高等數(shù)學(xué)（下冊）

內(nèi)容概要

本書是為滿足近年來高校大量擴招后教學(xué)的實際需要，依據(jù)最新修訂的“工科類本科數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課程教學(xué)基本要求”編寫而成。    在編寫過程中，本書結(jié)合近年來的教學(xué)現(xiàn)狀，并努力融入新世紀教學(xué)改革的一些理念與設(shè)想，著力突出了以下特色：重組知識結(jié)構(gòu)，整合教學(xué)內(nèi)容；重視問題驅(qū)動，激活思考探索；確?；疽螅档椭R難度；注重數(shù)學(xué)思想，突出實際應(yīng)用。下冊的主要內(nèi)容為無窮級數(shù)、空間解析幾何與向量代數(shù)、多元函數(shù)微分法及其應(yīng)用、重積分、曲線積分與曲面積分，書后附有習(xí)題答案?！　”緯勺鳛槠胀ǜ叩仍盒＠砉?、經(jīng)管等專業(yè)的高等數(shù)學(xué)教材。書中標有“*”的內(nèi)容和習(xí)題可供學(xué)有余力的學(xué)生自學(xué)參考。

書籍目錄

第七章 無窮級數(shù)　第一節(jié) 常數(shù)項級數(shù)的概念與性質(zhì)　　一、常數(shù)項級數(shù)的概念　　二、收斂級數(shù)的基本性質(zhì)　第二節(jié) 常數(shù)項級數(shù)的審斂法　　一、正項級數(shù)及其審斂法　　二、交錯級數(shù)及其審斂法　　三、絕對收斂與條件收斂　第三節(jié) 冪級數(shù)　　一、函數(shù)項級數(shù)的概念　　二、冪級數(shù)及其斂散性　　三、冪級數(shù)的性質(zhì)　第四節(jié) 函數(shù)展開成冪級數(shù)　　一、泰勒級數(shù)　　二、函數(shù)展開為冪級數(shù)　第五節(jié) 函數(shù)的冪級數(shù)展開式應(yīng)用舉例　　一、利用冪級數(shù)展開式進行近似計算　　二、歐拉公式的證明　　三、利用函數(shù)的冪級數(shù)展開式求微分方程的解　第六節(jié) 傅里葉級數(shù)　　一、三角函數(shù)系及其正交性　　二、傅里葉級數(shù)　　三、傅里葉級數(shù)的收斂性　第七節(jié) 正弦級數(shù)與余弦級數(shù)　　一、奇函數(shù)與偶函數(shù)的傅里葉級數(shù)　　二、函數(shù)展為正弦級數(shù)或余弦級數(shù)　第八節(jié) 周期為2l的周期函數(shù)的傅里葉級數(shù)第八章 空間解析幾何與向量代數(shù)　第一節(jié) 向量及其線性運算　　一、向量的概念　　二、向量的加法　　三、數(shù)與向量的乘法　第二節(jié) 空間直角坐標系與向量的坐標　　一、向量的線性關(guān)系與向量的分解　　二、空間直角坐標系　　三、空間點與向量的坐標　　四、向量線性運算的坐標表示　　五、向量在軸上的投影　第三節(jié) 數(shù)量積 向量積 混合積　　一、兩向量的數(shù)量積　　二、兩向量的向量積　　三、向量的混合積　第四節(jié) 平面及其方程　　一、平面的點法式方程　　二、平面的隱式方程　　三、平面的參數(shù)方程　　四、兩平面的夾角　　五、點到平面的距離　第五節(jié) 空間直線及其方程　　一、空間直線的參數(shù)方程與對稱式方程　　二、空間直線的隱式方程　　三、兩直線的夾角 直線與平面的夾角　　四、有軸平面束　第六節(jié) 曲面及其方程　　一、曲面方程的概念　　二、幾種常見的曲面　　三、空間曲面的參數(shù)方程　第七節(jié) 空間曲線及其方程　　一、空間曲線的隱式方程　　二、空間曲線的參數(shù)方程　　三、空間曲線在坐標面上的投影　第八節(jié) 曲線運動與向量值函數(shù)及其導(dǎo)數(shù)　　一、曲線的向量方程及向量值函數(shù)　　二、向量值函數(shù)的極限與連續(xù)　　三、向量值函數(shù)的導(dǎo)數(shù)　　四、向量值函數(shù)的微分法則第九章 多元函數(shù)微分法及其應(yīng)用第十章 重積分第十一章 曲線積分與曲面積分習(xí)題答案主要參考書

編輯推薦

　　《高等數(shù)學(xué)》是“高等學(xué)校教材”之《高等數(shù)學(xué)（下）》，該書結(jié)合近年來的教學(xué)現(xiàn)狀，對無窮級數(shù)、空間解析幾何與向量代數(shù)、多元函數(shù)微分法及其應(yīng)用、重積分、曲線積分與曲面積分進行了全面、詳細的介紹。書中還附有習(xí)題及答案以供讀者自學(xué)參考?！陡叩葦?shù)學(xué)》可作為普通高校的高等數(shù)學(xué)教材。

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