( k3 K0 X5 Z5 M  nSmall samples192
6.22/ p7 p2 b# b% S) M! x
Mathematical trickery
  p* I( W8 V8 f' q9 A5 U193
6.23
" ?1 l3 ^) F- \6 e8 J$ Q! EComments* {6 U4 e# H% Y9 B5 l: ~- ~
195
7  C- `) c$ u, m' Z  w1 `  h
The central, Gaussian or normal distribution! j, e0 x3 R0 N8 ]
198
7.1/ I0 V. q$ S) A+ L
The gravitating phenomenon
9 h8 D- W5 e8 N  G199
7.2  K0 E: k" K+ c( \3 Q( ~
The Herschel-Maxwell derivation
0 S% Y4 w" `8 t# b" [  e, Q. P+ f200
7.3
% N& {( y' {- |  I! G1 d; DThe Gauss derivation
: O$ \( G# h$ X202
7.4
  y! B7 L3 [. C/ }- YHistorical importance of Gauss's result
! Z$ K) t  u! u! u, I7 I203
7.51 w* E$ s* [% B3 p- J' a( |
The Landon derivation
5 F* J% {$ e, V7 y+ i$ i205
7.6
& v$ B, B6 z; G' |8 u  l. {: t1 WWhy the ubiquitous use of Gausslan distributions?' N  W3 t, X0 ]; \* z# i/ n
207
7.7
0 |4 p: B  S9 F- }Why the ubiquitous success?4 w; E( H6 t$ M' h5 x, r( p8 W
210
7.8
: U- T, F. K1 H; k4 k$ W: hWhat estimator should we use?
% F' F0 K2 e6 F% `8 X0 k) {211
7.9- U. B6 ]! e# H. \
Error cancellation; P& r8 ~% E  f  z2 F7 f
213
7.10
) d+ S% o2 M0 e+ P. O" k6 k. YThe near irrelevance of sampling frequency distributions! }9 A6 i2 g( O
215
7.11( G( y7 [' t2 a! w9 ]$ k7 y+ q
The remarkable efficiency of information transfer
$ q$ U' W, h; N; H' l216
7.121 i" @% s5 z4 {: _3 {4 L
Other sampling distributions
1 U; I, O+ L- v. u6 j218
7.13
5 [8 Z8 O" @2 c; r/ b3 Q- j7 KNuisance parameters as safety devices* u/ I2 H' F; `
219
7.14
0 F4 ~7 F  d- a8 w7 {0 lMore general properties
- |( s0 `3 r7 F+ m. L" ^220
7.15
9 d3 i/ H/ p0 M4 ?Convolution of Gaussians  g8 |+ G$ l/ J! q& L
221
7.16
8 W* ?5 p: M$ T5 A0 \% cThe central limit theorem
) \0 F9 ]* P7 U! e: R" g222
7.17
2 g3 b; a6 _  J: `Accuracy of computations
9 r7 G9 [+ k5 P8 v2 @224
7.187 w) C4 p$ r' |7 l, b2 b' h
Galton's discovery
3 _; O; d- R- D3 `227
7.19
1 F0 C9 o- N7 _( g8 Z8 j: r' WPopulation dynamics and Darwinian evolution
' w2 i/ E' c8 S' z! i229
7.20% C, R5 `6 j2 _6 W: E
Evolution of humming-birds and flowers
/ T4 ~1 n2 I- J6 M' M! h3 r231
7.217 [1 X( J: C6 B. R& ?
Application to economics% i/ m2 e) _, u7 Z1 L' Q8 ?
233
7.22
1 n' |1 G7 d8 x4 vThe great inequality of Jupiter and Saturn
) h: c5 N9 N, k, ]; i3 _4 V* ^234
7.23% \& ^8 S: D8 |6 N, o  F2 D
Resolution of distributions into Gaussians* |8 M$ n4 I5 s; h  z( u2 T
235
7.249 X  ^# P" t+ s2 }- w4 K
Hermite polynomial solutions/ R5 r& f# w: P' u$ `) x& f
236
7.25
# Z$ r! W) o7 y* i% lFourier transform relations
/ P) h' J2 S- k* E$ q" B0 `238
7.265 h- R# r$ p/ p1 n/ _) |
There is hope after all  v$ T1 ?/ V$ ^% m4 w, i0 J
239
7.27
4 ]3 I' Y# s; N- r' S$ ZComments
) j. r5 _0 p: W& h240
7.27.11 N4 q5 H- C: }2 h( f% w4 K, h# t" a
Terminology again4 N' t7 ]5 Q. Z! ?
240
8
8 q1 H+ @6 ^* F+ e: W3 wSufficiency, ancillarity, and all that) c9 K" U+ M6 f
243
8.1
& W" N2 Z' G& QSufficiency
6 c4 \: D5 l. b% G243
8.2
) B$ R) s; q! `' SFisher sufficiency7 ^) X% \3 O: H5 O: T9 q/ p
245
8.2.1
* e) v: g9 Y0 N8 ^Examples
7 ^% ^. z8 W1 m2 P246
8.2.2
# ~+ e! ~. z+ p' h5 ~' aThe B lackwell-Raotheorem
& K8 b/ ]  _0 w9 J247
8.3
( k  L% X+ z$ `. MGeneralized sufficiency
# R  Z# d; J5 {1 W248
8.46 s: Q. T& {& e1 o
Sufficiency plus nuisance parameters! _; K) C8 u! v) A8 I' W( C. w0 H% r
249
8.5
$ z* r$ b' Q( z( H) x8 GThe likelihood principle
- B' t8 u3 I! [, g250
8.6; u; P# E8 v3 B! j! h
Ancillarity
7 s2 \& G5 q7 W253
8.7  k0 s3 M2 {8 E' I
Generalized ancillary information
& S$ S3 e9 U$ [4 y254
8.8
( ^% o1 g% ?, g, K. QAsymptotic likelihood: Fisher information% m, `0 X3 m3 h; ~3 u* [
256
8.9
$ Z/ h$ e$ c  m& HCombining evidence from different sources
8 z1 S, R; x! m. B257
8.107 K/ ~& V# w9 r
Pooling the data
( R3 D% B& L3 l$ N3 y' l- J260
8.10.1
1 V7 U% v& R) rFine-grainedpropositions1 A. l. G* X& S' ~( D; m
261
8.11
3 p5 P; a; H* q; cSam's broken thermometer4 U/ A3 y/ z3 [; p3 H
262
8.12
4 V) `! O7 R( g' K8 ^* `1 U! hComments
: t7 m* D' T8 N- u# U: j264
8.12.1
" H4 k4 W. Y# D, N( s; iThe fallacy ofsample re-use! O6 L. R9 {& f9 ?
264
8.12.2
$ h5 W( _0 o/ E) M+ w
A folk theorem
& W  W6 P/ h& Y& b2 H- d266
8.12.3( F/ X$ e" |, ~# e+ Z: U) h& P
Effect of priorinformation
* c2 @" U/ \; m0 J% X3 l267
8.12.4
1 n3 W9 q( t% {( z% X# yClever tricks andgamesmanship
4 W& F  I9 H+ ~( K: o# f/ L9 G( _267
9
- m4 m4 \$ }( W( Z( WRepetitive experiments: probability and frequency
6 Y: B5 \  O% _* V8 _; t# |, l270
9.1: n- ~$ v' t+ L
Physical experiments
8 i& p+ ~8 l* F$ F2 ]271
9.21 d% m& [7 t! f3 E. ~8 M
The poorly informed robot+ H+ e% u/ g, w5 q, D7 T% ]" {
274
9.3
: @' }0 m; b5 u3 w; b. F9 H3 s9 oInduction# G, h; I- n8 u5 B1 z9 c. ^. t
276
9.42 p2 x$ h( t1 S9 c) l8 P8 ^
Are there general inductive rules?1 r( x% R$ i+ R
277
9.5
. y+ f/ C: q  R- u! A/ Q2 HMultiplicity factors( N, q- F" G. q: z  ]8 I5 B
280
9.6
  g( P2 D' V0 k  k  B+ z. zPartition function algorithms
( y8 v5 i! s) t  [9 i# [" _281
9.6.1
& E# o) P0 F* E6 G5 G6 [Solution by inspection9 v. L+ F% D( [) \/ [5 n0 S
282
9.7
) W( X' t/ J8 Y( ]0 z# m" yEntropy algorithms
: ?: ?# S& n. H$ w" N/ r285
9.8; C6 ?( P' G4 F( b1 |: u. D
Another way of looking at it
5 v. o! `' P9 y. |# B289
9.9
4 k9 t$ D9 S& S2 GEntropy maximization* D  [8 I, u* r/ p5 ~4 W/ k; m) v8 D
290
9.10, y( V: w/ K* q* `+ M9 U2 _
Probability and frequency2 p$ g& @9 V, |* X, [
292
9.11; s* L! K- M+ y
Significance tests. a4 c# k; Z% }4 v( a6 q
293
9.11.1
5 @5 s" m+ T2 n0 x" qImplied alternatives0 h7 ^2 T  ~* b
296
9.12
, O) `* V& q4 Y- fComparison of psi and chi-squared, d& _, }& B! c! J
300
9.13
$ A4 X" r9 m9 M  g8 xThe chi-squared test
( r% k/ g$ ?/ u6 Z( S" M302
9.14
3 s4 n) f% m, i: X/ uGeneralization6 G( B; K4 `% {1 I
304
9.15
  j( W0 s- f( e( u1 K, AHalley's mortality table" u0 w+ ?4 L5 y. m
305
9.16
4 ^$ P( A, K/ {Comments' K- B7 s0 H# w8 I9 A1 o: S
310
9.16.16 v; A9 k1 o: p# r) ~
The irrationalists
$ v. j! ^! r" U6 w& [310
9.16.21 Y) K- w$ s& v$ M* j( l
Superstitions+ V4 l1 [0 Y. B; m1 P! i8 ^
312
10
: y% t! y" x' f6 [  f  K3 Q$ UPhysics of random experiments'. U  L$ K* q% U1 d8 M
314
10.1
: f, k1 u2 e8 ~/ n/ j1 B* d7 qAn interesting correlation0 a6 N/ \$ D( q0 B) O7 ~/ w
314
10.2( F- }5 N+ R" v
Historical background
$ r9 O4 c+ w5 a/ N/ ^$ h5 P315
10.3: b, m+ |( r3 D* b. \
How to cheat at coin and die tossing
" O# o! x# X: E4 a9 U317
10.3.1
9 d$ ~  n; s% @; n% G& P4 KExperimentalevidence
/ m& x# y2 e! @320
10.4
: r" `* d  c0 |7 v; ]0 E3 |Bridge hands- @8 w1 ~" J: n7 ]
321
10.5
0 W+ }. H" ?( b6 N- p, P# n( @General random experiments
: D4 ~, X2 N# T" }3 ~/ ]324
10.6
" M4 |' C0 `2 g: Z2 y$ bInduction revisited
& [5 f7 S: r2 K326
10.7
" o  q7 c7 `% C& L' wBut what about quantum theory?5 |! [# \$ P6 G# q9 p1 T
327
10.8: Y2 e" R/ h5 T
Mechanics under the clouds
7 Z8 ?4 v3 g( _% f! o329
10.9
3 L$ ^+ M; H6 h" Q3 p# mMore on coins and symmetry
. G/ H+ F$ M. v+ H331
10.10
& X7 r5 o- H+ w6 `; rIndependence of tosses) V. ~) h( y9 X/ G9 U  Y
335
10.11
( _# X, R# u; ?( k4 V% ZThe arrogance of the uninformed
% o9 k4 G) _& U338
Part Ⅱ Advanced applications
11
9 z. A) G: D9 u# S2 n3 Y; c# \Discrete prior probabilities: the entropy principle, J; ^: K& w! x2 F
343
11.1; R8 b# H, L6 u: T$ b2 `/ \( J, U3 F) O
A new kind of prior information
9 e7 `, }& J! j  x' f343
11.2
8 ]% k' i6 @% ZMinimum Pi2; i8 D2 |4 Q  L# }
345
11.31 }% |. {7 x. Q
Entropy: Shannon's theorem
' n. N! a4 ]6 I346
11.41 w# u3 U/ w) i( L
The Wallis derivation2 T% j* v% \4 k( E$ ^; S& @
351
11.5' Y/ D* @  p8 v6 Y% b  v
An example  ]. F7 t! a. L9 d+ G" p/ V# ?
