★真正研究数学教育的沥血之作。斯坦福大学数学教授，潜心钻研数学教育模式，走访英美多所中学，追踪几千名学生的数学学习情况，深度挖掘数学教学的有效方法。

★深刻剖析传统数学教育模式的弊端。传统的教学模式扼杀了孩子的学习兴趣，将数学变成只需要记忆而不需要理解的学科。再加上毫无意义的测评体系，数学终将变成高高挂起的理论模型，与现实严重脱节。

★澄清关于数学的错误观念。多年以来，人们对数学有着错误的认知，如"数学就是一堆定理""女孩子不擅长学数学"等等。作者对这些错误观念进行澄清，以免使原本极有数学天赋的人与数学擦肩而过。

★探讨数学更佳的教与学方式。作者花费上千个小时，通过旁听课程、走访、问卷调查等多种形式，来研究更好的提高学生数学能力的关键因素，探讨老师、学生、家长如何相互配合，让学生真正爱上数学。

你喜欢数学吗？

据统计，40%以上的人不喜欢数学，甚至对数学怀有深深的厌恶和恐惧。这种情感来源于传统的数学教学模式，即老师站在黑板前讲解数学定理及方法，学生则在下面将老师的板书抄下来，再做大量的习题来巩固。这种教学模式往往形成学生只要记住相关知识就能将其彻底掌握的假象，却掩盖了他们数学能力低下的事实。

如果学生能够以一种不同的方式去学习数学，那么他们将来很可能在数学领域取得成功。为了改变学生对数学的负面印象，不再把数学看成一堆稀奇古怪的图形，乔·博勒教授对几千名美国和英国的中学生进行了为期数年的纵向调研，重点分析学生如何开展数学学习，以便找出高效的教学方法。

这本书的写作目的，就是为数学老师们提供数学教育的新方法、新思路，以帮助孩子们更好地掌握知识并快乐成长。同时也为家长们提供一些数学基础知识，以便他们间接地帮助提升课堂教学质量。

希望这本书能够使被数学"伤害过"的学生重新点燃兴趣；鼓舞热爱数学的人继续努力；为从事数学教育的人指明前进方向。

用一把小小的尺子测算出地球的周长，你行吗？

你知道密码是怎样编写出来的吗？

你见过只有一个面的纸条吗？

你想设计一个自己的迷宫吗？

如果你对上面这些内容感兴趣，就快点翻开这本《DK儿童数学思维手册》吧！

《DK儿童数学思维手册》是英国DK公司出版的一本训练青少年数学思维、逻辑思维的精装全彩图书，书中仔细研究了历史上一些最强的数学大脑——从古希腊数学家阿基米德到第二次世界大战期间破译密码的专家阿兰•图灵；还包含了一系列的数字游戏、逻辑问答、图形谜题和其他各种能激发大脑细胞的好玩活动，让我们一起来看看，你的数学思维能力到底有多强！

激发内在潜能，感受数学的神奇。准备好迎接一场头脑风暴吧！

《数学的天空》围绕历史上最富盛名的三大数学问题——费马大定理、黎曼猜想、庞加莱猜想，介绍了相关数学基础、历史背景、理论方法、研究路线以及研究现状。本书共五章，前两章从数学起源讲起，并涉及了一些有趣的数学故事；后三章分别介绍了三大数学问题，把晦涩的理论知识以通俗易懂的方式进行讲解，娓娓道来。本书实例丰富，涵盖古今中外数学故事，为本书增添了乐趣。本书适合数学爱好者、大中学生、数学教师以及具有理工科背景的读者等阅读。

读完本书，你定会为你上学期间没机会读到这样的数学书而感到懊恼不已！

本书作者阿瑟·本杰明是享誉全球的“数学魔术师”，他独创性地将许多人避之不及的数学与许多人津津乐道的魔术结合在一起，为众多数学恐惧症成人患者、正在学习数学的学生们开启了一个奇妙美丽的数学魔法世界。

