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工程數(shù)學 版權信息
- ISBN：9787308071154
- 條形碼：9787308071154 ; 978-7-308-07115-4
- 裝幀：暫無
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
工程數(shù)學 內容簡介
本教材共分7章，內容包括行列式、矩陣、n維向量、傅里葉級數(shù)、拉普拉斯變換、概率與數(shù)理統(tǒng)計等內容。本教材特點是以循序漸近、深入淺出的方式介紹工程數(shù)學的各個知識點；結合案例進行教學，簡明扼要、通俗易懂；針對高職高專學生的專業(yè)要求，做到難易適當，針對性強。
工程數(shù)學 目錄
第1章 行列式
1．1 二階、三階行列式
1．1．1 二階行列式
1．1．2 三階行列式
1．2 n階行列式
1．2．1 n階行列式的定義
1．2．2 咒階行列式的性質
1．3 克萊姆法則
1．4 MATLAB軟件在行列式運算中的應用
第2章 矩陣
2．1 矩陣的概念及運算
2．1．1 矩陣的概念
2．1．2 矩陣的運算
2．2 逆矩陣
2．2．1 逆矩陣的概念
2．2．2 逆矩陣的求法
2．2．3 用逆矩陣解線性方程組
2．3 矩陣的秩與初等變換
2．3．1 矩陣的秩
2．3．2 矩陣的初等變換
2．3．3 利用初等變換求矩陣的秩
2．3．4 利用初等變換求逆矩陣
2．3．5 利用初等變換解線性方程組
2．4 MATLAB軟件在矩陣運算中的應用
2．4．1 矩陣的直接輸入
2．4．2 矩陣的函數(shù)生成
2．4．3 矩陣的基本運算
第3章 n維向量
3．1 向量及向量的基本概念
3．1．1 竹維向量的概念
3．1．2 向量的運算
3．2 向量的線性組合
3．3 向量組的秩
3．4 MATLAB軟件在向量運算中的應用
第4章 傅里葉級數(shù)
4．1 級數(shù)的基本概念
4．1．1 數(shù)項級數(shù)
4．1．2 函數(shù)項級數(shù)
4．1．3 冪級數(shù)
4．2 傅里葉級數(shù)
4．2．1 三角函數(shù)系的正交性
4．2．2 函數(shù)展開成傅里葉級數(shù)
4．3 周期為T的周期函數(shù)的傅里葉級數(shù)
4．3．1 周期為T的周期函數(shù)的傅里葉級數(shù)
4．3．2 奇函數(shù)、偶函數(shù)的傅里葉級數(shù)
4．4 常見脈沖信號的傅里葉級數(shù)
4．5 MATLAB軟件在傅里葉級數(shù)中的應用
第5章 拉普拉斯變換
5．1 拉普拉斯變換的概念
5．2 拉普拉斯變換的性質
5．3 拉普拉斯變換的逆變換的求解
5．3．1 拉普拉斯逆變換的性質
5．3．2 拉普拉斯逆變換的部分分式展開法
5．4 MATLAB軟件在拉普拉斯變換與逆變換中的應用
第6章 概率
6．1 隨機事件
6．1．1 隨機現(xiàn)象
6．1．2 隨機試驗
6．1．3 樣本空間
6．1．4 隨機事件
6．1．5 事件的關系與運算
6．1．6 事件的運算律
6．2 隨機事件的概率
6．2．1 概率的統(tǒng)計定義
6．2．2 古典概型
6．3 概率的加法公式
6．3．1 互不相容事件的加法公式
6．3．2 任意事件的加法公式
6．4 概率的乘法公式
6．4．1 條件概率
6．4．2 任意事件的乘法公式
6．4．3 事件的獨立性
6．4．4 獨立事件的加法公式
6．4．5 多個事件的獨立性
6．5 全概率公式、貝葉斯公式
6．5．1 完備事件組
6．5．2 全概率公式
6．5．3 貝葉斯(Bayes)公式
6．6 離散型隨機變量及其分布
6．6．1 隨機變量的概念
6．6．2 離散型隨機變量的分布列
6．6．3 幾種常見的離散型隨機變量的分布列
6．7 連續(xù)型隨機變量及其概率密度