354
11.6" S! [7 \$ I1 `' ~( Q2 @
Generalization: a more rigorous proof
5 j' m! N% |0 N355
11.7. S' R5 e  w. \& d
Formal properties of maximum entropy distributions ..0 k; i7 X( t$ R& j4 K$ e
358
11.8
- i  G2 E& J& E" OConceptual problems-frequency correspondence4 p2 z* N* n2 a. Y2 Q
365
11.9
7 Q9 M( \: v5 o4 c* Q5 NComments3 ~( `- j% O( r
370
12/ R/ n4 i! |9 Z0 B+ w5 d/ w
Ignorance priors and transformation groups+ R+ `: ?) t6 V7 x% \* z: N
372
12.11 a6 X6 ]% p+ ]$ Y5 L
What are we trying to do?
4 r" I2 O" h9 o" d. z372
12.21 U3 J6 N% {* u
Ignorance priors9 D1 X7 y, B* E5 [3 s; ]
374
12.3
8 I' f1 g% v4 f, b& O  c% \/ @Continuous distributions$ n% p  ~1 ^+ i( a
374
12.4# E; y. b; P- S' @
Transformation groups
4 \3 ~! u9 B! S7 f3 K2 ^3 m8 C378
12.4.1% B' g; e! i9 O
Location and scaleparameters/ V. |) s: I& }+ a# W  t$ N7 C
378
12.4.2% s) k6 ~% f, U7 k  J
A Poisson rate- y2 T0 J' ?8 _7 T5 E/ ]* B
382
12.4.3
" z% w# F5 Q: b  ~9 [+ rUnknown probabilityfor success: k; G# U: f7 _+ ]! A
382
12.4.4
1 U" D! Z" ?* I+ m+ X! Z( [Bertrand's problem$ Z) V) W- y& e4 S0 h, q
386
12.58 |6 }3 u8 `. k, i* @# i3 K  _
Comments
, A' N$ P" a3 O9 w2 `394
13" H; z1 W2 v% x
Decision theory, historical background8 s3 f1 ?0 k* R. b) Q1 t. j/ q% W
397
13.1
, D3 Z& v1 _7 Y9 q' _6 vInference vs. decision4 v( w8 [  t2 X7 X
397
13.20 J# ~3 F; n1 P/ t
Daniel Bernoulli's suggestion
9 R" F7 i8 H  z% ?& ^+ g% L% k% |- ]398
13.3
! K5 J% h. n, \* ZThe rationale of insurance
6 ~0 ^8 i* Y1 ]/ p400
13.4- H  n0 J+ m9 Z- `$ o( o/ S
Entropy and utility+ C9 D4 v9 @3 F5 N
402
13.58 ^' t; X. H$ g
The honest weatherman
, x1 }( X, o/ t402
13.6. U7 ]9 r) T  L& u
Reactions to Daniel Bernoulli and Laplace
- T* u* W! D9 d7 c% ], c404
13.7
. s$ C7 f7 d# ~' `5 a8 v- |' oWald's decision theory9 J2 T% N# j' R+ l, A
406
13.8
- V3 p) \/ n( k8 vParameter estimation for minimum loss5 X) |, ?) r+ Q2 f' l) e. R4 }5 d0 G
410
13.9
- p* _8 U/ H# Y) bReformulation of the problem
# u' ?2 Z: d' ]  B9 L412
13.10$ x' w% w0 ^# H! c/ C# b
Effect of varying loss functions
3 h8 o4 q2 [0 S: \9 T/ S/ n( I415
13.11
1 p4 G" z' f& \1 u7 {- b" X3 ^General decision theory8 O, [, G6 I2 O4 D( y
417
13.127 y2 r  J+ C/ }  W6 d- r
Comments3 a0 ]+ I6 |( Z' ^) [4 d
418
13.12.1
2 ^7 {4 B7 z" U6 ^8 {" w  n7 ?Objectivity' of decision theory
3 ]: D# s' s2 k  e418
13.12.2
9 j1 J- }$ W: y5 pLoss functions inhuman society
+ i. @0 q$ A& A7 A1 i  R% H421
13.12.39 o' c! e1 b5 V4 @2 {% M
A new look at the Jeffreys prior
5 y$ m1 K, N% u, d. B423
13.12.4: @' M. m5 W1 |: l% I
Decision theory isnot fundamental
' `) c4 d7 v* L, y423
13.12.5
$ n4 Y( F, Y/ ~2 O: A' m6 H1 LAnother dimension?
, m7 `( W$ A$ M9 W3 [$ j+ ?424
14/ S2 _* n* G: |: M
Simple applications of decision theory
/ Q/ s8 c  y+ Y4 y; X426
14.1
+ l7 b8 E4 g! E6 R# {# [+ ?Definitions and preliminaries
1 e* k7 v' u" \& v( \5 G426
14.2
$ H' W' d/ S$ r: m! K$ U9 YSufficiency and information
) }/ \3 u  i4 \428
14.3( d( ^- C# G! D% y$ \" Y, t
Loss functions and criteria of optimum performance2 H3 C+ B9 S8 S$ A
430
14.4
$ Q' _7 @; `" d; C. T4 C; O+ wA discrete example
0 i( V. U8 `! x( S- Z+ d* v432
14.5
2 ^8 ?7 ~) c( u" ?) {How would our robot do it?; g1 D8 X1 r$ ~! O( k' n; h
437
14.6
8 N7 Y' }( y* e6 ?2 \7 |; O$ d( [Historical remarks5 y7 L9 K4 j$ p$ X0 f
438
14.6.1
: F& t  L  }1 X! z" V3 _The classicalmatched filter
: I( {5 [) l0 @2 I7 w439
14.7+ h8 {& j8 `4 s- n$ i9 r
The widget problem* t1 M5 R9 _1 I  H# W
440
14.7.1
* x/ A3 k# f  Y6 ^Solution for Stage 2
6 ^6 D- _8 i0 v; U' n443
14.7.2
% A+ g  o2 b: D& xSolution for Stage 30 h. g! n# Q+ L6 }% s0 _, |$ S& \; R
44 5
14.7.3
, M4 K& ~# Q" u6 G6 M( q( nSolution for Stage 4
# {  @! q1 ^- a* b44 9
14.8
% b/ }" n  M) ^  t  n/ e( x+ }Comments, B# F5 u% n0 _! ~8 ?0 \$ o
450
15
( b" q9 B4 R, }% Q% a# V; aParadoxes of probability theory: S6 J  Q9 f+ y5 Y2 s$ d
451
15.1
4 P' A' D" S( M; QHow do paradoxes survive and grow?' R0 f1 }" d, `, s5 y
451
15.2
- z3 e' }2 d  P7 u0 X& ~) WSumming a series the easy way
6 T( d+ T1 m9 W, ?+ X8 B452
15.3' T* r; X9 s* ^
Nonconglomerability" j9 @# K3 K4 i6 g: j
453
15.4
4 u' z/ c* }5 T5 J% n$ I  j7 GThe tumbling tetrahedra
2 U, k" S% f' n9 @" Q2 b! l- J456
15.5" b% ]( ?' H  U0 p+ i7 I; A$ A
Solution for a finite number of tosses
3 P& ~8 r4 |. b7 m! H9 w) }' m459
15.6
  J9 Q- ?, p6 {1 {6 ]  Y) uFinite vs. countable additivity6 b4 O( \9 e$ q. ~
464
15.7
/ R( g3 C+ g: G2 j4 TThe Borel-Kolmogorov paradox! x7 i0 h3 K$ o
467
15.8
# @! ~' J- q1 B, [$ q& NThe marginalization paradox" i) M, y7 B4 U3 g% Q: N2 b
470
15.8.1
* a1 a2 @, f+ T8 J4 k6 A, fOn to greaterdisasters, l! Z: M; H( Q' ]
474
15.99 {* H/ Y9 c# u7 W
Discussion; d1 Y- \7 }7 D% i+ [5 `2 ~
478
15.9.1
4 n7 e" F+ C$ Z! S) a6 KThe DSZ Example #5
4 M" O. g+ o3 b7 o# M, r480
15.9.27 k. B4 O; v: S
Summary. [$ g1 @+ t/ b% l! B0 r! w( r
483
15.107 |7 D$ D1 |" J% n  S( ?% K
A useful result after all?
