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前言 在大学阶段，我们获得知识的一般途径是通过对教材的理论学习及相应的实验验证。具体到教材的每一节（章），大体上是先提出某个已被确定的理论，然后由简入繁组织一些模式相似的例子，用于练习或验证先前提出的理论，这种学习方法实际上就是对模型（model）的学习。在学习数学的过程中，如果能逐步自我训练，把每一节的学习当作一个模型去对待，理解这个模型的理论基础，它能解决什么样的问题以及如何解决，这种训练无疑比陷入题海或过分专注于一些技巧要好得多。积累的模型多了，在解决实际问题时才会更快地定位到正确或接近正确的解决模式上，也才有可能得到这个问题的确切解或近似解（解决方案），但如果用错误的模型去匹配一个未知问题，结果很可能大幅偏离正解，甚至南辕北辙。 科学计算是对已知理论或假设，运用特定算法或程

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第一部分编 程 基 础

第1章Python基础/

1.1Python简介与安装/

1.2第三方开发工具VS Code/

1.3Python内置数据类型与函数/

1.3.1基本数据类型/

1.3.2列表/

1.3.3元组/

1.3.4字典/

1.3.5集合/

1.3.6函数/

1.3.7循环语句/

1.3.8分支语句/

1.4Python常用第三方库numpy/

1.4.1numpy库简介/

1.4.2numpy数组/

1.4.3numpy数学计算/

第二部分高 等 数 学

第2章函数与极限/

2.1映射与函数/

2.2数列的极限/

2.3函数的极限/

2.4无穷小与无穷大/

2.5极限运算法则/

2.6极限存在准则/

2.7无穷小的比较/

2.8函数的连续性与间断点/

2.9连续函数的运算与初等函数的连续性/

第3章导数与微分/

3.1导数的概念/

3.2函数的求导法则/

3.3高阶导数/

3.4隐函数及由参数方程所确定的函数的导数相关变化率/

第4章微分中值定理与导数的应用/

4.1微分中值定理/

4.2洛必达法则/

4.3泰勒公式/

4.4函数的单调性与曲线的凹凸性/

4.5函数的极值与最大值最小值/

4.6函数图形的描绘/

4.7方程的近似解/

第5章不定积分/

5.1...