本书堪称“12堂极简数学课”，囊括了我们从小学到中学到大学必须掌握的12个最重要的数学概念，比如算术、代数学、几何学、三角学、微积分、圆周率、无穷大等。更重要的是，本杰明既是一名优秀的数学教授，更是一位高明的魔术师，他的魔术棒所指之处，会让我们茅塞顿开。他在书中为我们准备了神奇精彩的数学魔术、开脑洞的智力问题，让我们在这趟数学的魔法世界之旅中，从大自然中领略斐波那契数列之美，从小幽默中领会到无穷大的奥秘，从《达·芬奇密码》中窥见黄金比例的魅力，从诗歌中找到圆周率的记忆方法，从圆筒冰激凌中认知排列组合的秘密，从彩票和扑克牌游戏中发掘概率的真谛，甚至可以通过神奇的数学魔术把自己包装成“数学天才”。

如果你已经对数学情有独钟，那么本书将会给你带来无穷大的惊喜。如果你一直对数学兴趣平平甚至头疼不已，本杰明的魔术棒一定会把你变成一名真正的数学迷。

●在家庭数学教育过程中，父母的分工是天然形成的。妈妈是生活的关照者，兴趣的启蒙者；爸爸则是自信的建设者，思维的开拓者。巩固兴趣，将数学兴趣转化为理性思维，是来自爸爸的影响。

●本书作者“中国奥数第一人”孙路弘继《妈妈教的数学》之后再度创作《爸爸教的数学》，从孩子思维发展的认知规律出发，在自己的童年趣事和成长经历中追根溯源，结合多年数学任教经验，提炼出数学思维开发的精髓和工具，让每位爸爸都能找到适合自己孩子的数学思维培养方式。

●童年时期思维模式的形成，影响人的一生；理性的思考、踏实的推导、严谨的习惯，这三个层面的耕耘都需要爸爸的示范和引导。

●如何让孩子的大脑不断地主动思考，并从中获得快乐？

孩子做题时喜欢跳跃步骤，竟也是思维的瑕疵？

对数学内容的准确理解、灵活思考以及严谨操作，爸爸怎样去教？

抽象思维能力如何形成？

……

●妈妈，启发数学兴趣；爸爸，精深思维方法；从兴趣到思维，成功跨越孩子的数学能力分水岭。影响孩子一生的理性思维和严谨习惯，是爸爸教的。

●全书新增12个作者互动教学视频，遇到难题，随时呼叫孙老师视频解答；每回合附“爸爸自测题”及插画示意图，帮助爸爸们轻松领会孙路弘数学教学精髓；附赠20道“算吧！”趣味数学格子题，让孩子对数学着迷，玩在其中、学在其中。

●孙路弘儿童智力发展系列

●湛庐文化出品

数学的精髓不在于知识本身，而在于数学知识中所蕴含的思想方法

当你阅读这本书的时候，魔王一样的数学就会和你成为朋友了。那时，你也将会拥有那些生活中由数学带来的快乐和美好的记忆。同时，这本书把那些冗长而无趣的证明过程都换成了更接地气的生活中的常见现象。

通过阅读书中十个生活中常见的示例，读者就可以掌握相当于大学本科水平的数学知识。而且不涉及那些繁杂又毫无用途的证明过程。这本书是学习数学的一条捷径，它很适合你在碎片时间阅读。

《数学世界的探奇之旅》讲述了抽象的数学与现实世界的联系，文科生也能看懂的直白讲述打破你对数学的固有成见，数学不再是你看不懂的公式，你可以在生活中发现数学的妙用。

从数学家毕达哥拉斯那里，我们知道220和284堪称数学界的罗密欧与朱丽叶，因为它们互为各自的真约数之和；欧几里得学派试图凭借尺规作图画出世间万物，却陷入了一个困境：如何画出一个与圆的面积相等的正方形；阿基米德试图计算出能够填满整个宇宙的沙粒数量，因此颠覆了原本基于现实的数字系统；高斯匪夷所思地发明了虚数的概念，于是千古难题-1的平方根被找到了；由于统计和概率的发展以及对人寿命的预期的研究，保险业应运而生。