! Q9 u  k/ Z( J484
15.112 E/ M7 `# p; `7 P
How to mass-produce paradoxes% J8 s; _0 E* q" C
485
15.12
. _3 [7 V; a' E3 G8 \2 BComments
8 q# o& h3 s$ |486
167 ]' e& K4 U% S
Orthodox methods: historical background5 k( P: I4 F5 F6 P0 P
490
16.14 T( ^' ?# x- f2 `" r
The early problems
# s5 X, I* D3 d490
16.2+ |7 X/ Y% ]8 p) m
Sociology of orthodox statistics
4 U: S3 q* o+ r- c492
16.39 j# c/ M* p3 b
Ronald Fisher, Harold Jeffreys, and Jerzy Neyman- W) e6 P) i: n
493
16.4
9 Q/ O3 N5 F! ~7 S7 J) JPre-data and post-data considerations
, B- W7 ^# r7 k" V. Y499
16.58 c$ W1 T, _1 k
The sampling distribution for an estimator# z' K: }* E/ F3 E$ B# Q+ {3 V
500
16.63 J2 y2 z# W3 r! L- }
Pro-causal and anti-causal bias/ h7 f3 u9 ], o. A8 g
503
16.7
7 f/ u! ^- {# r; I8 K% WWhat is real, the probability or the phenomenon?) G: s$ r4 t; r3 x, b
505
16.8/ H+ p( }0 ^$ r$ B9 O0 @7 a
Comments
/ u4 \5 D& }# Y506
16.8.10 |3 C0 J" _# `# W3 Z) o. n  T+ S/ c- T
Communicationdifficulties: q: \# {6 l; c3 H
507
17
3 Z3 O" b& M2 J9 t9 OPrinciples and pathology of orthodox statistics" l. F! U( q/ u9 C" f' r3 t! l
509
17.1
( h6 ~+ b9 f) g  LInformation loss
* R) C: M* Q, j510
17.28 P, G1 m6 e9 c0 r/ E/ x" A
Unbiased estimators8 ~$ X( K. j) m5 k! R$ F0 ^7 z
511
17.3
% J6 o4 g/ n! ^; N5 S# WPathology of an unbiased estimate
% p& h( L, n! [" w516
17.4
, P3 H. S3 @% a# x) ^The fundamental inequality of the sampling variance% a* e0 j9 D# \- q) @# T# Z8 |
518
17.5
  J3 c- e/ F) Z& n! m+ TPeriodicity: the weather in Central Park# j$ ?, X0 X7 B
520
17.5.1
4 O4 r5 [* z2 P0 y7 ]+ H' yThe folly ofpre-filtering data/ R; g' o7 A8 C" [4 ?& q) A7 Z' b
521
17.6.
2 |$ o9 D2 Z0 e; H  I# h2 xA Bayesian analysis: c- W! {( {7 n& Z* e
527
17.7
, a1 K( z% b$ f( g. A" e  a* u- ZThe folly of randomization2 }. E: ^! ^/ @- B& u
531
17.8; K! d! l. p$ n+ g
Fisher: common sense at Rothamsted
9 H6 H, s; Z- q) f532
17.8.1
- L) R2 U3 k! ^$ W0 T- dThe Bayesian safetydevice0 z' v8 }; E) {, C
532
17.9
4 |) k8 J* A+ @( y3 t+ }Missing data533
17.10
. N8 U3 c( R8 bTrend and seasonality in time series
5 \; w) P+ B, z0 m% u534
17.10.1
' \! N! ]6 J7 P+ n$ f0 [9 VOrthodox methods
7 R8 [+ u2 R( q$ @: L8 b, G535
17.10.2
2 o/ _. p  S; A! GThe Bayesian method
( |2 v) s0 _# C, Y: J536
17.10.3
( E# r0 ]" v  R; ?4 s. IComparison ofBayesian and orthodox estimates
0 X: P3 }8 B( v7 `540
17.10.40 N& @6 [5 ]( b: P1 E
An improved orthodox estimate. N+ s6 U4 f, ^( m- W9 U% w8 m( |
541
17.10.5# k/ B* E; g; t
The orthodoxcriterion of performance
. d! B' u5 W! F9 Z& O544
17.11/ h. `8 }- D0 W1 G9 V# c
The general case
' U  Z+ D# ?! O# C- m545
17.12
9 p' j- N1 W# bComments
: e  S) b5 G. l* y) ^550
18
) s; }( Q4 K6 T, k" NThe Ap distribution and rule of succession
; y! C% V& g. D* D553
18.10 c1 h) b- |! Y3 r1 L3 ?$ c, E1 l
Memory storage for old robots
5 e9 @4 G4 r1 S2 V0 [553
18.27 y0 R" [# E1 L% c
Relevance/ }; l9 I; ^3 a7 }4 x; V# s$ c
555
18.3
8 S% o4 t" _" |$ z' ]% ]1 `$ sA surprising consequence$ M4 y9 Z3 p  j0 n
557
18.4
/ Q5 Q' {' H! AOuter and inner robots/ r) k- f6 |: R/ Q$ J
559
18.5
  k: o0 u% ?- W1 O) PAn application
1 W  [9 p( g9 D5 [2 L561
18.6. I! I, ?- V! D4 S
Laplace's rule of succession% ]5 c$ _6 n1 ]5 _8 e! R3 {; F( T
563
18.7
, p, Y; W3 _0 t9 K) F5 e2 ^9 CJeffreys' objection$ @: ^# V  P) ?( [
566
18.85 k0 _1 }- N3 ]$ M) c
Bass or carp?8 U7 z9 h' W, C9 S' |/ \
567
18.9
8 \3 |( Z& O% n# [So where does this leave the rule?' |6 s, l  p+ W' W" v' e) F
568
18.102 b, d5 \2 u- }" b+ _) ]9 N) L
Generalization
. q( h" e8 a, O! D568
18.11- }5 h2 a" U  Z' G
Confirmation and weight of evidence! |/ z4 `# ]* k/ m1 F; w# O
571
18.11.1+ J# a; `8 B5 A) }7 l3 p& i
Is indifferencebased on knowledge or ignorance?
9 Q, n" a( k1 i6 y* G573
18.12
# Q# L! w' N% u4 wCamap's inductive methods0 y  c0 k( f# {( h4 h6 G' j
574
18.13
7 M# Q2 E$ Y3 W3 p1 VProbability and frequency in exchangeable sequences
. x, W) v) J7 @$ }- i: Q% ~0 V9 I576
18.14
0 e% W! R+ X  }& {, Q" f' i6 ZPrediction of frequencies( p  }: ^+ o* B& E# z. y: L
576
18.15  y! W8 x% w- N" ]) S; ], _. H
One-dimensional neutron multiplication1 _) C. C. J% U% j- L9 R/ X
579
18.15.1
  Q6 |9 @# _$ @The frequentistsolution
: O' [! c' x4 Q8 e579
18.15.2
# b. {+ Q. ^( z! c6 W' }. j& OThe Laplace solution
& A5 ~) E% Z) K& F$ _8 C. f581
18.160 ?1 }" w' w& Q5 b1 k0 h, I; X
The de Finetti theorem
9 I. B: ~. b# a: R6 R586
18.17  z  C4 k/ \! f+ F% M4 w0 I
Comments  D$ i( Z! ]' D2 x1 z
588
19
8 {! D3 g6 @  F, X, w+ ~Physical measurements' h9 h$ j3 E) A! j% i* @
589
19.1
5 ~% G5 l! g! EReduction of equations of condition
9 I+ o+ q8 Z2 ^) _) W0 _0 \# z  a- k( {589
19.2
6 Q! `2 K0 b: b+ v/ M! h! OReformulation as a decision problem
$ q: b. H$ o0 V592
19.2.1
6 R2 l! b1 H0 J# O  _6 Q0 K! C4 cSermon on Gaussianerror distributions
( P" j; b" w$ m) j6 R3 c4 h5 o592
19.3
$ ?, m) R* d4 M, tThe underdetermined case: K is singular/ O, Q/ C6 h/ P. j; i; I5 f" u
594
19.4
& `! S# I# H/ F) Y+ l8 gThe overdetermined case: K can be made nonsingular
- y$ I+ J5 b+ \* }595
19.5; B0 u( ~9 @1 j, R8 U$ H
Numerical evaluation of the result
5 [& u- }4 B/ z( x3 ?/ p596
19.6' z+ {8 }# C& j9 J0 o* U0 T
Accuracy of the estimates* F0 p4 h7 S8 |
597
19.77 M' J& H  ?" C
Comments! e4 y% S5 u- L2 e8 U' Z5 L$ t+ ?
599
19.7.1. e% ^/ ?4 g& J7 X& }1 F/ ?0 X
A paradox
0 V( b8 x% U. W! ?1 s2 X( y) F599
20# h3 D7 h; \9 ^; T
Model comparison601
20.1! J6 J4 _  U  Q/ x, \
Formulation of the problem" H: K5 o) X/ ^* w# M8 F2 Q$ W9 r
602
20.2
  ?6 C$ ~  Y8 }2 X; s5 bThe fair judge and the cruel realist4 B+ g6 l$ f0 A( T( Q. s6 u
603
20.2.1
$ \' g% g. }% X5 V5 NParameters known in advance  D0 d7 @5 ~, C
604
20.2.2
5 Y. Y) i! ?* o) O% b+ uParameters unknown
* F1 ^# |! T* p/ }; R604
20.3  r. I! k1 Z5 N' {, y9 m
But where is the idea of simplicity?
