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线性代数、概率论与数理统计证明题500例解析


作者:
肖马成、周概容
定价:
20.00元
ISBN:
978-7-04-022663-8
版面字数:
400.000千字
开本:
32开
全书页数:
496页
装帧形式:
平装
重点项目:
暂无
出版时间:
2008-01-15
读者对象:
高等教育
一级分类:
数学与统计学类
二级分类:
理工类专业数学基础课
三级分类:
高等数学

本书是为了有效地提高学生求解线性代数和概率统计证明题的效率,培养训练数学思想方法与掌握数学算理,引导学生探索证明题的基本求解思路。怎样寻找有效途径可以达到证明目的?如果题目的已知条件不变化,而证明的结论发生变化,证明的思路将发生什么变化?如果已知条件变化,而证明的结论不变,证明的思路将发生什么变化?外观形式相仿的题目,证明的思路是否相同?外观形式不同的证明题,它们的证明思路是否也不同?希望能通过这种训练,有效地提高证明题的求解能力。

本书选题范围较广。依据本科数学基础课程教学基本要求,参考研究生入学数学考试大纲,由多本线性代数和概率统计习题集、考研试题、数学竞赛题中选择约500道证明题进行归类、分析。

本书与徐兵教授编写的《高等数学证明题500例解析》属于同一系列,适用于理工类、经济类、管理类本科生学习,也适用于备考研究生的学生选作学习证明题的参考书。

  • 前辅文
  • 线性代数
  • 第一篇 证明题
    • 第一章 行列式
      • 1.1.1 行列式的定义与性质
      • 1.1.2 行列式按行(列)展开
    • 第二章 矩阵
      • 1.2.1 矩阵的概念、线性运算、乘积与转置
      • 1.2.2 逆矩阵
      • 1.2.3 矩阵的初等变换与初等矩阵及矩阵的秩
      • 1.2.4 分块矩阵
    • 第三章 向量
      • 1.3.1 向量的线性组合及线性相关性
      • 1.3.2 向量组的极大线性无关组及向量组的秩
    • 第四章 线性方程组
      • 1.4.1 线性方程组解的判别 齐次线性方程组的基础解系和通解
      • 1.4.2 非齐次线性方程组解的结构及通解
    • 第五章 矩阵的特征值和特征向量
      • 1.5.1 矩阵的特征值和特征向量
      • 1.5.2 相似矩阵及矩阵的对角化
      • 1.5.3 实对称矩阵的对角化
    • 第六章 二次型
      • 1.6.1 二次型及其矩阵 二次型的标准形及规范形
      • 1.6.2 二次型及其矩阵的正定性概念及判别法
  • 第二篇 证明题解析
    • 第一章 行列式
      • 2.1.1 行列式的定义与性质
      • 2.1.2 行列式按行(列)展开
    • 第二章 矩阵
      • 2.2.1 矩阵的概念、线性运算、乘积与转置
      • 2.2.2 逆矩阵
      • 2.2.3 矩阵的初等变换与初等矩阵及矩阵的秩
      • 2.2.4 分块矩阵
    • 第三章 向量
      • 2.3.1 向量的线性组合及线性相关性
      • 2.3.2 向量组的极大线性无关组及向量组的秩
    • 第四章 线性方程组
      • 2.4.1 线性方程组解的判别 齐次线性方程组的基础解系和通解
      • 2.4.2 非齐次线性方程组解的结构及通解
    • 第五章 矩阵的特征值和特征向量
      • 2.5.1 矩阵的特征值和特征向量
      • 2.5.2 相似矩阵及矩阵的对角化
      • 2.5.3 实对称矩阵的对角化
    • 第六章 二次型
      • 2.6.1 二次型及其矩阵 二次型的标准形及规范形
      • 2.6.2 二次型及其矩阵的正定性概念及判别法
  • 概率论与数理统计
  • 第一篇 证明题
    • 第一章 随机事件和概率
      • 1.1.1 事件及其关系和运算
      • 1.1.2 事件的概率
      • 1.1.3 独立事件和独立试验
    • 第二章 随机变量及其分布
      • 1.2.1 随机变量的分布函数
      • 1.2.2 离散型随机变量
      • 1.2.3 连续型随机变量
    • 第三章 多维随机变量的分布
      • 1.3.1 联合分布的一般性质
      • 1.3.2 多元正态分布
      • 1.3.3 随机变量的独立性
      • 1.3.4 随机向量函数的分布
    • 第四章 随机变量的数字特征
      • 1.4.1 一般性质
      • 1.4.2 概率论中常见的不等式
      • 1.4.3 随机变量的相关性
    • 第五章 中心极限定理
      • 1.5.1 依概率收敛和大数定律
      • 1.5.2 中心极限定理
    • 第六章 数理统计的基本概念(抽样分布)
      • 1.6.1 总体、样本和统计量
      • 1.6.2 正态总体的常用抽样分布
      • 1.6.3 极限抽样分布
    • 第七章 参数估计
      • 1.7.1 未知参数的点估计
      • 1.7.2 求估计量的方法
      • 1.7.3 正态总体参数的估计
      • 1.7.4 非正态总体参数的区间估计
    • 第八章 假设检验与比较
      • 1.8.1 假设检验的两类错误
      • 1.8.2 正态总体参数的显著性检验
      • 1.8.3 比率的显著性检验
  • 第二篇 证明题解析
    • 第一章 随机事件和概率
      • 2.1.1 事件及其关系和运算
      • 2.1.2 事件的概率
      • 2.1.3 独立事件和独立试验
    • 第二章 随机变量及其分布
      • 2.2.1 随机变量的分布函数
      • 2.2.2 离散型随机变量
      • 2.2.3 连续型随机变量
    • 第三章 多维随机变量的分布
      • 2.3.1 联合分布的一般性质
      • 2.3.2 多元正态分布
      • 2.3.3 随机变量的独立性
      • 2.3.4 随机向量函数的分布
    • 第四章 随机变量的数字特征
      • 2.4.1 一般性质
      • 2.4.2 概率论中常见的不等式
      • 2.4.3 随机变量的相关性
    • 第五章 中心极限定理
      • 2.5.1 依概率收敛和大数定律
      • 2.5.2 中心极限定理
    • 第六章 数理统计的基本概念(抽样分布)
      • 2.6.1 总体、样本和统计量
      • 2.6.2 正态总体的常用抽样分布
      • 2.6.3 极限抽样分布
    • 第七章 参数估计
      • 2.7.1 未知参数的点估计
      • 2.7.2 求估计量的方法
      • 2.7.3 正态总体参数的估计
      • 2.7.4 非正态总体参数的区间估计
    • 第八章 假设检验与比较
      • 2.8.1 假设检验的两类错误
      • 2.8.2 正态总体参数的显著性检验
      • 2.8.3 比率的显著性检验
  • 参考书目

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