新加坡国立大学本科数学参考书
这里的书我大多数看过,绝对是经典中的经典。主要侧重是analysis, algebra。(如果你觉得我下面说的不是乱扯的话,请推荐这的书列,让更多的人一起完善它)。
我对数学的一点想法
数学于物理,艺术一样,都从不同方向描述了我们的世界。好像我们的世界有很多张面孔,数学就是其中之一。这张面孔被放进书里用于传播知识,然而书本(准确地说是文字)不足以完完全全地传达给读者数学这张面孔到底是什么样的。这种不完全来自于四个方面:
1. 我们并不知道所有的数学知识。好比只知道一个人鼻子的样子,我们难以推断出他到底长的什么样。
2. 就算是局限在我们已知的知识内,而且还是书中所讲述的领域。一本书也不可能容纳所有相关知识。
3. 书本,还有整个的教育,为了学习者的方便,一般采用线性的讲述方式,即先讲基础的,后讲复杂一点的这样的过程。但数学本身不是线性的。比如学习了高维微积分,认识到一维情况只是特例而已。知道了analysis on banach space上,又知道原来所学的局限。而且我们还经常发现我们所学的不同课程有所交汇,比如Fourier analysis 和 approximation theory, Fourier analysis 和 PDE.总的说来数学自身科目间的结构是错综复杂的。所以不断总结所学到的和已知知识的联系就很重要了。
4. 读书与研究是差别很大的。就像读一本游记所带来的感觉与真正旅游的感觉的差别。掌握数学就好像真正的旅行,自己投入其中去探索数学到底是什么,而不仅仅是让书的作者告诉你数学是什么。
那我们怎样了解数学呢。简单的说就是通过读书,思考不断地积累,找到合适的问题去做。
怎样找到好书呢。见http://www.lixiaolai .com/index.php/archi ves/8981.html。我简单的总结一下:
1. 看作者牛不牛。比如开山立派的那几十位就不说了。
2. amazon上的评价。google book 上的排名。
3. 好书的bibliogaphy
4. 多次再版的书
这样选出来的书比较靠谱,但不一定就最适合自己读。因为每个人都有自己的style。比如我就读喜欢清晰直观的书,绝不接受那种只有theorems+ proofs + short explanations的书。以我自己为例,我还需要一下几条标准:
5. 侧重对概念定理的直观解释,或以特例进行演示。
6. 结构清晰
7. 如果能从历史发展的角度讲问题就更理想了。可惜我只遇到过一个系列真正达到了这个要求的书:<a comprehensive introduction to differential geometry>。因为一旦涉及到从历史发展的角度讲一个东西,所用篇幅绝对会大大增加(好比上面那个系列,每册书都是大开本),结构也难以保持平衡。所以很多作者就弃而不用这种讲述方法。然而我们知道要深入了解一个东西就要知道它的发展过程。教科书缺乏历史的眼光的困难可以通过阅读数学史弥补(见我的第二个豆列“数学史和数学哲学”)。
拿到好书了怎样读呢。参见《如何阅读一本书》。当然数学书还是有它的特点的,那就是证明。《how to solve it》里面的方法同样适用于读一个证明。
Step 1. What does the theorem really say?
Step 2. Reading the proof.
Step 3. Looking back and taking notes.
(主要是3个Steps的细节很占空间,我在blog上的总结没办法贴出来。)
在读完一个part之后,要从更高的角度总结:什么是主要的概念定理?为什么说它们主要,它们到底怎么影响其他的概念定理?这个学科究竟是干什么用的?从历史上看,引起这些概念定理的问题是什么,它们是怎样发展完善的?横向来看,它们与我已知的其他知识有什么联系,那些联系是有价值的?
大多数书不需要用以上方法精读。但基础课程应该牢牢掌握,所以对每一门基础课都要如此精读一本书。像mathematical analysis,complex analysis,real analysis, linear algebra, algebra,ODE,PDE就算是基础课程了。只读一遍是难以完全做到以上要求的,但读完一遍至少要像上面一样总结,否则输入的知识技能没有一个框架支持,过一段时间就会淡忘。好像图书馆里新买的书没有贴上标签就跟其他书混在一起,以后会很难提取需要的知识。第二篇有时间则读,没时间以后总结相关科目的时候要回过头来看看现在的科目。像在总结多元微积分的时候就有机会提升对一元微积分的认识。
值得注意的是以上说的只是精读基础课的方法。研究时查资料就不可能像这样细细咀嚼。但如果没有扎实的基本功,解决数学问题的能力,查阅资料的速度都不会很高。
我对数学的一点想法
数学于物理,艺术一样,都从不同方向描述了我们的世界。好像我们的世界有很多张面孔,数学就是其中之一。这张面孔被放进书里用于传播知识,然而书本(准确地说是文字)不足以完完全全地传达给读者数学这张面孔到底是什么样的。这种不完全来自于四个方面:
1. 我们并不知道所有的数学知识。好比只知道一个人鼻子的样子,我们难以推断出他到底长的什么样。
2. 就算是局限在我们已知的知识内,而且还是书中所讲述的领域。一本书也不可能容纳所有相关知识。
3. 书本,还有整个的教育,为了学习者的方便,一般采用线性的讲述方式,即先讲基础的,后讲复杂一点的这样的过程。但数学本身不是线性的。比如学习了高维微积分,认识到一维情况只是特例而已。知道了analysis on banach space上,又知道原来所学的局限。而且我们还经常发现我们所学的不同课程有所交汇,比如Fourier analysis 和 approximation theory, Fourier analysis 和 PDE.总的说来数学自身科目间的结构是错综复杂的。所以不断总结所学到的和已知知识的联系就很重要了。