7 C2 @# N. P/ C! ?. I605
20.4, Y+ \. _) Z6 z6 q" o* u
An example: linear response models7 \6 S1 T4 w* s9 h# @
607
20.4.1
$ r3 ?) T3 ]$ P* A) rDigression: the oldsermon still another time
3 w! ?8 [$ D, R: G5 N5 n608
20.5
- E' I0 p+ w9 v4 j$ z! W! L" cComments
( j/ I9 t( g0 l1 A; `, |8 u! V613
20.5.1
& j$ K" X$ R- `5 y/ s1 U( jFinal causes5 m. Y% A% o; g$ a
614
21
# l9 s. I2 @( b1 m% l) ROutliers and robustness
8 H- i; Q7 N$ n4 Q" x4 Q; l$ Y615
21.1
  l+ N# l( v/ ~5 D* Q/ ~The experimenter's dilemma
" L4 N4 T1 g  t1 [# D) y615
21.2$ `: a. E) S0 V: z6 u( Q& Z
Robustness
3 j. [& h2 A1 b% b7 d617
21.3" a& A8 H( N5 |" r, Y
The two-model model
' o. r0 ?8 s! P6 M3 U9 E; p$ K619
21.4
" x+ e! G$ f# x- w# B+ V+ p4 nExchangeable selection
/ |! j3 x/ Y5 w620
21.5
& `! [0 g  D* x9 MThe general Bayesian solution
1 u* T& }, J/ ^622
21.6
" |% q1 Q: {+ f2 Z) Z) jPure outliers624
21.7* l) v9 C: H. B. Z$ O3 {
One receding datum
( K; a) G; x( ^1 s% u* \$ f* G' c625
22
' U% Q2 U( }: jIntroduction to communication theory( Z$ G" ?: b0 i- V8 @$ \) [8 e
627
22.1. x* r: ~1 X- [* j
Origins of the theory! p2 f8 e# J( _6 I4 g7 d
627
22.2
% k6 w1 M0 P% t5 L* ?The noiseless channel
$ k- V1 R* h# ]' K& N628
22.3
. q3 l0 @% d( K0 B9 ^: ?The information source
4 s! |7 n( n9 S! h/ i8 D" Q# A# }634
22.4( l4 U! Y1 s4 c, ~2 t0 s$ v
Does the English language have statistical properties?
: o$ g( j- Z/ s0 W636
22.5
2 o0 Y  I! }1 [$ x" YOptimum encoding: letter frequencies known# j( I& `8 m  v! q8 C
638
22.64 t. X' ~- Y1 r' _3 M: x
Better encoding from knowledge of digram frequencies1 o/ ^! K1 }8 Z/ b. y  X
641
22.7, q$ f* A3 c1 |+ Q
Relation to a stochastic model
; P3 b9 z# |2 n2 A: d. d& R; G7 Y644
22.84 g& X- {9 C4 T& h* H6 m% D
The noisy channel
( z. \; Q% W& ~$ a648
Appendix A  ~) e. W9 [% m' [% W9 F0 D
Other approaches to probability theory
; k, S! t- N3 p' _: o( V/ x! A651
A. 17 `0 ?6 j6 U7 ^; k8 L3 N0 [
The Kolmogorov system of probability5 f) s) V# X' }/ ^9 Q
651
A.2
  ]6 r; d% n" [% e. w5 WThe de Finetti system of probability% f. x8 ~/ W" P! A- k% i- {
655
A.3
: w# j/ Q" }5 G( n5 K8 ^3 fComparative probability3 |& _- i! G: ]; Q
656
A.4
) W- c# Z" z9 u( y* C9 w0 OHoldouts against universal comparability
) ~# {* C) ~/ M' A( V658
A.5
$ N: d9 }% o2 s0 @9 dSpeculations about lattice theories
# }+ J4 L. \, _659
Appendix B$ u% \& z3 r* R, e/ p1 P) ~. B
Mathematical formalities and style& O2 W! J6 d: [8 p) D
661
B. 1' W2 r: W" F0 r7 _9 }: O! F$ k2 ^
Notation and logical hierarchy4 W% u9 K3 I# B8 g2 r& U
661
B.23 q" @8 Q' _# c1 u$ @2 e" W- F. l
Our cautiousapproach' policy! B: v# Y% H1 R, s) ?3 N+ u
662
B.3. B: ?# }) W' S+ _+ V; j: G" t) T  q
Willy Feller on measure theory' R: x6 c" o; f: a: C  b' O6 ?2 f
663
B.4
6 ]' g4 c: l4 @: |Kronecker vs. Weierstrasz/ B" ^4 j6 l# j! s) b
665
B.5
. T4 D. X) n4 \; ~' ]What is a legitimate mathematical function?
# O; i, d! \  Y; g666
B.5.1
6 T0 r7 ]2 r" FDelta-functions
1 _" l( }3 s" h% w( J. I& a668
B.5.2" A0 J' S7 k1 e0 u4 L! y
Nondifferentiable functions
: ?, \, d5 G1 p7 T* |1 D668
B.5.3$ R7 E) D, f# w' Z7 |6 f
Bogus nondifferentiable functions
. O( O, ?( \; G" G669
B.60 s  H+ G/ G- A# D6 c5 L: G
Counting infinite sets?
+ H5 j6 L* N9 t% e5 L. t671
B.7
8 A  a1 X! K7 ^, h9 |$ D0 b. m, fThe Hausdorff sphere paradox and mathematical diseases
) R( Y% h, x3 N( Y672
B.8
7 D8 n4 d& K3 C# {' |( d& g% dWhat am I supposed to publish?
6 b2 s9 |* d3 `% h$ \4 ~674
B.9: y, ], |" [  |: e
Mathematical courtesy, \" _3 n1 n& q4 E2 M% T
675
Appendix C; f' W2 d6 S( Y! X
Convolutions and cumulants
3 p2 A' l1 C* l. \2 V2 W677
C. 1/ ]2 m! C. l$ K4 }' d  L
Relation of cumulants and moments .... N; `+ u  v. V/ O- T% e) |
679

+ k' N* E. _5 B
7
http://www.china-pub.com/28587
书名:
微积分学教程(第一卷)(第8版)
6.jpg
内容简介:
本书是一部卓越的数学科学与教育著作。自第一版问世50多年来,本书多次再版,至今仍被俄罗斯的综合大学以及技术和师范院校选作数学分析课程的基本教材之一,并被翻译成多种文字,在世界范围内广受欢迎。.
本书所包括的主要内容是在20世纪初最后形成的现代数学分析的经典部分。本书第一卷包括实变量一元与多元微分学及其基本应用;第二卷研究黎曼积分理论与级数理论;第三卷研究多重积分、曲线积分、曲面积分、斯蒂尔吉斯积分、傅里叶级数与傅里叶变换。..
本书的特点是:一、含有大量例题与应用实例;二、材料的叙述通俗、详细和准确;三、在极少使用集合论的(包括记号)同时保持了叙述的全部严格性,以便读者容易初步掌握本课程的内容。
本书可供各级各类高等学校的数学分析与高等数学课程作为教学参考书,是数学分析教师极好的案头用书。
目录:
绪论 实数* B6 K( ?. F1 P2 H& O4 s" H% ]
§1.有理数域3 ?+ K& m6 [, y
1.前言(1).
2.有理数域的序(2)
3.有理数的加法及减法(2)
4.有理数的乘法及除法(4)
5.阿基米德公理(5)
§2.无理数的导入 实数域的序+ d( G" W0 p7 ?: R' g" o
6.无理数的定义(6)
7.实数域的序(8)
8.辅助命题(9)
9.用无限小数来表示实数(10)
10.实数域的连续性(12)
11.数集的界(12)
§3.实数的算术运算
6 x- c1 X/ l* L) u! J
12.实数的和的定义(15)
13.加法的性质(16)
14,实数的积的定义(17)
15.乘法的性质(18)
16.结论(19)
.17.绝对值(20)
§4.实数的其他性质及应用1 U, ]$ y/ K7 T- s  [+ B% t
18.根的存在.以有理数为指数的幂(21)
19.以任意实数为指数的幂(22)
20.对数(24)
21.线段的度量(25)
第一章 极限论
1 b( g$ B5 d% ]  f2 G
§1.整序变量及其极限
" [: e2 }; C( Z
22.变量、整序变量(28)
23.整序变量的极限(31)
24.无穷小量(32)
25.例题(33)
26.关于有极限的整序变量的一些定理(37)
27.无穷大量(38)
§2.极限的定理.若干容易求得的极限2 G  o& @4 [: C
28.对等式及不等式取极限(40)
29.关于无穷小的引理(42)
30.变量的算术运算(43)
31.不定式(44)
32.极限求法的例题(46)
33.斯托尔茨(OStolz)定理及其应用(50)
§3.单调整序变量, o" q. L5 E) |/ y/ D; x& M9 A8 V
34.单调整序变量的极限(53)
35.例题(55)
36.数e(60)
37.数e的近似计算法(62)
38.关于区间套的引理(64)
§4.收敛原理.部分极限+ e5 D4 @: d2 ^( @
39.收敛原理(66)
40.部分数列及部分极限(68)
41.布尔查诺一魏尔斯特拉斯(BBolzano-CWeierstrass)引理(69)
42.上极限及下极限(70)
第二章 一元函数/ q: T/ Y* w  ^9 f% j8 C- ^0 V
§1.函数概念
* O% j1 ~( \& [3 U% L
43.变量及其变动区域(74)
44.变量间的函数关系,例题(75)
45.函数概念的定义(76)
46.函数的解析表示法(78)
47.函数的图像(80)
48.几类最重要的函数(81)
49.反函数的概念(86)
50.反三角函数(87)
51.函数的叠置.总结(91)
§2.函数的极限5 J6 K6 S4 n0 ?  W( B
52.函数的极限的定义(92)
53.变成整序变量的情形(94)
54.例题(95)
55.极限理论的拓广(103)
56.例题(105)
57.单调函数的极限(107)
58.布尔查诺—柯西的一般判定法(108)
59.函数的上极限及下极限(110)
§3.无穷小及无穷大的分阶2 }! ~7 U) b* t7 m) \
60.无穷小的比较(110)
61.无穷小的尺度(111)
62.等价无穷小(113)
63.主部的分出(114)
64.应用题(115)
65.无穷大的分阶(117)
§4.函数的连续性及间断2 }' X" N1 C; Z! H' H
66.函数在一点处的连续性的定义(118)
67.连续函数的算术运算(119)
68.连续函数的例题(120)
69.单侧连续.间断的分类(122)
70.间断函数的例题(122)
71.单调函数的连续性及间断(124)
72.初等函数的连续性(125)
73.连续函数的叠置(126)
74.一个函数方程的解(126)
75.指数函数、对数函数及幂函数的函数特性(128)
76.三角余弦及双曲余弦的函数特性(130)
77.函数的连续性在计算极限时的应用(132)
78.幂指数式(135)
79.例题(136)
§5.连续函数的性质
# c/ L  z/ k; I  n1 J( g% k" V+ s4 V
80.关于函数取零值的定理(137)
81.应用于解方程(139)
82.介值定理(140)
83.反函数的存在(141)
84.关于函数的有界性的定理(143)
85.函数的最大值及最小值(143)
86.一致连续的概念(145)
87.康托定理(147)
88.博雷尔引理(148)
89.基本定理的新证明(149)
第三章 导数及微分
# G+ D0 L2 o* s/ E3 ?
§1.导数及其求法
$ L# H. p& L7 w8 l9 C
90.求动点速度的问题(152)
91.在曲线上作切线的问题(153)
92.导数的定义(155)
93.求导数的例题(157)
94.反函数的导数(160)
95.导数公式一览表(162)
96.函数的增量的公式(162)
97.求导数的几个简单法则(164)
98.复合函数的导数(166)
99.例题(166)
100.单侧导数(172)
101.无穷导数(173)
102.特殊情形的例题(174)
§2.微分2 D* S% f  R, w2 F% Z
103.微分的定义(174)
104.可微性与导数存在之间的关系(176)
105.微分法的基本公式及法则(177)
106.微分的形式不变性(179)
107.微分是近似公式的来源(180)
108.应用微分来估计误差(183)
§3.微分学的基本定理
! i- ~# U8 \3 z; H. x
109.费马定理(185)
110.达布(GDarboux)定理(186)
111.罗尔定理(186)
112.拉格朗日公式(187)
113.导数的极限(189)
114.柯西公式(190)..