数学始终在现实世界和抽象世界之间游走，它产生于现实生活，发展成解决统计、概率、物理等学科问题的工具，但后来却犹如脱缰的野马，越来越让人看不懂，直到对黑洞存在的准确预测以及量子物理学的诞生，才重回人们的视野。在数学创造的神秘世界中，你总是能找到它与现实连接的痕迹。它时而朦胧如月，时而鞭辟入里，为我们了解现实世界打开了一扇窗户。

在一般人眼中，数学意味着繁难的计算、无尽的逻辑推演，以及如天书般的公式和符号。这些让数学看起来离我们的生活很远，且与文化艺术这类精神生活毫不相干。而在《数学简史》的作者蔡天新看来，数学与科学、人文的各个分支一样，都是人类大脑进化和智力发展进程的反映。它们在特定的历史时期必然相互影响，并呈现出某种相通的特性。

《数学简史》是一部另类的“数学简史”，跨越了不同的地域和种族，依次探讨了数学与不同文明之间的关系，并各有侧重。关于古代，包括四大文明古国和希腊、阿拉伯，《数学简史》着力于发现有现代意义的亮点；至于近代文明，则考察了文艺复兴的艺术与几何学、工业革命与微积分、法国大革命与应用数学的关系。对现代数学与现代艺术进行阐述和比较，也是《数学简史》的一大亮点。

数学来自人类对生活和世界的观察，以及对现实事物和问题的思考。数学的触角几乎遍及人类社会的每一个角落，以及历史和生命的每一个瞬时。希望读者能通过《数学简史》的阅读，拉近与数学这门抽象学科的心理距离，从中理解各自所学或从事专业与数学的关系，进而反思人类文明的历史进程甚或生活的意义。

算法与人工智能是当下最热门的话题之一，技术大发展的同时也引发了令人忧心的技术和社会问题。本书生动介绍了算法的数学原理和性质，描述了算法单纯、本质的功能，分析了算法和人工智能对人类社会现状及未来发展的影响力及其成因。

平面几何是观察判断与逻辑思考的精妙结合，是初等数学教育中培育创造力的好途径。本书为日本数学家、菲尔兹奖得主小平邦彦先生的几何入门作品，书中以欧几里得几何、希尔伯特几何、复数与几何为轴线，由浅入深，层层深入，从作为图形科学的几何、作为数学的几何等不同角度介绍完整的几何世界，是几何入门、训练思维与创造力的佳作。

这是一场关于数字0的奇妙历险，除了追踪0的符号与意义的演变历程，还有数字0的宗教、历史、哲学及科学的想象。

在0出现之前的年代，纯粹的逻辑是主宰者，宇宙建构在有理数之上，昭显着上帝的存在，一切皆有迹可循，秩序井然。

随后，在充满0的宇宙里，逻辑溃不成军，量子理论和相对论土崩瓦解。物理学上所有大谜题背后都潜藏着0的身影，黑洞的无限密度是除以0，无中生有的大爆炸也是除以0，真空的无穷能量还是除以0……

科学家们最终知道，宇宙始于0，终于0。谁能掌握0，谁将掌握宇宙的奥秘。

本书文笔简练，字句诙谐，内容丰富，极具启发意义，既是作者对世间最古怪的数字投去的审视目光，也是作者对人类思想中最伟大的悖论进行的深沉思考。

◆ “美国数学政策联合会年度传播大奖”。“中国科普作协优秀科普作品”科普书类金奖。中国金融博物馆书院推荐读物。著名科学家李淼、数学才子顾森联袂推荐！

◆一本文科生都能看懂的 “数学公式史话”：从1+1=2，到爱因斯坦质能公式E=mc²，看24个公式如何改变人类历史进程。

◆用诗意文字讲述公式之美，科学性、知识性和故事性完美结合， 100余幅高清珍贵插图，全彩印刷，让神秘、抽象的公式“活起来”！

◆文科生和青少年数学启蒙的首选数学科普书。

《无言的宇宙》向你讲述的是人类历史上24个美丽而伟大的公式背后的故事，从基本的1 + 1 = 2到揭示电磁现象的“麦克斯韦方程”，从著名的E = mc²到神秘的“汉密尔顿的四元数方程”，清晰地解释了每一个方程的含义、谁（如何）发现了它，他们在人类发展史上和现实生活中发挥的巨大作用。

