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導(dǎo)讀：任正非曾在訪談中提到：“芯片砸錢不行，得砸數(shù)學(xué)家、物理學(xué)家、化學(xué)家……”任正非認為，基礎(chǔ)教育與科技創(chuàng)新關(guān)系密切，基礎(chǔ)研究有突破才能更好地促進科技發(fā)展。

今天推薦的這8本數(shù)學(xué)書，從知識體系介紹到特定領(lǐng)域深挖都有了，想學(xué)好數(shù)學(xué)的人一定要看看。

優(yōu)美的數(shù)學(xué)思維

問題求解與證明

（原書第2版）

作者：約翰· P.丹吉洛?道格拉斯· B.韋斯特

推薦語：本書以大量生動有趣的問題求解實例為背景，使用通俗易懂的語言，深入淺出地介紹優(yōu)美的數(shù)學(xué)思維和嚴謹?shù)淖C明方法，所涉及的數(shù)學(xué)內(nèi)容不僅包含函數(shù)與集合、數(shù)學(xué)歸納法理論、組合計算與組合證明、整數(shù)理論、數(shù)理邏輯、圖論等離散數(shù)學(xué)，而且包含微積分與實數(shù)理論等連續(xù)數(shù)學(xué)，覆蓋了多個不同的數(shù)學(xué)領(lǐng)域。

本書內(nèi)容在邏輯上層層展開、環(huán)環(huán)相扣，形成一套相對完備的知識體系。本書的內(nèi)容可以有效地激發(fā)讀者的學(xué)習(xí)興趣，喚醒讀者的數(shù)學(xué)潛能和數(shù)學(xué)思維。

凸優(yōu)化教程

（原書第2版）

作者：尤里·涅斯捷羅夫

推薦語：本書由該領(lǐng)域的權(quán)威專家撰寫，內(nèi)容包括凸優(yōu)化的算法理論的新進展，不但包含一階、二階極小化加速技術(shù)的一個統(tǒng)一且嚴格的表述，而且為讀者提供了光滑化方法的完整處理，這極大地擴展了梯度類型方法的應(yīng)用范圍。

此外，本書還詳細討論了結(jié)構(gòu)優(yōu)化的幾種有效方法，包括相對尺度優(yōu)化法和多項式時間內(nèi)點法。本書對理論優(yōu)化的研究人員以及從事優(yōu)化問題工作的專業(yè)人士非常有用，它提供了許多成功的例子來說明如何開發(fā)非常快速的專門極小化算法。

哈佛概率論公開課

作者：貝內(nèi)迪克特·格羅斯?喬·哈里斯?等

推薦語：在現(xiàn)實世界中，我們經(jīng)常需要基于不完整的信息做出各種決策，因此具備基本的概率知識素養(yǎng)是必不可少的。本書專為對此有興趣的讀者和對這門學(xué)科不熟悉的讀者而設(shè)計，以幫助他們?yōu)閷W(xué)習(xí)概率論打下堅實的基礎(chǔ)。通過對話式的語言和嚴謹?shù)臄?shù)學(xué)推導(dǎo)，本書以引人入勝的風(fēng)格講述了豐富的概率內(nèi)容。

本書旨在使讀者沉浸于數(shù)學(xué)的世界之中，讓他們對是什么吸引了數(shù)學(xué)家關(guān)注這個主題一探究竟。

應(yīng)用線性代數(shù)：向量、矩陣及最小二乘

作者：斯蒂芬·博伊德?利芬·范登伯格

推薦語：本書采用一種創(chuàng)新方法講授線性代數(shù)，通過大量實例，清晰而直觀地闡釋在數(shù)據(jù)科學(xué)和工程應(yīng)用領(lǐng)域中需要的線性代數(shù)基礎(chǔ)。介紹了基本的向量和矩陣代數(shù)、線性方程組及最小二乘的理論和應(yīng)用，并將其推廣到非線性最小二乘。

時間序列分析及其應(yīng)用

作者：羅伯特·H. 沙姆韋?戴維·S. 斯托弗

推薦語：本書在歐美是一本流行的時間序列分析教材，通過大量使用真實數(shù)據(jù)的實例展示解決問題的方法，例如發(fā)現(xiàn)自然和人為的氣候變化、使用功能磁共振成像評估疼痛感知實驗以及監(jiān)測核禁試條約。

本書從不同層次深入探討時間序列分析理論和方法，除了涵蓋經(jīng)典的時間序列回歸方法、ARIMA模型、譜分析和狀態(tài)空間模型外，還介紹了新近發(fā)展的方法，包括分類變量時間序列分析、多元譜方法、長記憶時間序列、非線性模型、重采樣技術(shù)、GARCH模型、ARMAX模型、隨機波動率、小波和馬爾可夫鏈蒙特卡羅積分方法。

圖論導(dǎo)引

（原書第2版）典藏版

作者：道格拉斯·B. 韋斯特

推薦語：圖論起源于著名的哥尼斯堡七橋問題，它在計算科學(xué)、社會科學(xué)和自然科學(xué)等各個領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用。本書內(nèi)容全面，證明與應(yīng)用實例并舉，不僅包括對證明技巧的討論、1200多道習(xí)題、400多幅插圖以及許多例題，而且對所有定理都給出了詳細完整的證明。

概率與計算

算法與數(shù)據(jù)分析中的隨機化和概率技術(shù)

（原書第2版）

作者：邁克爾·米森馬徹?伊萊·阿法爾

推薦語：隨機化和概率技術(shù)在現(xiàn)代計算機科學(xué)中發(fā)揮著重要作用, 其應(yīng)用范圍從組合優(yōu)化與機器學(xué)習(xí)到通信網(wǎng)絡(luò)與安全協(xié)議。

本書是概率論與計算機科學(xué)相結(jié)合的完美教材，系統(tǒng)地介紹概率論、隨機過程及樣本復(fù)雜度、VC維度和拉德馬赫復(fù)雜度等理論知識，以及一些解決實際問題的算法設(shè)計技巧，旨在幫助你學(xué)會如何利用概率理論及計算機求解實際問題。你僅需有離散數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)知識就能閱讀本書, 書中包含大量的實例和應(yīng)用，其內(nèi)容嚴謹，并有較好的可讀性。

高維概率及其在數(shù)據(jù)科學(xué)中的應(yīng)用

作者：羅曼·韋爾希寧

推薦語：高維概率領(lǐng)軍人物撰寫，全面介紹高維概率的理論、關(guān)鍵工具和現(xiàn)代應(yīng)用。本書研究了隨機向量、隨機矩陣、隨機子空間和用于量化高維不確定性的對象的行為。高維概率借鑒了概率論、分析學(xué)和幾何學(xué)的思想，并成功地應(yīng)用于數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、理論計算機科學(xué)、信號處理、最優(yōu)化等領(lǐng)域。

這是一本整合理論、關(guān)鍵工具，以及現(xiàn)代高維概率應(yīng)用的教材。集中不等式是本書的核心內(nèi)容，它涵蓋了霍夫丁不等式和切爾諾夫不等式等經(jīng)典結(jié)果以及矩陣伯恩斯坦不等式等新發(fā)展的理論。

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