§4.高阶导数及高阶微分, |/ N1 h" C$ S0 {6 J5 o
115.高阶导数的定义(191)
116.任意阶导数的普遍公式(193)
117.莱布尼茨公式(196)
118.例题(198)
119.高阶微分(200)
120.高阶微分的形式不变性的破坏(201)
121.参变量微分法(202)
122.有限差分(203)
§5.泰勒公式
4 a( X3 l5 N/ T5 u* Q9 y- O
123.多项式的泰勒公式(205)
124.任意函数的展开式·余项的佩亚诺式(207)
125.例题(210)
126.余项的其他形式(214)
127.近似公式(216)
§6.插值法
" G* F+ k: \$ E- _5 l. _- ^
128.插值法的最简单问题.拉格朗日公式(221)
129.拉格朗日公式的余项(222)
130.有重基点的插值法.埃尔米特公式(223)
第四章 利用导数研究函数# Q( y1 l7 w1 r8 {- i5 j- ~
§1.函数的动态的研究
131.函数为常数的条件(226)
132.函数为单调的条件(228)
133.不等式的证明(231)
134.极大值及极小值.必要条件(234)
135.充分条件.第一法则(235)
136.例题(236)
137.第二法则(240)
138.高阶导数的应用(242)
139.最大值及最小值的求法(244)
140.应用题(245)
§2.凸(与凹)函数8 n* c7 L) F% t3 J5 _2 h
141.凸(与凹)函数的定义(249)
142.关于凸函数的简单命题(250)
143.函数凸性的条件(252)
144.詹森不等式及其应用(254)
145.拐点(256)
§3.函数的作图' Y5 W. O! j3 Y( U% e+ ?% f" J
146.问题的提出(258)
147.作图的步骤·例题(258)
148.无穷间断·无穷区间·渐近线(261)
149.例题(263)
§4.不定式的定值法0 i( O/ G7 p3 ]( e
150.型不定式(266)
151.型不定式(271)
152.其他型的不定式(273)
§5.方程的近似解
6 O/ ?1 E  Z# R" p3 F7 @) f
153.导言(275)
154.比例法则(弦线法)(276)
155.牛顿法则(切线法)(279)
156.例题及习题(281)
157.联合法(285)
158.例题及习题(286)
第五章 多元函数# M. f4 N6 S& i0 H
§1.基本概念
# ^% m6 m) f! |; y: ?+ F- G# F
159.变量之间的函数关系·例题(290)
160.二元函数及其定义域(291)
161n维算术空间(293)
162n维空间内的区域举例(297)
163.开域及闭域的一般定义(299)
164n元函数(301)
165.多元函数的极限(302)
166.变成整序变量的情形(304)
167.例题(306)
168.累次极限(308)
§2.连续函数. K  O. k! S8 }
169.多元函数的连续性及间断(310)
170.连续函数的运算(312)
171.在域内连续的函数·布尔查诺一柯西定理(312)
172.布尔查诺一魏尔斯特拉斯引理(314)
173.魏尔斯特拉斯定理(316)
174.一致连续性(316)
175.博雷尔引理(318)
176.基本定理的新证明(319)
§3.多元函数的导数及微分+ a; d+ D. W1 P# I
177.偏导数及偏微分(321)
178.函数的全增量(324)
179.全微分(326)
180.二元函数的几何说明(328)
181.复合函数的导数(331)
182.例题(332)
183.有限增量公式(334)
184.沿给定方向的导数(336)
185(一阶)微分的形式不变性(338)
186.应用全微分子近似算法(340)
187.齐次函数(342)
188.欧拉公式(343)
§4.高阶导数及高阶微分
  J3 X, K) c3 W  I) d9 H
189.高阶导数(344)
190.关于混合导数的定理(346)
191.推广到一般情形(349)
192.复合函数的高阶导数(350)
193.高阶微分(351)
194.复合函数的微分(354)
195.泰勒公式(355)
§5.极值·最大值及最小值! W) f  N; O5 M* C
196.多元函数的极值·必要条件(357)
197.充分条件(二元函数的情形)(359)
198.充分条件(一般情形)(363)
199.极值不存在的条件(366)
200.函数的最大值及最小值·例题(367)
201.应用问题(371)
第六章 函数行列式及其应用0 ^- Q: L1 N# [$ A
§1.函数行列式的性质
5 W* W  L) N3 e( c, D9 K/ c' D6 U& h: x
202.函数行列式(雅可比式)的定义(380)
203.雅可比式的乘法(381)
204.函数矩阵(雅可比矩阵)的乘法(383)
§2.隐函数
$ o# C% D: N! x
205.一元隐函数的概念(385)
206.隐函数的存在(387)
207.隐函数的可微性(389)
208.多元的隐函数(391)
209.隐函数导数的求法(396)
210.例题(399)
§3.隐函数理论的一些应用
  O5 D- K# A9 f8 W
211.相对极值(403)
212.拉格朗日不定乘数法(406)
213.相对极值的充分条件(407)
214.例题及应用题(408)
215.函数的独立性的概念(412)
216.雅可比矩阵的秩(414)
§4.换元法" C" ]% T9 b2 T! R# L7 O; B
217.一元函数(418)
218.例题(420)
219.多元函数.自变量的变换(422)
220.微分的求法(423)
221.换元的一般情形(425)
222.例题(427)
第七章 微分学在几何上的应用6 u- I. u% J1 x; {! Z5 H
§1.曲线及曲面的解析表示法, N& _  ^% \& q, i: a' T6 Z4 r; D
223.平面曲线(直角坐标系)(436)
224.例题(438)
225.机械性产生的曲线(441)
226.平面曲线(极坐标系)例题(444)
227.空间的曲面和曲线(448)
228.参变量表示式(449)
229.例题(451)
§2.切线及切面
9 j9 A- l, L2 w' t: g
230.用直角坐标系时平面曲线的切线(454)
231.例题(455)
232.用极坐标系时的切线(457)
233.例题(458)
234.空间曲线的切线·曲面的切面(459)
235.例题(463)
236.平面曲线的奇异点(464)
237.曲线用参变量表示式的情形(468)
§3.曲线的相切$ P/ x, l+ p) q4 ^2 G
238.曲线族的包络(469)
239.例题(472)
240.特征点(475)
241.二曲线相切的阶(477)
242.曲线之一用隐式表示的情形(479)
243.密切曲线(480)
244.密切曲线的另一求法(482)
§4.平面曲线的长
2 z6 @$ M4 N: D1 j* u6 w6 L
245.引理(482)
246.曲线的方向(484)
247.曲线的长.弧长的可加性(485)
248.可求长的充分条件·弧的微分(486)
249.用弧作为参变量.切线的正向(489)
§5.平面曲线的曲率- c" `7 q. W  Q+ D2 [
250.曲率的概念(491)
251.曲率圆及曲率半径(494)
252.例题(496)
253.曲率中心的坐标(499)
254.渐屈线及渐伸线的定义;渐屈线的求法(501)
255.渐屈线及渐伸线的性质(503)
256.渐伸线的求法(506)
附录 函数扩充的问题2 B  _/ \, i) N4 y0 ^9 k; k) T
257.一元函数的情形(508)
258.关于二维空间的问题(509)
259.辅助命题(511)
260.关于扩充的基本定理(514)
261.推广到一般情况(515)
262.总结(516)
...
