AI時代硬核競爭力：這個數學書單傳瘋了

從文明發展史看數學，有趣有料有格局，適合所有人建立數學認知。

本書以數學發展史上的關鍵分支為主線，從記數法的起源到21世紀的前沿突破，通過生動的案例、數學家的傳奇故事和實際應用，展現數學如何塑造人類文明。作者結合自己多年的教學經驗，將高深理論轉化為通俗敘述，涵蓋古希臘演繹數學、中國古代算法、微積分革命、非歐幾何爭議等精彩內容，特別加入航海數學等特色章節。書中穿插著趣味數學問題、電影典故等，既適合作為高等院校數學通識教材，也能滿足大眾讀者探索數學之美的需求。

用故事講透偉大定理，不枯燥、超有魅力，讓普通人也能感受數學之美。

本書從歷史背景、傳說性人物和數學創造性三個部分展開，運用數學史視角探討重要定理和精巧邏輯推理，闡述其深遠意義及解決邏輯問題的過程。書中精選了歐幾里得、阿基米德、牛頓、歐拉等杰出數學家的偉大定理，這些定理不僅貫穿歷史，還涵蓋數學的深邃實用領域。本書并非典型數學教材，而是大眾讀物，旨在讓熱愛數學的人感受其魅力，讓討厭數學的人重新愛上它。

名校教授親講，貼近生活、由淺入深，幫你建立真正的概率思維。

本書旨在培養讀者學習概率的興趣，并致力于幫助深入學習現代概率論的讀者理解基本概念。本書從計數問題出發，由淺入深地向讀者介紹了概率論的基礎概念和思想。本書語言生動有趣，如同與讀者對話一般，且不失數學邏輯的嚴謹性。書中含有大量與生活聯系緊密的概率實例，詳細說明了如何利用概率知識來解決現實生活中的問題。通過對本書的學習，讀者不僅能夠簡單地寫出公式并記憶，還將對這些公式的含義及其使用方式有更深刻的理解。大量的實例、豐富翔實的內容、幽默的敘述方式以及對讀者自主思考的引導，是本書的特色。

從數字、無理數、虛數，到邏輯、證明、圖靈機，用輕松有趣的方式帶你理解復雜概念，數學愛好者一讀就上癮。

MarkC.Chu-Carroll是世界上較早的數學博主之一，他能夠引導讀者愉快地、不經意地理解復雜的概念。在本書中，他使用相同的技巧為讀者帶來一場別開生面的數學之旅，從數字的基本概念一直到計算機程序設計的新發展，包括自然數、無理數、虛數、黃金比例、康托爾集、群論、邏輯、證明、編程和圖靈機等。如果你對數學感興趣，這本書就是為你準備的。

圖解 + 例題 + 實戰，把計算機核心數學變得直觀易懂，零基礎也能入門。

本書以視覺化方法為核心，構建了計算機科學領域數學基礎的完整知識體系，涵蓋數論、計數、代數、邏輯、組合數學、概率論、模運算、三角學、坐標系、矩陣變換、微分與積分學等核心內容，并通過160多幅插圖、90多張表格及典型例題，將抽象數學概念轉化為直觀的視覺模型，同時搭配緊密結合計算機實際應用場景的典型例題，幫助讀者掌握將數學知識應用于實際問題的能力。本書適合那些希望比較全面地了解計算機專業所必備的數學基礎的學生以及相關從業人員閱讀。無論是初學者夯實基礎，還是進階者拓展視野，都能從中獲益匪淺。

直接對接 AI，把線性代數、概率、統計與機器學習打通，新手友好。

本書彌補了純數學書籍和機器學習書籍存在的單一性問題，介紹了理解機器學習所需的必備數學概念，例如線性代數、解析幾何、矩陣分解、向量微積分、優化、概率和統計，并使用這些概念推導出了四種核心機器學習方法：線性回歸、主成分分析、高斯混合模型和支持向量機。本書每一章都包括一些例子，大部分章還配有習題，以方便讀者測試對所學知識的理解程度。本書適合數據科學專業和計算機科學專業的學生，以及算法工程師與機器學習領域相關從業者閱讀。

以 AI 場景重構知識體系，解決 “數學薄弱、進階卡住” 的痛點。

在機器學習算法日益復雜的今天，數學基礎薄弱已成為制約學習者進階的核心瓶頸。本書由國際數據挖掘領域權威、IBM“創新大師”查魯·C. 阿加沃爾撰寫，精準聚焦線性代數與最優化理論兩大支柱，顛覆傳統教材重理論輕實踐的弊端，開創性地以“機器學習問題”為切入點重構知識體系。從矩陣分解到譜聚類，從梯度下降到神經網絡反向傳播，每一章節均以真實算法場景驅動概念講解，輔以即時鞏固習題，實現“學-練-用”閉環。無論是計算機科學專業學生、數據科學從業者，還是希望系統化提升數學能力的工程師，本書均為不可多得的進階指南。