4. 读书与研究是差别很大的。就像读一本游记所带来的感觉与真正旅游的感觉的差别。掌握数学就好像真正的旅行,自己投入其中去探索数学到底是什么,而不仅仅是让书的作者告诉你数学是什么。
那我们怎样了解数学呢。简单的说就是通过读书,思考不断地积累,找到合适的问题去做。
怎样找到好书呢。见http://www.lixiaolai
1. 看作者牛不牛。比如开山立派的那几十位就不说了。
2. amazon上的评价。google book 上的排名。
3. 好书的bibliogaphy
4. 多次再版的书
这样选出来的书比较靠谱,但不一定就最适合自己读。因为每个人都有自己的style。比如我就读喜欢清晰直观的书,绝不接受那种只有theorems+ proofs + short explanations的书。以我自己为例,我还需要一下几条标准:
5. 侧重对概念定理的直观解释,或以特例进行演示。
6. 结构清晰
7. 如果能从历史发展的角度讲问题就更理想了。可惜我只遇到过一个系列真正达到了这个要求的书:<a comprehensive introduction to differential geometry>。因为一旦涉及到从历史发展的角度讲一个东西,所用篇幅绝对会大大增加(好比上面那个系列,每册书都是大开本),结构也难以保持平衡。所以很多作者就弃而不用这种讲述方法。然而我们知道要深入了解一个东西就要知道它的发展过程。教科书缺乏历史的眼光的困难可以通过阅读数学史弥补(见我的第二个豆列“数学史和数学哲学”)。
拿到好书了怎样读呢。参见《如何阅读一本书》。当然数学书还是有它的特点的,那就是证明。《how to solve it》里面的方法同样适用于读一个证明。
Step 1. What does the theorem really say?
Step 2. Reading the proof.
Step 3. Looking back and taking notes.
(主要是3个Steps的细节很占空间,我在blog上的总结没办法贴出来。)
在读完一个part之后,要从更高的角度总结:什么是主要的概念定理?为什么说它们主要,它们到底怎么影响其他的概念定理?这个学科究竟是干什么用的?从历史上看,引起这些概念定理的问题是什么,它们是怎样发展完善的?横向来看,它们与我已知的其他知识有什么联系,那些联系是有价值的?
大多数书不需要用以上方法精读。但基础课程应该牢牢掌握,所以对每一门基础课都要如此精读一本书。像mathematical analysis,complex analysis,real analysis, linear algebra, algebra,ODE,PDE就算是基础课程了。只读一遍是难以完全做到以上要求的,但读完一遍至少要像上面一样总结,否则输入的知识技能没有一个框架支持,过一段时间就会淡忘。好像图书馆里新买的书没有贴上标签就跟其他书混在一起,以后会很难提取需要的知识。第二篇有时间则读,没时间以后总结相关科目的时候要回过头来看看现在的科目。像在总结多元微积分的时候就有机会提升对一元微积分的认识。
值得注意的是以上说的只是精读基础课的方法。研究时查资料就不可能像这样细细咀嚼。但如果没有扎实的基本功,解决数学问题的能力,查阅资料的速度都不会很高。
来自:豆瓣读书
作者: [美] Gilbert Strang
出版社: Wellesley-Cambridge Press
出版年: 2007-11-1
出版社: Wellesley-Cambridge Press
出版年: 2007-11-1
来自:豆瓣读书
作者: Tristan Needham
出版社: Oxford University Press, USA
出版年: 1999-02-18
出版社: Oxford University Press, USA
出版年: 1999-02-18
来自:豆瓣读书
作者: Carl D. Meyer
出版社: SIAM: Society for Industrial and Applied Mathematics
出版年: 2001-02-15
出版社: SIAM: Society for Industrial and Applied Mathematics
出版年: 2001-02-15
来自:豆瓣读书
作者: Vladimir I. Arnold
出版社: Springer
出版年: 2006-07-26
出版社: Springer
出版年: 2006-07-26
来自:豆瓣读书
作者: Hrbacek, Karel / Jech, Thomas
出版社: Marcel Dekker
出版年: 1999-6-22
出版社: Marcel Dekker
出版年: 1999-6-22
来自:豆瓣读书
作者: Elias M. Stein / Rami Shakarchi
出版社: Princeton University Press
出版年: 2005-4-3
出版社: Princeton University Press
出版年: 2005-4-3
来自:豆瓣读书
作者: Michael Spivak / 麦克·斯皮瓦克
出版社: Publish or Perish
出版年: 1999-1-1
出版社: Publish or Perish
出版年: 1999-1-1
来自:豆瓣读书
作者: Richard Courant / Fritz John
出版社: Springer
出版年: 1989-10-02
出版社: Springer
出版年: 1989-10-02
来自:豆瓣读书
作者: Walter Rudin
出版社: McGraw-Hill Education
出版年: 1976-2-16
出版社: McGraw-Hill Education
出版年: 1976-2-16
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