校订后记
8 n5 ~  W, `5 s: d6 C' e

, l) K, k$ Z/ Z- v$ o  T
8
http://www.china-pub.com/27908
书名:
统计推断(英文版·原书第2版)
7.jpg
内容简介:
本书从概率论的基础开始,通过例子与习题的旁征博引,引进了大量近代统计处理的新技术和一些国内同类教材中不能见而广为使用的分布。其内容包括工科概率论入门、经典统计和现代统计的基础,又加进了不少近代统计中数据处理的实用方法和思想,例如:Bootstrap再抽样法、刀切(Jackknife)估计、EM算法、Logistic回归、稳健(Robust)回归、Markov链、Monte Carlo方法等。它的统计内容与国内流行的教材相比,理论较深,模型较多,案例的涉及面要广,理论的应用面要丰富,统计思想的阐述与算法更为具体。本书可作为工科、管理类学科专业本科生、研究生的教材或参考书,也可供教师、工程技术人员自学之用。- ]- t- Z2 K5 G$ d$ F7 [
目录:
1 Probability Theory
1.1 Set Theory
1.2 Basics of Probability Theory
1.2.1 Axiomatic Foundations
1.2.2 The Calculus of Probabilities
1.2.3 Counting
1.2.4 Enumerating Outcomes
1.3 Conditional Probability and Independence
1.4 Random Variables
1.5 Distribution Functions
1.6 Density and Mass Functions
1.7 Exercises
1.8 Miscellanea Transformations andExpectations
2.1 Distributions of Functions of a RandomVariab]e
2.2 Expected Values
2.3 Moments and Moment Generating Functions
2.4 Differentiating Under an Integral Sign
2.5 Exercises
2.6 Miscellanea Common Families ofDistributions
3.1 Introduction
.3.2 Discrete Distributions
3.3 Continuous Distributions
3.4 Exponential Families
3.5 Location and Scale Families
Inequalities and Identities
3.6.1 Probability Inequalities
3.6.2 Identities
3.7 Exercises
3.8 Miscellanea
4 Multiple Random Variables
4.1 Joint and Marginal Distributions
4.2 Conditional Distributions and Independence
4.3 Bivariate Transformations
4.4 Hierarchical Models and MixtureDistributions
4.5 Covariance and Correlation
4.6 Multivariate Distributions
4.7 Inequalities
4.7.1 Numerical Inequalities
4.7.2 Functional Inequalities
4.8 Exercises
4.9 Miscellanea Properties of a RandomSample
5.1 Basic Concepts of Random Samples
5.2 Sums of Random Variables from a RandomSample
5.3 Sampling from the Normal Distribution
5.3.1 Properties of the Sample Mean and Variance
5.3.2 The Derived Distributions: Student's t and Snedecor's F
5.4 Order Statistics
5.5 Convergence Concepts
5.5.1 Convergence in Probability
5.5.2 Almost Sure Convergence
5.5.3 Convergence in Distribution
5.5.4 The Delta Method
5.6 Generating a Random Sample
5.6.1 Direct Methods
5.6.2 Indirect Methods
5.6.3 The Accept/Reject Algorithm
5.7 Exercises
5.8 Miscellanea Principles of DataReduction
6.1 Introduction
6.2 The Sufficiency Principle
6.2.1 Sufficient Statistics
6.2.2 Minimal Sufficient Statistics
6.2.3 Ancillary Statistics
6.2.4 Sufficient, Ancillary, and Complete Statistics
6.3 The Likelihood Principle
6.3.1 The Likelihood Function
6.3.2 The Formal Likelihood Principle
6.4 The Equivariance Principle
6.5 Exercises
6.6 Miscellanea
Point Estimation
7.1 Introduction
7.2 Methods of Finding Estimators
7.2.1 Method of Moments
7.2.2 Maximum Likelihood Estimators
7.2.3 Bayes Estimators
7.2.4 The EM Algorithm
7.3 Methods of Evaluating Estimators
7.3.1 Mean Squared Error
7.3.2 Best Unbiased Estimators
7.3.3 Sufficiency and Unbiasedness
7.3.4 Loss Function Optimality
7.4 Exercises
7.5 Miscellanea Hypothesis Testing
8.1 Introduction
8.2 Methods of Finding Tests
8.2.1 Likelihood Ratio Tests
8.2.2 Bayesian Tests
8.2.3 Union-Intersection and Intersection-Union Tests
8.3 Methods of Evaluating Tests
8.3.1 Error Probabilities and the Power Function
8.3.2 Most Powerful Tests
8.3.3 Sizes of. Union-Intersection and Intersection-Union Tests
8.3.4 p-Values
8.3.5 Loss Function Optimality
8.4 Exercises
8.5 Miscellanea
Interval Estimation
9.1 Introduction
9.2 Methods of Finding Interval Estimators
9.2.1 Inverting a Test Statistic
9.2.2 Pivotal Quantities
9.2.3 Pivoting the CDF
9.2.4 Bayesian Intervals
9.3 Methods of Evaluating IntervalEstimators
9.3.1 Size and Coverage Probability
9.3.2 Test-Related Optimality
9.3.3 Bayesian Optimality
9.3.4 Loss Function Optimality
9.4 Exercises
9.5 Miscellanea
10 Asymptotic Evaluations
10.1 Point Estimation
10.1.1 Consistency
10.1.2 Efficiency
10.1.3 Calculations and Comparisons
10.1.4 Bootstrap Standard Errors
10.2 Robustness
10.2.1 The Mean and the Median
10.2.2 M-Estimators
10.3 Hypothesis Testing
10.3.1 Asymptotic Distribution of LRTs
10.3.2 Other Large-Sample Tests
10.4 Interval Estimation
10.4.1 Approximate Maximum Likelihood Intervals
10.4.2 Other Large-Sample Intervals
10.5 Exercises
10.6 Miscellanea
11 Analysis of Variance and Regression
11.1 Introduction
11.2 Oneway Analysis of Variance
11.2.1 Model and Distribution Assumptions
11.2.2 The Classic ANOVA Hypothesis
11.2:3 Inferences Regarding LinearCombinations of Means
11.2.4 The ANOVA F Test
11.2.5 Simultaneous Estimation of Contrasts
11.2.6 Partitioning Sums of Squares
11.3 Simple Linear Regression
11.3.1 Least Squares: A Mathematical Solution
11.3.2 Best Linear Unbiased Estimators: A Statistical Solution
11.3.3 Models and Distribution Assumptions
11.3.4 Estimation and Testing with NormalErrors
11.3.5 Estimation and Prediction at a Specified x = x0
11.3.6 Simultaneous Estimation and Confidence Bands
11.4 Exercises
11.5 Miscellanea
12 Regression Models
12.1 Introduction
12.2 Regression with Errors in Variables
12.2.1 Functional and Structural Relationships
12.2.2 ALeast Squares Solution
12.2.3 Maximum Likelihood Estimation
12.2.4 Confidence Sets
12.3 Logistic Regression
12.3.1 The Model
12.3.2 Estimation
12.4 Robust Regression
12.5 Exercises
12.6 Miscellanea
Appendix: Computer Algebra
Table of Common Distributions
References
Author Index
Subject Index
9 Y, X' \- y7 }2 e! o
9
http://www.china-pub.com/26375
书名:
什么是数学:对思想和方法的基本研究(增订版)
8.jpg
内容简介:
本书既是为初学者也是为专家,既是为学生也是为教师,既是为哲学家也是为工程师而写的。《什么是数学》是一本数学经典名著,它搜集了许多闪光的数学珍品,它们给出了数学世界的一组有趣的、深入浅出的图画。本书传至今日,又由I·斯图尔特增写了新的一章。此第二版以新的观点阐述了数学的最新进展,叙述了四色定理和费马大定理的证明等。这些问题足在柯朗与罗宾写书的年代尚未解决,但现在已被解决了的。
目录:
什么是数学  M6 D6 ~$ A1 L5 a2 L' J1 F) I
1 自然数
" \/ Q$ [& M9 Z7 w  X
引言
0 r+ i. L+ N& k/ O# a
§ 1 整数的计算
7 F& b- f9 N' |% q4 k
§ 2 数系的无限性 数学归纳法& M0 e" [3 d; ]3 L5 Y/ m# t
1章补充 数论
' ~! e$ m6 y* i( x1 F* |, j6 [
引言; D1 t, |) q8 H( q2 _
§ 1 素数
5 Q2 _7 i7 B5 y' I: @( p0 _
§ 2 同余
) z) K5 N  z/ [( t- }( I% `
§ 3 毕达哥拉斯数和费马大定理" ?, |; q* {8 P1 E% k: g9 h
§ 4 欧几里得辗转相除法2 c- R  C2 T0 h, d
2 数学中的数系
3 W* _7 H! B4 I) @
引言
+ l2 ]6 {0 s( h" c' Z& w- I
§ 1 有理数0 J% `5 \: q8 g
§ 2 不可公度线段 无理数和极限概念
1 k  T7 M3 j) O7 t
§ 3 解析几何概述
5 w0 k4 A! H7 X- r
§ 4 无限的数学分析" i# E6 B% [) u9 }5 O# z& {) Z
§ 5 复数
! `/ \$ ]( d! J" I% k, v0 r0 l
§ 6 代数数和超越数
: J5 y5 z5 B" R+ ^% i5 H! K
2章补充 集合代数
.3 几何作图数域的代数: q. M1 A; _0 ^
引言
$ i1 _; d* z2 L$ L0 S/ p
1部分 不可能性的证明和代数, ]3 V( P- D8 A* D
§ 1 基本几何作图
& G) Y+ @2 H" @' b8 o6 P  [8 p! ?
§ 2 可作图的数和数域0 y5 i  }& y  r# R
§ 3 三个不可解的希腊问题) c2 J7 k: a8 k( L  f% x. ?