名校經典講義，梯度法、深度學習優化全覆蓋，工程師必備參考書。

本書由威斯康星大學Stephen J. Wright與加州大學伯克利分校Benjamin Recht教授聯袂撰寫，內容源自兩所名校機器學習與優化課程講義，經多年教學實踐打磨而成。全書系統闡述數據分析與機器學習中的優化理論，涵蓋梯度法、隨機梯度法、坐標下降法等核心算法，并深入講解深度學習中的梯度計算方法。每章配備習題，理論與實踐緊密結合，既適合作為高年級本科生及低年級研究生教材，也適合作為機器學習工程師與科研人員的重要參考資料。譯本由Airbnb和Meta資深機器學習工程師精心翻譯，著譯雙馨。

專攻游戲、視覺、圖形方向，實用、硬核、針對性極強。

本書是一本全面且實用的指南，它摒棄了枯燥的理論堆砌，以一系列基于問題的實踐練習為引，帶你回歸數學的“基礎”，層層遞進地揭開計算機圖形學的神秘面紗。從繪制簡單的圖形線條與形狀，到熟練應用向量與頂點；從構建和渲染網格，到巧妙運用頂點著色器提升渲染效率，每一個環節都緊密圍繞數學原理展開，讓你在實踐中領悟數學與圖形開發的緊密聯系。借助Python、Pygame和PyOpenGL，你將創建屬于自己的基于數學的引擎和API，并在構建應用程序和示例的過程中不斷實踐，逐步掌握將這些理論知識轉化為實際成果的能力。

計算機、算法、編程、邏輯的底層基石，是理工科學生與工程師繞不開的課題。

本書內容共分5部分：數理邏輯，集合、關系和函數，組合數學，圖論，代數系統。數理邏輯介紹了命題邏輯和謂詞邏輯；集合、關系和函數介紹集合論的相關知識；組合數學介紹組合計數和高級計數方法；圖論介紹圖的基本概念、特殊圖和樹；代數系統介紹群、環和域等，每部分還包括理論知識在計算機中的實際應用，并配有大量典型例題和習題。

用 Python 把數學變成可運行、可解決真實問題的能力，邊學邊練。

本書基于靈活易用的Python編程語言，詳細介紹如何使用Python解決數學問題，旨在幫助讀者利用Python程序和相關工具應對現實世界中的數學挑戰。本書不僅涵蓋Python包、繪圖工具和代碼等基礎知識，還將深入探討微積分、概率與統計、幾何等傳統數學理論及其應用。此外，書中還涉及當前機器學習和人工智能領域的熱門主題，如樹和網絡、回歸和預測等。每章圍繞一個主題的多個方面或同一主題的多種典型方法詳細展開，分別從“準備工作”“實現方法”“原理解析”“更多內容”等方面進行細致介紹，循序漸進地引導讀者掌握每項技術，而且每章最后還會推薦高質量的學習資源。這種結構不僅適合初學者逐步學習，也會為有經驗的程序員和數據科學家提供實用的方法論。

把抽象邏輯寫成代碼，理論 + 實踐雙提升，理解更透徹。

本書是數理邏輯教學領域的創新之作。作者將Python編程實踐巧妙融入數理邏輯理論教學，通過精心設計的編程練習與邏輯概念闡釋相結合，為讀者搭建起理解抽象邏輯理論的可操作路徑。書中涵蓋了命題邏輯和謂詞邏輯的語法、語義、證明等內容，將符號邏輯、公理系統及形式證明等理論轉化為可交互驗證的編程任務，使邏輯推理的嚴密結構直觀呈現。作者基于多年本科教學實踐經驗，確保教學案例典型、知識架構科學，為中國讀者提供了理論與實踐相結合的學習方案，拓展了數理邏輯的認知維度與學習路徑。

專注建模、仿真、實戰項目，代碼可直接復用，解決 “會流程不會結果”痛點。

本書是美國喬治梅森大學Jason M.Kinser教授的經典著作，精準直擊Python建模者“能搭流程難出正確結果”的核心痛點。全書以“理論+代碼+應用”為框架，從基礎的隨機數原理講起，逐步深入蒙特卡羅方法、隱馬爾可夫模型（HMM）、耦合微分方程等核心技術，最終延伸至實際應用場景。內容覆蓋18個關鍵主題。

數學建模 + MATLAB 實戰，適合學生、科研、工程人員做實驗與計算。

數學實驗將經典的數學知識、數學建模和計算機應用三者有機地結合在一起，使讀者可以深入理解數學的基本概念、基本理論，熟悉常用數學軟件，同時使讀者真正做到“學數學，用數學”，從而激發讀者學習數學的興趣。本書結合作者十余年數學實驗課程的教學經驗編寫而成，內容主要包括：MATLAB的基礎知識和主要命令，MATLAB在線性代數、微積分、概率論、數理統計、優化以及機器學習中的應用.讀者在學習了本書之后，能很快掌握MATLAB軟件的主要功能，并能用MATLAB解決實際中遇到的問題。本書可以作為高等學校各專業專科生、本科生、研究生及工程技術人員學習MATLAB或數學實驗課的教材和參考書。