这些故事既长知识又有趣，比如：

发现世界上最简单的方程，这意味着什么；

如果世间未曾有过“0”这个概念，将会怎样；

牛顿运动定律如是何使人类做到这一切的——从建设桥梁到预测天气；

一根劣质雪茄如何改变了量子力学的进程；

为什么鲸鱼（如果它们能和我们交流的话）会教给我们完全不同的几何概念？

同时，这本书也解释了为什么这些方程在诉说着关于宇宙的永恒的秘密，没有任何一种人类的表达方式可以与之匹敌。最重要的是它们如何令人惊讶地影响了人类历史和我们的日常生活。

很多人认为，数学是一种天赋，只有聪明的孩子才能学好数学。通过本书，大家将知道，所有孩子都有学好数学并享受数学的能力。

如何才能让所有孩子都乐于学习数学？这就是本书的主要内容。

在这本书中，作者和教师与家长们分享的观念包括：

 如何将数学问题可视化？

 数学知识之间是如何联系在一起的？

 怎样设计开放性的数学题？

 为什么家庭作业不能提高学生的成绩？

 在课堂上，怎样为学生进行分组？

 怎样为学生建立课堂规范？

 让学生知道自己应该学什么的9种策略？

 为什么诊断性评价能让学生爱上数学课？

 怎样评分才能给学生传递成长式的思维信息？

……

这本书是关于如何通过教师和家长两方面的教育，培养学生形成以成长和创新为核心观念的数学式思维模式。作者将她多年的研究成果和智慧传授给各位教师，书中的内容一定会在数学学习方面对所有人产生帮助。

本书是国际知名数学家陶哲轩15岁时的著作，从青少年的角度分析数学问题，主要是数学竞赛等智力谜题，用学生的语言解释思考过程，完整展现了少年陶哲轩的解题思路。本书启发性强，既能激发学生的数学兴趣、培养思维逻辑，又能充分展现数学的魅力。

天才数学家陶哲轩的数学之路：

● 2岁开始学数学

● 9岁修完大学数学课程

● 12岁获国际数学奥林匹克竞赛金牌

● 21岁获得普林斯顿大学博士学位

● 24岁受聘为UCLA教授

● 31岁获得数学界的诺贝尔奖——菲尔兹奖

《数学女孩》系列以小说的形式展开，重点描述一群年轻人探寻数学中的美。内容由浅入深，数学讲解部分十分精妙，被称为“绝赞的数学科普书”。

《数学女孩3：哥德尔不完备定理》有许多巧思。每一章针对不同议题进行解说，再于最后一章切入正题——哥德尔不完备定理。作者巧妙地以每一章的概念作为拼图，拼出与塔斯基的形式语言的真理论、图灵机和判定问题一道被誉为“现代逻辑科学在哲学方面的三大成果”的哥德尔不完备定理的大概证明。整本书一气呵成，非常适合对数学感兴趣的初高中生以及成人阅读。

This is a textbook to help readers understand the steps that lead to deep learning. Linear algebra comes first especially singular values, least squares, and matrix factorizations. Often the goal is a low rank approximation A = CR (column-row) to a large matrix of data to see its most important part. This uses the full array of applied linear algebra, including randomization for very large matrices. Then deep learning creates a large-scale optimization problem for the weights solved by gradient descent or better stochastic gradient descent. Finally, the book develops the architectures of fully connected neural nets and of Convolutional Neural Nets (CNNs) to find patterns in data. Audience: This book is for anyone who wants to learn how data is reduced and interpreted by and understand matrix methods. Based on the second linear algebra course taught by Professor Strang, whose lectures on the training data are widely known, it starts from scratch (the four fundamental subspaces) and is fully accessible without the first text.

