復(fù)數(shù)的故事

無(wú)機(jī)化學(xué)叢書 第七卷 鈧、稀土元素

本書是數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)的專業(yè)基礎(chǔ)課教材。內(nèi)容包括緒論、抽樣分布、點(diǎn)估計(jì)、區(qū)間估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、非參數(shù)檢驗(yàn)和分布的檢驗(yàn)、Bayes方法和統(tǒng)計(jì)判決理論等七章，各章都配備了習(xí)題，可供綜合性大學(xué)和師范院校數(shù)學(xué)系或統(tǒng)計(jì)系本科生"數(shù)理統(tǒng)計(jì)"課的教材或參考書。具備微積分、矩陣代數(shù)及概率論基本知識(shí)的讀者皆可使用本書。

第一章有機(jī)化學(xué)實(shí)驗(yàn)的一般知識(shí)通過有機(jī)化學(xué)實(shí)驗(yàn)教學(xué)目的和任務(wù)、實(shí)驗(yàn)室規(guī)則、安全知識(shí)、常用玻璃儀器及裝置、預(yù)習(xí)報(bào)告、實(shí)驗(yàn)記錄、實(shí)驗(yàn)報(bào)告的要求及有機(jī)化學(xué)文獻(xiàn)簡(jiǎn)介，使學(xué)生初步了解有機(jī)化學(xué)實(shí)驗(yàn)的要求，做好實(shí)驗(yàn)的準(zhǔn)備工作。第二章基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)。主要是基本操作訓(xùn)練。通過基本操作訓(xùn)練為學(xué)生進(jìn)一步合成有機(jī)化合物打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。第三章基本有機(jī)合

《量子場(chǎng)論導(dǎo)論》內(nèi)容包括量子場(chǎng)論基礎(chǔ)及后續(xù)發(fā)展，是考慮國(guó)內(nèi)研究生的學(xué)習(xí)情況而撰寫的量子場(chǎng)論入門書籍。本書首先簡(jiǎn)要地?cái)⑹隽肆孔訄?chǎng)論的建立和發(fā)展歷史，有助于初學(xué)者掌握量子場(chǎng)論的發(fā)展線索。之后，本書系統(tǒng)地介紹了量子場(chǎng)論的基礎(chǔ)及發(fā)展，如對(duì)稱性和守恒量，自由標(biāo)量場(chǎng)、旋量場(chǎng)和電磁場(chǎng)的量子化，相互作用場(chǎng)論和S矩陣?yán)碚�，解析性質(zhì)和色散

POD產(chǎn)品說明：1.本產(chǎn)品為按需印刷（POD）圖書，實(shí)行先付款，后印刷的流程。您在頁(yè)面購(gòu)買且完成支付后，訂單轉(zhuǎn)交出版社。出版社根據(jù)您的訂單采用數(shù)字印刷的方式，單獨(dú)為您印制該圖書，屬于定制產(chǎn)品。2.按需印刷的圖書裝幀均為平裝書（含原為精裝的圖書）。由于印刷工藝、彩墨的批次不同，顏色會(huì)與老版本略有差異，但通常會(huì)比老版本的顏

本書共分為十五章，內(nèi)容可分為三個(gè)部分。第一部分主要是有機(jī)化合物的基礎(chǔ)理論、基本有機(jī)化合物的分類、結(jié)構(gòu)、命名、理化性質(zhì)、反應(yīng)機(jī)理、合成。第二部分為有機(jī)化合物的結(jié)構(gòu)及表征，主要包括立體化學(xué)、有機(jī)波譜分析。第三部分為天然有機(jī)化學(xué)，主要是雜環(huán)、糖類。

本書通俗地講述密碼學(xué)和信息安全發(fā)展中的一些例子，說明數(shù)論（主要是初等數(shù)論）如何用于保密通信的這些領(lǐng)域。在講述過程中我們也淺顯地介紹初等數(shù)論的一些知識(shí)以及數(shù)論發(fā)展中的一些故事。本書適合對(duì)初等數(shù)論和密碼學(xué)有興趣的廣大讀者。

胡成華、夏川茴主編的《大學(xué)物理(第3版普通高等教育十二五規(guī)劃教材)》以教育部高等學(xué)校物理基礎(chǔ)課程教學(xué)指導(dǎo)分委員會(huì)《理工科類大學(xué)物理課程教學(xué)基本要求》(2010版)為指導(dǎo)，在充分理解大學(xué)物理課程在“創(chuàng)新型人才”培養(yǎng)、素質(zhì)教育中的功能與作用的基礎(chǔ)上，吸收國(guó)內(nèi)外**教材的精華，結(jié)合編者多年的教學(xué)教改實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)編寫而成。 根據(jù)

作者針對(duì)高維稀疏數(shù)據(jù)挖掘問題，從數(shù)據(jù)預(yù)處理的角度，研究對(duì)象—屬性空間的劃分問題，其目的是把所研究的數(shù)據(jù)挖掘空間分解為若干規(guī)模較小的對(duì)象—屬性空間，從而降低實(shí)際數(shù)據(jù)挖掘的難度。本書針對(duì)高維稀疏數(shù)據(jù)挖掘問題，以降低數(shù)據(jù)挖掘規(guī)模，建立了體系完整的數(shù)據(jù)預(yù)處理理論和方法，具有很強(qiáng)的理論意義和實(shí)際應(yīng)用前景。