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導(dǎo)讀：任正非曾在訪談中提到：“芯片砸錢(qián)不行，得砸數(shù)學(xué)家、物理學(xué)家、化學(xué)家……”任正非認(rèn)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(jìn)科技發(fā)展。

今天推薦的這8本數(shù)學(xué)書(shū)，從知識(shí)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(wèn)題求解與證明

（原書(shū)第2版）

作者：約翰· P.丹吉洛?道格拉斯· B.韋斯特

推薦語(yǔ)：本書(shū)以大量生動(dòng)有趣的問(wèn)題求解實(shí)例為背景，使用通俗易懂的語(yǔ)言，深入淺出地介紹優(yōu)美的數(shù)學(xué)思維和嚴(yán)謹(jǐn)?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(jì)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(shí)數(shù)理論等連續(xù)數(shù)學(xué)，覆蓋了多個(gè)不同的數(shù)學(xué)領(lǐng)域。

本書(shū)內(nèi)容在邏輯上層層展開(kāi)、環(huán)環(huán)相扣，形成一套相對(duì)完備的知識(shí)體系。本書(shū)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(shū)第2版）

作者：尤里·涅斯捷羅夫

推薦語(yǔ)：本書(shū)由該領(lǐng)域的權(quán)威專(zhuān)家撰寫(xiě)，內(nèi)容包括凸優(yōu)化的算法理論的新進(jìn)展，不但包含一階、二階極小化加速技術(shù)的一個(gè)統(tǒng)一且嚴(yán)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?cái)U(kuò)展了梯度類(lèi)型方法的應(yīng)用范圍。

此外，本書(shū)還詳細(xì)討論了結(jié)構(gòu)優(yōu)化的幾種有效方法，包括相對(duì)尺度優(yōu)化法和多項(xiàng)式時(shí)間內(nèi)點(diǎn)法。本書(shū)對(duì)理論優(yōu)化的研究人員以及從事優(yōu)化問(wèn)題工作的專(zhuān)業(yè)人士非常有用，它提供了許多成功的例子來(lái)說(shuō)明如何開(kāi)發(fā)非常快速的專(zhuān)門(mén)極小化算法。

哈佛概率論公開(kāi)課

作者：貝內(nèi)迪克特·格羅斯?喬·哈里斯?等

推薦語(yǔ)：在現(xiàn)實(shí)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(shí)素養(yǎng)是必不可少的。本書(shū)專(zhuān)為對(duì)此有興趣的讀者和對(duì)這門(mén)學(xué)科不熟悉的讀者而設(shè)計(jì)，以幫助他們?yōu)閷W(xué)習(xí)概率論打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。通過(guò)對(duì)話(huà)式的語(yǔ)言和嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)推導(dǎo)，本書(shū)以引人入勝的風(fēng)格講述了豐富的概率內(nèi)容。

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

應(yīng)用線(xiàn)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(yǔ)：本書(shū)采用一種創(chuàng)新方法講授線(xiàn)性代數(shù)，通過(guò)大量實(shí)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(xiàn)性代數(shù)基礎(chǔ)。介紹了基本的向量和矩陣代數(shù)、線(xiàn)性方程組及最小二乘的理論和應(yīng)用，并將其推廣到非線(xiàn)性最小二乘。

時(shí)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(yǔ)：本書(shū)在歐美是一本流行的時(shí)間序列分析教材，通過(guò)大量使用真實(shí)數(shù)據(jù)的實(shí)例展示解決問(wèn)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(píng)估疼痛感知實(shí)驗(yàn)以及監(jiān)測(cè)核禁試條約。

本書(shū)從不同層次深入探討時(shí)間序列分析理論和方法，除了涵蓋經(jīng)典的時(shí)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(lèi)變量時(shí)間序列分析、多元譜方法、長(zhǎng)記憶時(shí)間序列、非線(xiàn)性模型、重采樣技術(shù)、GARCH模型、ARMAX模型、隨機(jī)波動(dòng)率、小波和馬爾可夫鏈蒙特卡羅積分方法。

圖論導(dǎo)引

（原書(shū)第2版）典藏版

作者：道格拉斯·B. 韋斯特

推薦語(yǔ)：圖論起源于著名的哥尼斯堡七橋問(wèn)題，它在計(jì)算科學(xué)、社會(huì)科學(xué)和自然科學(xué)等各個(gè)領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用。本書(shū)內(nèi)容全面，證明與應(yīng)用實(shí)例并舉，不僅包括對(duì)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(duì)所有定理都給出了詳細(xì)完整的證明。

概率與計(jì)算

算法與數(shù)據(jù)分析中的隨機(jī)化和概率技術(shù)

（原書(shū)第2版）

作者：邁克爾·米森馬徹?伊萊·阿法爾

推薦語(yǔ)：隨機(jī)化和概率技術(shù)在現(xiàn)代計(jì)算機(jī)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(jī)器學(xué)習(xí)到通信網(wǎng)絡(luò)與安全協(xié)議。

本書(shū)是概率論與計(jì)算機(jī)科學(xué)相結(jié)合的完美教材，系統(tǒng)地介紹概率論、隨機(jī)過(guò)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(shí)，以及一些解決實(shí)際問(wèn)題的算法設(shè)計(jì)技巧，旨在幫助你學(xué)會(huì)如何利用概率理論及計(jì)算機(jī)求解實(shí)際問(wèn)題。你僅需有離散數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)知識(shí)就能閱讀本書(shū), 書(shū)中包含大量的實(shí)例和應(yīng)用，其內(nèi)容嚴(yán)謹(jǐn)，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(yǔ)：高維概率領(lǐng)軍人物撰寫(xiě)，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(shū)研究了隨機(jī)向量、隨機(jī)矩陣、隨機(jī)子空間和用于量化高維不確定性的對(duì)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(jì)學(xué)、理論計(jì)算機(jī)科學(xué)、信號(hào)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(shū)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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