★★★

已被译为英语、西班牙语、波兰语等6种语言

法国亚马逊科学史分类第1名

获法国数学期刊Tangente图书奖

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◎ 编辑推荐

★ 数学是人类的发明，还是独立的存在？

数学家是创造者，还是发现者？

·鹦鹉螺的外壳、松果的正向与逆向螺纹……数学原理是否掌控着自然选择的最优解？

·数列基本性质的几何表示，何以构成美妙丰富的曼德博集合？

·史前时代的制陶工匠已经发现了让花纹保持不变的全部7种几何变换

·阿拉伯的艺术家们先于定理一步，在阿尔罕布拉宫留下了有且仅有的17种几何密铺

·GPS导航仪发出的“向左转、向右转”指令，是使用正弦或余弦计算得出的即时结论

追寻人类历史上的提问者、研究者，感受日常生活中数学的奇妙与优雅

★ 在复杂的研究对象与简洁的表达式之间建立令人目眩神迷的联系，即数学美之核心

·美的定理是朴素的，没有冗余的边角料，没有随意的例外，也没有毫无用处的差别

·美的定理是大音希声，是用几个字概括的真理精髓，是无懈可击的完美

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◎ 媒体推荐

“带上你的背包，睁开你的双眼，集中你的精神：你已经准备好了踏上米卡埃尔·洛奈邀请我们一起体验的这段美妙旅程。”

——《法兰西西部报》

“这本书是一场大冒险。这位年轻的数学家清楚地为我们讲述了‘才华大爆炸’，不仅描述了我们物质世界的现实，并且能够预测其未来的走向。”

——《法国世界报》

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◎ 内容简介

你观察过鹦鹉螺的外壳吗？注意过松果表面的螺纹吗？侦探剧中确定嫌疑人位置的三角定位是什么原理？阿尔法狗的算法与数学有哪些关联？

在史前时代，数学是为了实际应用而出现的。数字被用来计算羊群的数量，几何图形被用来测量田地并绘制道路。自那时以来，很多艺术家、创作者、匠人或者单纯的梦想家和好奇者，在无意中踏入了数学的领地。他们是不自觉的数学家，是人类历史上最早的提问者、最早的研究者、最早的头脑风暴践行者。如果想了解数学到底是什么，我们就必须追随他们的脚步，因为一切正是因为他们而起。

本书将引领我们穿越回史前时代、四大文明古国、欧洲中世纪与文艺复兴时期，也会带领我们漫步于巴黎卢浮宫与发现宫。作者巧妙运用历史学的方法，构建了无数历史或现今的场景，将数学从亭台楼阁之上带入我们的日常生活，将数学之美化为一篇篇优美的文字，娓娓道来。

“大部分人是喜欢数学的，但问题在于很多人并不了解这门学科。”如果你从来没有了解过数学，如果你讨厌数学，何不考虑给这门学科第二次机会呢？跟随作者回顾这门人类历史上最不可思议、最迷人的学科发展至今的曲折历程，认识那些通过意外发现和奇思妙想而创造了历史的人。你一定不会后悔的。

本书主要目的是介绍代数学中的基本结构，着眼于基础数学研究的实际需求。全书既包括关于群、环、模、域等结构的标准内容，也涉及范畴和赋值理论，在恪守体系法度的同时不忘代数学和其他数学领域的交融。

本书可供具有一定基础的数学专业本科生和研究生作为辅助教材、参考书或自学读本之用。

This book is meant to provide an introduction to vectors, matrices, and least squares methods, basic topics in applied linear algebra. Our goal is to give the beginning student, with little or no prior exposure to linear algebra, a good grounding in the basic ideas, as well as an appreciation for how they are used in many applications, including data fitting, machine learning and artificial intelligence, to-mography, navigation, image processing, finance, and automatic control systems.

The background required of the reader is familiarity with basic mathematical notation. We use calculus in just a few places, but it does not play a critical role and is not a strict prerequisite. Even though the book covers many topics that are traditionally taught as part of probability and statistics, such as fitting mathematical models to data, no knowledge of or background in probability and statistics is needed.

The book covers less mathematics than a typical text on applied linear algebra. We use only one theoretical concept from linear algebra, linear independence, and only one computational tool, the QR factorization; our approach to most applications relies on only one method, least squares (or some extension). In this sense we aim for intellectual economy: With just a few basic mathematical ideas, con-cepts, and methods, we cover many applications. The mathematics we do present, however, is complete, in that we carefully justify every mathematical statement. In contrast to most introductory linear algebra texts, however, we describe many applications, including some that are typically considered advanced topics, like document classification, control, state estimation, and portfolio optimization.

