Tóm tắt nội dung
Sách giáo khoa/tài liệu tham khảo dễ theo dõi này trình bày phần giới thiệu ngắn gọn về phân tích toán học theo quan điểm thuật toán, đặc biệt tập trung vào các ứng dụng phân tích và các khía cạnh của mô hình toán học. Văn bản mô tả lý thuyết toán học cùng với các khái niệm và phương pháp phân tích số cơ bản, được làm phong phú bằng các thí nghiệm máy tính sử dụng các ứng dụng MATLAB, Python, Maple và Java. Phiên bản mới được cập nhật và mở rộng đầy đủ này cũng có số lượng bài tập lập trình thậm chí còn lớn hơn. Mô tả các khái niệm cơ bản trong phân tích, bao gồm số thực và số phức, lượng giác, chuỗi và chuỗi, hàm số, đạo hàm, tích phân và đường cong; Thảo luận về các ứng dụng quan trọng và các chủ đề nâng cao, chẳng hạn như fractal và hệ thống L, tích phân số, hồi quy tuyến tính và phương trình vi phân; Trình bày các công cụ từ đại số vectơ và ma trận trong phần phụ lục, cùng với các thông tin bổ sung về tính liên tục; Bao gồm tài liệu bổ sung về hàm hyperbol, đường cong và bề mặt trong không gian, phương trình vi phân bậc hai và phương trình con lắc; Chứa các thí nghiệm, bài tập, định nghĩa và mệnh đề xuyên suốt văn bản; Cung cấp các ví dụ lập trình bằng Python, cũng như MATLAB; Cung cấp các tài nguyên bổ sung tại một trang web được liên kết, bao gồm các ứng dụng Java, tệp nguồn mã và các liên kết tới tài liệu học tập trực tuyến tương tác. Giải quyết các nhu cầu cốt lõi của sinh viên và nhà nghiên cứu khoa học máy tính, cuốn sách giáo khoa được viết rõ ràng này là nguồn tài nguyên thiết yếu cho các khóa học cấp đại học về phân tích số và là công cụ tự học lý tưởng cho các chuyên gia đang tìm cách nâng cao kỹ năng phân tích của họ.
Abstract:
This easy-to-follow textbook/reference presents a concise introduction to mathematical analysis from an algorithmic point of view, with a particular focus on applications of analysis and aspects of mathematical modelling. The text describes the mathematical theory alongside the basic concepts and methods of numerical analysis, enriched by computer experiments using MATLAB, Python, Maple, and Java applets. This fully updated and expanded new edition also features an even greater number of programming exercises. Describes the fundamental concepts in analysis, covering real and complex numbers, trigonometry, sequences and series, functions, derivatives, integrals, and curves; Discusses important applications and advanced topics, such as fractals and L-systems, numerical integration, linear regression, and differential equations; Presents tools from vector and matrix algebra in the appendices, together with further information on continuity; Includes added material on hyperbolic functions, curves and surfaces in space, second-order differential equations, and the pendulum equation; Contains experiments, exercises, definitions, and propositions throughout the text; Supplies programming examples in Python, in addition to MATLAB; Provides supplementary resources at an associated website, including Java applets, code source files, and links to interactive online learning material. Addressing the core needs of computer science students and researchers, this clearly written textbook is an essential resource for undergraduate-level courses on numerical analysis, and an ideal self-study tool for professionals seeking to enhance their analysis skills.
Sử dụng ứng dụng Libol Bookworm quét QRCode này để mượn và đọc tài liệu)
(Lưu ý: Sử dụng ứng dụng Bookworm để xem đầy đủ tài liệu. Bạn đọc có thể tải Bookworm từ App Store hoặc Google play với từ khóa "Libol Bookworm”)