6．7．1 連續(xù)型隨機變量和密度函數(shù)的概念
6．7．2 常見的連續(xù)型隨機變量的分布密度
6．8 分布函數(shù)
6．8．1 分布函數(shù)的概念
6．8．2 分布函數(shù)的性質
6．8．3 離散型隨機變量的分布函數(shù)
6．8．4 連續(xù)型隨機變量的分布函數(shù)
6．8．5 常見連續(xù)型分布函數(shù)
6．9 正態(tài)分布
6．9．1 正態(tài)分布的定義與性質
6．9．2 標準正態(tài)分布
6．9．3 標準正態(tài)分布表
6．9．4 一般正態(tài)分布與標準正態(tài)分布的關系
6．9．5 3□(特殊字體)準則
6．10 離散型隨機變量的數(shù)字特征
6．10．1 離散型隨機變量的數(shù)學期望
6．10．2 連續(xù)型隨機變量的數(shù)學期望
6．10．3 隨機變量函數(shù)的數(shù)學期望
6．10．4 數(shù)學期望的性質
6．11 離散型隨機變量的方差
6．11．1 方差的定義
6．11．2 方差的計算
6．11．3 方差的性質
6．12 MATLAB軟件在概率中的應用
6．12．1 常見分布的概率密度函數(shù)計算
6．12．2 常見分布的概率值計算
6．12．3 隨機變量的數(shù)字特征的計算
第7章 數(shù)理統(tǒng)計
7．1 總體、樣本、統(tǒng)計量
7．1．1 數(shù)理統(tǒng)計的研究方法
7．1．2 總體和樣本
7．1．3 樣本的數(shù)字特征
7．1．4 統(tǒng)計量及其分布
7．2 參數(shù)估計
7．2．1 點估計
7．2．2 估計量的評價標準
7．2．3 區(qū)間估計
7．3 假設檢驗
7．3．1 假設檢驗的基本思想
7．3．2 假設檢驗的一般步驟
7．3．3 正態(tài)總體的均值檢驗
7．3．4 正態(tài)總體的方差檢驗
7．4 統(tǒng)計直方圖
7．4．1 直方圖
7．4．2 分組數(shù)據的統(tǒng)計表和頻數(shù)、頻率直方圖
7．4．3 累積頻率直方圖
7．4．4 總體密度曲線
7．4．5 頻率分布條形圖
7．5 MATLAB軟件在統(tǒng)計中的應用
7．5．1 正態(tài)分布的參數(shù)估計
7．5．2 單個總體N(□)均值的假設檢驗
7．5．3 線性
1．1 二階、三階行列式
1．1．1 二階行列式
1．1．2 三階行列式
1．2 n階行列式
1．2．1 n階行列式的定義
1．2．2 咒階行列式的性質
1．3 克萊姆法則
1．4 MATLAB軟件在行列式運算中的應用
第2章 矩陣
2．1 矩陣的概念及運算
2．1．1 矩陣的概念
2．1．2 矩陣的運算
2．2 逆矩陣
2．2．1 逆矩陣的概念
2．2．2 逆矩陣的求法
2．2．3 用逆矩陣解線性方程組
2．3 矩陣的秩與初等變換
2．3．1 矩陣的秩
2．3．2 矩陣的初等變換
2．3．3 利用初等變換求矩陣的秩
2．3．4 利用初等變換求逆矩陣
2．3．5 利用初等變換解線性方程組
2．4 MATLAB軟件在矩陣運算中的應用
2．4．1 矩陣的直接輸入
2．4．2 矩陣的函數(shù)生成
2．4．3 矩陣的基本運算
第3章 n維向量
3．1 向量及向量的基本概念
3．1．1 竹維向量的概念
3．1．2 向量的運算
3．2 向量的線性組合
3．3 向量組的秩
3．4 MATLAB軟件在向量運算中的應用
第4章 傅里葉級數(shù)
4．1 級數(shù)的基本概念
4．1．1 數(shù)項級數(shù)
4．1．2 函數(shù)項級數(shù)
4．1．3 冪級數(shù)
4．2 傅里葉級數(shù)
4．2．1 三角函數(shù)系的正交性
4．2．2 函數(shù)展開成傅里葉級數(shù)
4．3 周期為T的周期函數(shù)的傅里葉級數(shù)
4．3．1 周期為T的周期函數(shù)的傅里葉級數(shù)
