高級(jí)經(jīng)濟(jì)學(xué)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

定　價(jià)：￥36.00

作　者：	崔殿超
出版社：	黑龍江大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：	黑龍江大學(xué)學(xué)術(shù)文庫(kù)
標(biāo)　簽：	經(jīng)濟(jì)學(xué)方法

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ISBN：	9787811290585	出版時(shí)間：	2008-01-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16	頁(yè)數(shù)：	270	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)內(nèi)容是高級(jí)宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)數(shù)學(xué)模型經(jīng)常使用的基礎(chǔ)知識(shí)，是學(xué)習(xí)高級(jí)宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)不可或缺的。本書(shū)共分六章，在簡(jiǎn)要介紹本科學(xué)過(guò)且高級(jí)宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)常用的數(shù)學(xué)知識(shí)后，重點(diǎn)補(bǔ)充本科階段沒(méi)有涉及的高級(jí)宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)。第一章是微積分。除了概括性地給出了本科階段所學(xué)的導(dǎo)數(shù)、微分、積分知識(shí)外，還增加了含參變量積分的求導(dǎo)、曲線積分、三角級(jí)數(shù)與傅立葉（Fourier）級(jí)數(shù)等內(nèi)容。含參變量積分的求導(dǎo)是宏觀經(jīng)濟(jì)模型推導(dǎo)中經(jīng)常遇到的，曲線積分、三角級(jí)數(shù)與傅立葉（Fourier）級(jí)數(shù)等內(nèi)容則是為學(xué)習(xí)復(fù)變函數(shù)作準(zhǔn)備。第二章是線性代數(shù)。在矩陣、向量、線性方程組、特征值之外，新、增了海賽行列式和加邊海賽行列式、矩陣和二次型的求導(dǎo)，前者是判斷最優(yōu)化條件所必備的知識(shí)，后者則在動(dòng)態(tài)最優(yōu)化推導(dǎo)中經(jīng)常涉及。第三章是測(cè)度論。測(cè)度論是高等概率論的基礎(chǔ)，沒(méi)有測(cè)度論知識(shí)就無(wú)法學(xué)習(xí)概率理論的公理化體系。本來(lái)應(yīng)該在學(xué)習(xí)實(shí)變函數(shù)論之后學(xué)習(xí)測(cè)度論，但本書(shū)直接對(duì)測(cè)度論作了一個(gè)簡(jiǎn)要的介紹。雖然只是一章，但基本上概括了測(cè)度論的主要內(nèi)容。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《高級(jí)經(jīng)濟(jì)學(xué)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)》作者簡(jiǎn)介

圖書(shū)目錄

第一章微積分
1.1 微分法則
1.1.1 導(dǎo)數(shù)的含義
1.1.2 導(dǎo)數(shù)的基本公式與運(yùn)算法則
1.1.3 微分公式
1.1.4 高階導(dǎo)數(shù)和高階微分
1.1.5 多元函數(shù)和偏導(dǎo)數(shù)
1.1.6 隱函數(shù)求導(dǎo)
1.1.7 微分中值定理
1.1.8 羅彼塔（LHospital）法則
1.2 積分與廣義積分
1.2.1 不定積分的含義及法則
1.2.2 換元積分法、分部積分法
1.2.3 定積分
1.2.4 廣義積分（或稱反常積分）
1.2.5 含參變量積分及其求導(dǎo)
1.2.6 第一類曲線積分（對(duì)弧長(zhǎng)的曲線積分）
1.2.7 第二類曲線積分（對(duì)坐標(biāo)的曲線積分）
1.3 級(jí)數(shù)與泰勒展開(kāi)式
1.3.1 級(jí)數(shù)的概念
1.3.2 冪級(jí)數(shù)與泰勒級(jí)數(shù)
1.3.3 函數(shù)展開(kāi)成冪級(jí)數(shù)
1.3.4 三角級(jí)數(shù)與傅立葉級(jí)數(shù)
第二章線性代數(shù)
2.1 矩陣、向量
2.1.1 矩陣與向量
2.1.2　矩陣的運(yùn)算法則
2.1.3　向量的運(yùn)算
2.1.4　線性方程組的矩陣表示
2.2　逆矩陣
2.2.1　行列式與矩陣的奇異性
2.2.2　逆矩陣
2.2.3　分塊矩陣的逆矩陣
2.2.4　線性方程組的兩種解法
2.3　二次型與特殊行列式
2.3.1　二次型及其正負(fù)定
2.3.2　主子式與順序主子式
2.3.3　雅可比（Jacobi）行列式與海賽（Hessian）行列式
2.3.4　幾種加邊海賽行列式
2.4　矩陣及二次型的導(dǎo)數(shù)
2.4.1　基本概念
2.4.2　對(duì)矩陣和向量的求導(dǎo)
2.4.3　矩陣的跡函數(shù)求導(dǎo)
2.5　特征值與矩陣的對(duì)角化
2.5.1 方陣的特征值與特征向量
2.5.2 實(shí)對(duì)稱矩陣的特征值與特征向量
2.5.3　矩陣的對(duì)角化
第三章　測(cè)度論
3.1 σ域與測(cè)度
3.1.1 封閉運(yùn)算與σ域
3.1.2　測(cè)度與測(cè)度空間
3.1.3　勒貝格（Lebesgue）測(cè)度
3.2　可測(cè)函數(shù)
3.2.1 可測(cè)映射與可測(cè)函數(shù)
3.2.2　可測(cè)函數(shù)的判斷與運(yùn)算
3.2.3 簡(jiǎn)單函數(shù)與可測(cè)函數(shù)
3.2.4　可測(cè)函數(shù)的收斂性
3.3 可測(cè)函數(shù)的積分
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第四章概率論：基礎(chǔ)與應(yīng)用
第五章隨機(jī)過(guò)程與時(shí)間序列分析
第六章復(fù)變函數(shù)與積分變換
參考文獻(xiàn)