计算机数学基础

.§3．2 函数的极值
§3．3 函数曲线的凹向与渐近线
§3．4 演示与实验三
§3．5 简单最优化数学模型
§3．6 用导数求极限--洛必达法则
第四章 积分
§4．1 定积分的概念与性质
§4．2 微积分基本定理
§4．3 基本积分法
§4．4 无穷区间上的广义积分
§4．5 演示与实验四
第五章 积分的应用
§5．1 微元法的基本思想
§5．2 平面图形的面积
§5．3 空间立体的体积
§5．4 其他应用实例
§5．5 积分数学模型实例
第六章 常微分方程
§6．1 基本概念
§6．2 一阶微分方程
§6．3 二阶微分方程
§6．4 演示与实验五
§6．5 微分方程数学模型实例
第七章 多元微积分简介
§7．1 空间解析几何简介
§7．2 多元函数的概念、极限和连续性
§7．3 偏导数与全微分
§7．4 复合函数和隐函数的微分法
§7．5 多元函数的极值
§7．6 二重积分
§7．7 演示与实验六
第八章 无穷级数
§8．1 常数项级数及其审敛法
§8．2 幂级数
§8．3 函数展开成幂级数
§8．4 傅里叶(fourier)级数
§8．5 演示与实验七
第九章 数值计算初步
§9．1 数值计算中的误差
§9．2 函数插值法
§9．3 方程f(x)=0的数值解法
§9．4 数值积分
§9．5 常微分方程的数值解法
第二篇 线性代数
第十章 行列式与矩阵
§10．1 行列式
§10．2 克拉默(cramer)法则
§10．3 矩阵及其运算
§10．4 逆矩阵
§10．5 矩阵的秩与初等变换
§10．6 演示与实验八
第十一章 线性方程组解的结构
§11．1 线性方程组的消元法
§11．2 n维向量
§11．3 线性方程组解的结构
§11．4 线性代数数学模型实例
§11．5 演示与实验九
第三篇 概 率 论
第十二章 随机事件与概率
§12．1 随机事件及其概率
§12．2 古典概型
§12．3 事件的运算及概率的加法公式
§12．4 条件概率、乘法公式与事件的独立性
§12．5 全概公式与逆概公式
§12．6 独立试验序列概型
第十三章 随机变量及其概率分布
§13．1 随机变量
§13．2 离散型随机变量及其分布规律
§13．3 连续型随机变量及其分布规律
§13．4 分布函数与随机变量函数的分布
§13，5 计算机模拟与随机数的生成
第十四章 随机变量的数字特征
§14．1 离散型随机变量的期望
§14．2 连续型随机变量的期望
§14．3 期望的简单性质及随机变量函数的期望
§14．4 方差及其简单性质
§14．5 随机优化数学模型实例
第四篇 离散数学
第十五章 集合论
§15．1 集合
§15．2 关系
第十六章 数理逻辑
§16．1 命题与联结词
§16．2 公式的相等与蕴含
§16．3 谓词与量词
第十七章 图论
§17．1 图的基本概念
§17．2 无向图的连通性
§17．3 有向图的连通性
§17．4 无向图的矩阵表示
§17．5 有向图的矩阵表示
§17．6 欧拉图与哈密顿图
§17．7 树
附录ⅰ 基本初等函数的图形及其主要性质
附录ⅱ 数学软件msthematica简介
附录ⅲ 标准正态分布的分布函数表
附录ⅳ 习题参考答案