4．3．2 奇函數(shù)、偶函數(shù)的傅里葉級數(shù)
4．4 常見脈沖信號的傅里葉級數(shù)
4．5 MATLAB軟件在傅里葉級數(shù)中的應用
第5章 拉普拉斯變換
5．1 拉普拉斯變換的概念
5．2 拉普拉斯變換的性質
5．3 拉普拉斯變換的逆變換的求解
5．3．1 拉普拉斯逆變換的性質
5．3．2 拉普拉斯逆變換的部分分式展開法
5．4 MATLAB軟件在拉普拉斯變換與逆變換中的應用
第6章 概率
6．1 隨機事件
6．1．1 隨機現(xiàn)象
6．1．2 隨機試驗
6．1．3 樣本空間
6．1．4 隨機事件
6．1．5 事件的關系與運算
6．1．6 事件的運算律
6．2 隨機事件的概率
6．2．1 概率的統(tǒng)計定義
6．2．2 古典概型
6．3 概率的加法公式
6．3．1 互不相容事件的加法公式
6．3．2 任意事件的加法公式
6．4 概率的乘法公式
6．4．1 條件概率
6．4．2 任意事件的乘法公式
6．4．3 事件的獨立性
6．4．4 獨立事件的加法公式
6．4．5 多個事件的獨立性
6．5 全概率公式、貝葉斯公式
6．5．1 完備事件組
6．5．2 全概率公式
6．5．3 貝葉斯(Bayes)公式
6．6 離散型隨機變量及其分布
6．6．1 隨機變量的概念
6．6．2 離散型隨機變量的分布列
6．6．3 幾種常見的離散型隨機變量的分布列
6．7 連續(xù)型隨機變量及其概率密度
6．7．1 連續(xù)型隨機變量和密度函數(shù)的概念
6．7．2 常見的連續(xù)型隨機變量的分布密度
6．8 分布函數(shù)
6．8．1 分布函數(shù)的概念
6．8．2 分布函數(shù)的性質
6．8．3 離散型隨機變量的分布函數(shù)
6．8．4 連續(xù)型隨機變量的分布函數(shù)
6．8．5 常見連續(xù)型分布函數(shù)
6．9 正態(tài)分布
6．9．1 正態(tài)分布的定義與性質
6．9．2 標準正態(tài)分布
6．9．3 標準正態(tài)分布表
6．9．4 一般正態(tài)分布與標準正態(tài)分布的關系
6．9．5 3□(特殊字體)準則
6．10 離散型隨機變量的數(shù)字特征
6．10．1 離散型隨機變量的數(shù)學期望
6．10．2 連續(xù)型隨機變量的數(shù)學期望
6．10．3 隨機變量函數(shù)的數(shù)學期望
6．10．4 數(shù)學期望的性質
6．11 離散型隨機變量的方差
6．11．1 方差的定義
6．11．2 方差的計算
6．11．3 方差的性質
6．12 MATLAB軟件在概率中的應用
6．12．1 常見分布的概率密度函數(shù)計算
6．12．2 常見分布的概率值計算
6．12．3 隨機變量的數(shù)字特征的計算
第7章 數(shù)理統(tǒng)計
7．1 總體、樣本、統(tǒng)計量
7．1．1 數(shù)理統(tǒng)計的研究方法
7．1．2 總體和樣本
7．1．3 樣本的數(shù)字特征
7．1．4 統(tǒng)計量及其分布
7．2 參數(shù)估計
7．2．1 點估計
7．2．2 估計量的評價標準
7．2．3 區(qū)間估計
7．3 假設檢驗
7．3．1 假設檢驗的基本思想
7．3．2 假設檢驗的一般步驟
7．3．3 正態(tài)總體的均值檢驗
7．3．4 正態(tài)總體的方差檢驗
7．4 統(tǒng)計直方圖
7．4．1 直方圖
7．4．2 分組數(shù)據的統(tǒng)計表和頻數(shù)、頻率直方圖
7．4．3 累積頻率直方圖
7．4．4 總體密度曲線
7．4．5 頻率分布條形圖
7．5 MATLAB軟件在統(tǒng)計中的應用
7．5．1 正態(tài)分布的參數(shù)估計
7．5．2 單個總體N(□)均值的假設檢驗
7．5．3 線性
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