The book does not require any knowledge of computer programming, and can be used as a conventional textbook, by reading the chapters and working the exercises that do not involve numerical computation. This approach however misses out on one of the most compelling reasons to learn the material: You can use the ideas and methods described in this book to do practical things like build a prediction model from data, enhance images, or optimize an investment portfolio. The growing power of computers, together with the development of high level computer languages and packages that support vector and matrix computation, have made it easy to use the methods described in this book for real applications. For this reason we hope that every student of this book will complement their study with computer programming exercises and projects, including some that involve real data. This book includes some generic exercises that require computation; additional ones, and the associated data files and language-specific resources, are available online.

If you read the whole book, work some of the exercises, and carry out computer exercises to implement or use the ideas and methods, you will learn a lot. While there will still be much for you to learn, you will have seen many of the basic ideas behind modern data science and other application areas. We hope you will be empowered to use the methods for your own applications.

The book is divided into three parts. Part I introduces the reader to vectors, and various vector operations and functions like addition, inner product, distance, and angle. We also describe how vectors are used in applications to represent word counts in a document, time series, attributes of a patient, sales of a product, an audio track, an image, or a portfolio of investments. Part II does the same for matrices, culminating with matrix inverses and methods for solving linear equa-tions. Part III, on least squares, is the payoff, at least in terms of the applications. We show how the simple and natural idea of approximately solving a set of over-determined equations, and a few extensions of this basic idea, can be used to solve many practical problems.

The whole book can be covered in a 15 week (semester) course; a 10 week (quarter) course can cover most of the material, by skipping a few applications and perhaps the last two chapters on nonlinear least squares. The book can also be used for self-study, complemented with material available online. By design, the pace of the book accelerates a bit, with many details and simple examples in parts I and II, and more advanced examples and applications in part III. A course for students with little or no background in linear algebra can focus on parts I and II, and cover just a few of the more advanced applications in part III. A more advanced course on applied linear algebra can quickly cover parts I and II as review, and then focus on the applications in part III, as well as additional topics.

We are grateful to many of our colleagues, teaching assistants, and students for helpful suggestions and discussions during the development of this book and the associated courses. We especially thank our colleagues Trevor Hastie, Rob Tibshirani, and Sanjay Lall, as well as Nick Boyd, for discussions about data fitting and classification, and Jenny Hong, Ahmed Bou-Rabee, Keegan Go, David Zeng, and Jaehyun Park, Stanford undergraduates who helped create and teach the course EE103. We thank David Tse, Alex Lemon, Neal Parikh, and Julie Lancashire for carefully reading drafts of this book and making many good suggestions.

数学的世界浩瀚广博，其中“无穷”的世界更是引人入胜。小孩子从学数数开始便会渐渐明白，数字的世界是无穷的，找不到尽头。拥有无穷多房间的酒店是什么样子？饼干罐里又藏着怎样的“无穷”的奥秘？0和1这两个简单的数字之间还存在着无穷多的数字，那么这里的“无穷”和饼干罐里的“无穷”是一样的吗？“无穷”与“无穷”之间有大小之分吗？

这本书就是一次为你解答这些问题，通往神秘而壮美的“无穷”世界的旅程。作者从知名的希尔伯特旅馆实验切入，告别以往数学的枯燥，以“好玩又好吃”的方式对“无穷大是什么”和“生活中极限思维的发现与运用”做出了通俗幽默的解读。

在这场跨越数学思维极限的冒险旅程中，你不仅能看到这个并不起眼的小符号∞是如何支撑起那些宏大的数学概念的，你还将再一次发掘那些位于数学核心领域的基础概念的魅力所在。

我们即将看到的风景会让我们大开眼界、惊叹不已，甚至有的时候会让我们觉得不可思议。我们将会沉浸在数学的魔力里，但是又不用完全受其摆布。和无穷的概念一样，我们将会朝着人类思想的地平线前进，但是又永远不会到达。