2部分 作图的各种方法
( d1 V( @: h. F) U% Z
§ 4 几何变换 反演
5 ~* v; _( }  o" B! H  v
§ 5 用其他工具作图 只用圆规的马歇罗尼作图, `! N  h6 q3 k1 k! o0 F& D: O! J
§ 6 再谈反演及其应用
" l- k4 f/ h+ K, p$ {% ~
4 射影几何 公理体系 非欧几里得几何
: S. F# R4 |. G3 F" G; I
§ 1 引言
* j# X& U  Z- O! M, k# C
§ 2 基本概念
" M2 F" y! J/ R! Q- M0 A1 O$ v6 s, J
§ 3 交比$ t. i9 [8 W( |2 g$ i8 q
§ 4 平行性和无穷远$ O- r& z$ s- z0 u  @6 n; {! h# C7 l
§ 5 应用3 X/ ^  d' p6 K8 M1 a: t) P2 Q& U
§ 6 解析表示
$ |" B7 Z0 L% Z9 M- G; R( c
§ 7 只用直尺的作图问题
4 p( Z$ d- u% Q; c* v4 m
§ 8 二次曲线和二次曲面
2 H; p' ^5 M5 n, [8 \
§ 9 公理体系和非欧几何5 I: I% u7 O7 ?7 f. z9 L* b( p
附录: o( s0 m& P% T( @- y* q
高维空间中的几何学
5 拓扑学4 b; _5 b0 x  Z; C, _
引言* y% B' c3 Z. J: `4 F* \. D# V
§ 1 多面体的欧拉公式6 F6 p0 H$ q- B/ x' K
§ 2 图形的拓扑性质
) A1 p+ U, r2 S
§ 3 拓扑定理的其他例子, W0 j/ {( K2 H$ r# k
§ 4 曲面的拓扑分类& Z# I3 m! y, W0 e# J6 w, S& `
附录
. l! c+ m8 P6 t  O. c: ]1 o
6 函数和极限. b2 Q' W0 s# m# S
引言6 ?6 P+ Z% h4 S& M) t+ ]: I3 d; H
§ 1 变量和函数
. ]' y. _  ]4 G9 g7 I$ y7 y
§ 2 极限
$ a, X, W7 }9 [  Z
§ 3 连续趋近的极限+ t$ u# G% z. z1 F) {4 F
§ 4 连续性的精确定义2 k) c: ?$ z+ o8 k6 @
§ 5 有关连续函数的两个基本定理
% H( X( g* v9 Q  \! W* _, r* l
§ 6 布尔查诺定理的一些应用
2 G* d: q( e* Z3 E5 O6 `& q2 b$ ~
6章补充 极限和连续的一些例题% Y0 ]( Y  u* F# R  m
§ 1 极限的例题
1 n9 ?+ t: |# _3 \
§ 2 连续性的例题" ]( n9 N5 ]& F& {: F- z
7 极大与极小
' v; K- i; d% y5 X
引言3 g4 |- O4 B2 ]/ o8 D) ~
§ 1 初等几何中的问题
) ~3 A, F& t8 `8 E
§ 2 基本极值问题的一般原则
§ 3 驻点与微分学0 `8 e- n( K+ {$ d
§ 4 施瓦茨的三角形问题$ W) K+ w$ H+ C, \  q* ~
§ 5 施泰纳问题
) W* I5 C, L: w1 N0 X: E
§ 6 极值与不等式
. p6 c5 y, k& W7 `1 ^$ L8 b0 E5 S
§ 7 极值的存在性 狄里赫莱原理/ M9 L, r# Z* B6 V# m1 @: d
§ 8 等周问题
. V+ l! c; T9 a+ i& \1 i8 W
§ 9 带有边界条件的极值问题 施泰纳问题和等周问题之间的联系5 z4 h4 j3 l  [% G- l
§ 10 变分法
4 }9 E( _0 ]1 M9 r3 c: h8 c
§ 11 极小问题的实验解法 肥皂膜实验
+ \$ S  b" F) T# _
8 微积分
6 s. M8 Q; _9 Z" r
引言
# K; _' ^$ I3 _5 Z3 V; U
§ 1 积分
4 F5 M  y0 K$ j; o$ v
§ 2 导数+ E, p$ L, S& E0 C! D! q
§ 3 微分法
/ o% S' g3 d. U2 [/ ?9 P$ y
§ 4 莱布尼茨的记号和"无穷小"
§ 5 微积分基本定理
% H3 s3 m/ D9 g* y" k1 u5 B
§ 6 指数函数与对数函数  J( x. X1 a# u! r# r
§ 7 微分方程/ d- g8 F; G* K+ T
8章补充' ]; e/ Z: G2 b  j6 \
§ 1 原理方面的内容2 K% y' T# y+ o/ `" [
§ 2 数量级
- H* J3 M# g: x) G
§ 3 无穷级数和无穷乘积
1 x) T# q) a* ]0 U1 [
§ 4 用统计方法得到素数定理8 @! k2 L/ b9 r; b, G( Y0 y
9 最新进展  |( S; Z' K  Q" n! l; L9 x2 f* I
§ 1 产生素数的公式6 @) C) ~3 P. }0 j1 `: a
§ 2 哥德巴赫猜想和孪生素数$ m1 v" G& s$ u$ K6 B5 b0 i( M9 ~
§ 3 费马大定理! `, G. i6 L7 l
§ 4 连续统假设
0 c! ]/ V0 q& a5 C+ a: b% d; n
§ 5 集合论中的符号
( L, R7 v; V0 ]% S  {2 J6 J% b
§ 6 四色定理
# ^# L- |& p' L6 G, W1 r
§ 7 豪斯道夫维数和分形/ J7 `7 t3 ?% p' ~2 O  L
§ 8 纽结
+ ~' e# [3 W  f' D; r
§ 9 力学中的一个问题
6 f5 D8 x! R- c* \
§ 10 施泰纳问题
& r' J  G4 V, I: Y
§ 11 肥皂膜和最小曲面
4 H3 i9 ~+ R4 Q3 o+ Q
§ 12 非标准分析
0 i4 A2 r( ^! }% |2 u) w- z
附录 补充说明问题和习题
7 u7 J) W4 M2 o: i6 X! o
算术和代数
# S& \0 M& B. `; i
解析几何9 b( V6 z' Q) _, e
几何作图, c3 ?, s) O! [2 @
射影几何和非欧几何2 e( k# I8 I' D! O. L$ Z
拓扑学
4 t, q6 q3 y4 f/ M& F) {) s
函数、极限和连续性
$ q- D; I7 q- N( E. [+ V
极大与极小1 a. l1 N  l+ M) y9 {7 B
微积分: u- x5 L8 Z5 E$ U: E# ?
积分法5 ?/ m$ y! x3 _4 i- Q; x% R
参考书目1
推荐阅读参考书目2(推荐阅读)
' Y9 l3 p& F1 v- y* v- r, e  V) D
10
http://www.china-pub.com/16509
书名:
拓扑学(英文版·2版)
9.jpg
内容简介:
  本书作者在拓扑学领域享有盛誉。
: m: M8 C( O. g% [
  本书分为两个独立的部分;第一部分普通拓扑学,讲述点集拓扑学的内容;前4章作为拓扑学的引论,介绍作为核心题材的集合论、拓扑空间。连通性、紧性以及可数性和分离性公理;后4章是补充题材;第二部分代数拓扑学,讲述与拓扑学核心题材相关的主题,其中包括基本群和覆盖空间及其应用。" L, N  m+ p- ?% L4 ^( }* i6 g# `
本书最大的特点在于对理论的清晰阐述和严谨证明,力求让读者能够充分理解。对于疑难的推理证明,将其分解为简化的步骤,不给读者留下疑惑。此外,书中还提供了大量练习,可以巩固加深学习的效果。严格的论证,清晰的条理、丰富的实例,让深奥的拓扑学变得轻松易学。
目录:
Preface
A Note to the Reader
Part I GENERAL TOPOLOGY
Chapter 1 Set Theory and Logic
1 Fundamental Concepts
2 Functions
3 Relations
4 The Integers and the Real Numbers
5 Cartesian Products
6 Finite Sets
7 Countable and Uncountable Sets
8 The Principle of Recursive Definition
9 Infinite Sets and the Axiom of Choice
10 Well-Ordered Sets
11 The Maximum Principle
Supplementary Exercises: Well-Ordering
Chapter 2 Topological Spaces and ContinuousFunctions
12 Topological Spaces
13 Basis for a Topology
14 The Order Topology
.15 The Product Topology on X x Y
16 The Subspace Topology
17 Closed Sets and Limit Points
18 Continuous Functions
19 The Product Topology
20 The Metric Topology
21 The Metric Topology (continued)
*22 The Quotient Topology
*Supplementary Exercises: TopologicalGroups
Chapter 3 Connectedness and Compactness
23 Connected Spaces
24 Connected Subspaces of the Real Line
*25 Components and Local Connectedness
26 Compact Spaces
27 Compact Subspaces of the Real Line
28 Limit Point Compactness
29 Local Compactness
*Supplementary Exercises: Nets
Chapter 4 Countability and SeparationAxioms
30 The Countability Axioms
31 The Separation Axioms
32 NormalSpaces
33 The Urysohn Lemma
34 The Urysohn Metrization Theorem
*35 The Tietze Extension Theorem
*36 Imbeddings of Manifolds
*Supplementary Exercises: Review of theBasics
Chapter 5 The Tychonoff Theorem
37 The Tychonoff Theorem
38 The Stone-Cech Compactification
Chapter 6 Metrization Theorems andParacompactness
39 Local Finiteness
40 The Nagata-Smirnov Metrization Theorem
41 Paracompactness
42 The Smirnov Metrization Theorem
Chapter 7 Complete Metric Spaces andFunction Spaces
43 Complete Metric Spaces
*44 ASpace-Filling Curve
45 Compactness in Metric Spaces
46 Pointwise and Compact Convergence
47 Ascoli's Theorem
Chapter 8 Baire Spaces and Dimension Theory
48 Baire Spaces
*49 ANowhere-Differentiable Function
50 Introduction to Dimension Theory
*Supplementary Exercises: Locally EuclideanSpaces
Part II ALGEBRAIC TOPOLOGY
Chapter 9 The Fundamental Group
51 Homotopy of Paths
52 The Fundamental Group
53 Covering Spaces
54 The Fundamental Group of the Circle
55 Retractions and Fixed Points
*56 The Fundamental Theorem of Algebra
*57 The Borsuk-Ulam Theorem
58 Deformation Retracts and Homotopy Type
59 The Fundamental Group of Sn
60 Fundamental Groups of Some Surfaces
Chapter 10 Separation Theorems in the Plane
61 The Jordan Separation Theorem
*62 Invariance of Domain
63 The Jordan Curve Theorem
64 Imbedding Graphs in the Plane
65 The Winding Number of a Simple ClosedCurve
66 The Cauchy Integral Formula
Chapter 11 The Seifert-van Kampen Theorem
67 Direct Sums of Abelian Groups
68 Free Products of Groups
69 Free Groups
70 The Seifert-van Kampen Theorem
71 The Fundamental Group of a Wedge ofCircles
72 Adjoining a Two-cell
73 The Fundamental Groups of the Torus andthe Dunce Cap
Chapter 12 Classification of Surfaces
74 Fundamental Groups of Surfaces
75 Homology of Surfaces
76 Cutting and Pasting
77 The Classification Theorem
78 Constructing Compact Surfaces
Chapter 13 Classification of CoveringSpaces
79 Equivalence of Covering Spaces
80 The Universal Covering Space
*81 Covering Transformations
82 Existence of Covering Spaces
*Supplementary Exercises: TopologicalProperties and
Chapter 14 Applications to Group Theory
83 Covering Spaces of a Graph
84 The Fundamental Group of a Graph
85 Subgroups of Free Groups
Bibliography
Index
8 w' \2 b, ^( A1 e
11
http://www.china-pub.com/15392
书名:
实分析与复分析(英文版·3版)
10.jpg
内容简介:
本书是分析领域内的一部经典著作。毫不夸张地说,掌握了本书,对数学的理解将会上一个新台阶。全书体例优美,实用性很强,列举的实例简明精彩。无论实分析部分还是复分析部分,基本上对所有给出的命题都进行了论证。另外,书中还附有大量设计巧妙的习题——这些习题可以真实地检测出读者对课程的理解程度,有的还要求对正文中的原理进行论证。在第3版中,作者对一些新的课题进行了讨论,并力求全书条理清晰。本书适合作为高等院校数学专业研究生教材。8 |! _' Q) S3 E5 s; R) U: U- y
/ z) B  R, g8 o  Q
目录:
Preface
Prologue: The Exponential Function
Chapter 1 Abstract Integration
Set-theoretic notations and terminology
The concept of measurability
Simple functions
Elementary properties of measures
Arithmetic in [0, ]
Integration of positive functions
Integration of complex functions
The role played by sets of measure zero
Exercises
Chapter 2 Positive Borel Measures
Vector spaces
Topological preliminaries
The Riesz representation theorem
Regularity properties of Borel measures
Lebesgue measure
Continuity properties of measurablefunctions
Exercises
.Chapter 3 LP-Spaces
Convex functions and inequalities
The Lp-spaces
Approximation by continuous functions
Exercises
Chapter 4 Elementary Hilbert Space Theory
Inner products and linear functionals
Orthonormal sets
Trigonometric series
Exercises
Chapter 5 Examples of Banach SpaceTechniques
Banach spaces
Consequences of Baire's theorem
Fourier series of continuous functions
Fourier coefficients of L1-functions
The Hahn-Banach theorem
An abstract approach to the Poissonintegral
Exercises
Chapter 6 Complex Measures
Total variation
Absolute continuity
Consequences of the Radon-Nikodym theorem
Bounded linear functionals on Lp
The Riesz representation theorem
Exercises
Chapter 7 Differentiation
Derivatives of measures
The fundamental theorem of Calculus
Differentiable transformations
Exercises
Chapter 8 Integration on Product Spaces
Measurability on cartesian products
Product measures
The Fubini theorem
Completion of product measures
Convolutions
Distribution functions
Exercises
Chapter 9 Fourier Transforms
Formal properties
The inversion theorem
The Plancherel theorem
The Banach algebra L1
Exercises
Chapter 10 Elementary Properties ofHolomorphic
Functions
Complex differentiation
Integration over paths
The local Cauchy theorem
The power series representation
The open mapping theorem
The global Cauchy theorem
The calculus of residues
Exercises
Chapter 11 Harmonic Functions
The Cauchy-Riemann equations
The Poisson integral
The mean value property
Boundary behavior of Poisson integrals
Representation theorems
Exercises
Chapter 12 The Maximum Modulus Principle
Introduction
The Schwarz lemma
The Phragmen-Lindelof method
An interpolation theorem
A converse of the maximum modulus theorem
Exercises
Chapter 13 Approximation by RationalFunctions
Preparation
Runge's theorem
The Mittag-Leffler theorem
Simply connected regions
Exercises
Chapter 14 Conformal Mapping
Preservation of angles
Linear fractional transformations
Normal families
The Riemann mapping theorem
The class
Continuity at the boundary
Conformai mapping of an annulus
Exercises
Chapter 15 Zeros of Holomorphic Functions
Infinite products
The Weierstrass factorization theorem
An interpolation problem
Jensen's formula
Blaschke products
The Miintz-Szasz theorem
Exercises
Chapter 16 Analytic Continuation
Regular points and singular points
Continuation along curves
The monodromy theorem
Construction of a modular function
The Picard theorem
Exercises
Chapter 17 Hp-Spaces
Subharmonic functions
The spaces Hr and N
The theorem of F. and M. Riesz
Factorization theorems
The shift operator
Conjugate functions
Exercises
Chapter 18 Elementary Theory of BanachAlgebras
Introduction
The invertible elements
Ideals and homomorphisms
Applications
Exercises
Chapter 19 Holomorphic Fourier Transforms
Introduction
Two theorems of Paley and Wiener
Quasi-analytic classes
The Denjoy-Carleman theorem
Exercises
Chapter 20 Uniform Approximation byPolynomials
Introduction
Some iemmas
Mergelyan's theorem
Exercises
Appendix: Hausdorff's Maximality Theorem
Notes and Comments
Bibliography
List of Special Symbols
Index

% q+ G9 t( @: I8 t7 Q
3 P4 l( `# o  _2 ~7 Y" k( T' [/ i! f5 j3 A- @6 z, W+ j( D; o1 W

作者: 紫辰    时间: 2010-7-28 21:10
好多啊!版主是不是都看完了啊?
6 h7 P4 k: Z- O" l( v
作者: Dark.Blue    时间: 2010-7-28 23:23
非常感谢楼主啊
作者: 杜增    时间: 2010-7-28 23:31
好东西啊~厉害
作者: hrf5436    时间: 2010-7-29 21:14
厉害  值得好好研究
作者: 自由自在飞    时间: 2010-7-29 23:38
都是经典教材。值得好好收藏
作者: broken1999    时间: 2010-7-30 20:25
+ l  [& W# E9 g2 B& @2 ]4 V

& p) ^0 |- H! w" v8 n  y好贴          啊                 
作者: randy2009    时间: 2010-7-30 22:27
哇塞,楼主太强大了,谢谢
作者: 54321x    时间: 2010-7-31 11:59
好属于 好书呀
作者: hyj2010    时间: 2010-7-31 16:41
十分感谢楼主啊!!!!
作者: 基拉    时间: 2010-8-3 14:38
感谢哦         十分感谢楼主啊!!!!
作者: matlab_catcher    时间: 2010-8-3 21:02
好帖,我顶下了
作者: 23万橡树    时间: 2010-8-4 08:40
好  滴滴滴滴顶
作者: seraphim0129    时间: 2010-8-4 11:26
感谢楼主!
作者: 剑影若兰    时间: 2010-8-4 21:03
实变函数论,微积分学教程,拓扑学,实分析与复分析都是大名鼎鼎的书,其他的没读过
作者: liuhanhong    时间: 2010-8-4 21:13
谢谢楼主6 _& s$ S9 y2 Z% `- L5 D; j

作者: seraphim0129    时间: 2010-8-5 10:37
太多了,不知道买那一本
作者: seraphim0129    时间: 2010-8-6 08:44
去买一本看一看
作者: liuhanhong    时间: 2010-8-6 10:52
好多啊!版主是不是都看完了啊
作者: lovedogman    时间: 2010-8-6 22:37
顶 这个太好了
作者: ultra1989    时间: 2010-8-7 10:12
非常感谢~都想好好看看
作者: ultra1989    时间: 2010-8-7 10:14
想问一下哪里有提供电子版下载吗?
作者: wajm_011    时间: 2010-8-7 16:38
。。。。。。
作者: 黑色绿色    时间: 2010-8-7 19:38
多谢楼主,这么好的东西不顶不行
* |1 Q0 ~6 {+ I# |8 e* A0 `
作者: wajm_011    时间: 2010-8-8 11:47

作者: 暮山紫凝    时间: 2010-8-10 09:03
楼主太牛了。。。
作者: 39133120    时间: 2010-8-10 20:38
楼主果然强啊!
作者: vivihe    时间: 2010-8-11 11:17
确实很经典啊
作者: 大伟很忙    时间: 2010-8-12 13:41
hao hao o  o  o
作者: mxbin1015    时间: 2010-8-12 13:53
这些书籍应该说是很权威的存在了吧!一定努力学习!
作者: 追鸿    时间: 2010-8-26 11:33
强人,佩服死了。呵呵,不错啊
作者: beanbean823    时间: 2010-8-26 11:34
(*^__^*) 指点系词……激扬文字……  
作者: snrl    时间: 2010-8-26 11:35
楼主,你写得实在是太好了。我惟一能做的,就只有把这个帖子顶上去这件事了
作者: chshfxfx    时间: 2010-8-26 11:36
顶顶更健康,越顶吃的越香。
作者: icm    时间: 2010-8-26 11:38
顶顶更健康,越顶吃的越香。
作者: mathbaby    时间: 2010-8-26 11:46
来报道!!!!!!!!!!!
作者: steve    时间: 2010-8-26 13:52
不错不错,我喜欢看  
作者: huxiao9026    时间: 2010-8-26 18:59
哦~~
作者: racheltong    时间: 2010-8-26 19:17
顶顶更健康,越顶吃的越香。
作者: xphoenix    时间: 2010-8-27 00:00
我来了~~~~~~~~~ 闪人~~~~~~~~~~~~~~~~  
作者: gfj    时间: 2010-8-27 12:00
鉴定完毕!  
作者: nn58123    时间: 2010-8-27 15:00
声明一下:本人看贴和回贴的规则,好贴必看,精华贴必回。
作者: 沉睡的礁湖    时间: 2011-1-27 19:05
记下了,一本本的看!
作者: maokaifeng    时间: 2011-1-27 19:28
好的,去图书馆看看
作者: hjftc001    时间: 2011-2-1 20:58
好书,好书~
作者: 杜增    时间: 2011-3-19 21:28
都不错,但是u都没学过相关的1
作者: 巧云225    时间: 2011-6-14 09:35
谢谢了哈。。。。。。
作者: abctianxingjian    时间: 2011-6-17 21:58

作者: -鹏鹏    时间: 2011-9-18 20:10
支持楼主,拿分走人!!!
作者: schnee    时间: 2012-1-28 21:33
必须顶!!!
作者: lynli    时间: 2012-1-29 14:54

作者: 闲得蛋疼    时间: 2012-3-20 09:19

作者: 284750539    时间: 2012-3-31 18:34

作者: 流年似水311    时间: 2012-4-16 15:05
好东西必须分享
作者: 豪仁大侠    时间: 2012-5-13 00:17
这么多书,也只能是收藏了
作者: magic2728    时间: 2012-5-27 10:52
一辈子能干掉一本就不错了~~~~
作者: 我是宿州人    时间: 2012-12-4 23:55
落伍了,都没听过! v5 D, f4 M- X" A/ c- w4 U* y/ V

作者: hock    时间: 2012-12-5 20:57
太强了  这么多的书
作者: 切尔西    时间: 2013-1-27 18:16
惭愧呀,这些图书还没有读过,加油喽
作者: yangyizihe    时间: 2013-2-13 10:18
楼主太感谢你了  
作者: zeyunma    时间: 2013-3-27 14:45
恩,可惜看晚了。。。
作者: DongYang1    时间: 2013-4-27 12:47
谢谢LZ,真是太好了!
作者: 截拳道    时间: 2014-1-12 23:09
牛人啊!牛人在民间啊!
作者: lshqcable605    时间: 2017-1-29 16:27
有些看过,有些没看过: {0 k& g! R) G' O3 p

作者: lshqcable605    时间: 2017-1-29 18:29
88888888888888888888
: l& s6 ~1 }! y- P8 i5 t; A6 N
作者: 1097592576    时间: 2018-4-24 08:32
666666666666666666666666666666666666666
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作者: Bychkova    时间: 2018-5-8 22:39
哇哇哇,谢谢楼主~; G, Y! C- ~3 K3 b& q4 T9 A: F8 U0 d





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