数学是科学的基础，很多研究都依赖数学，编程也不例外。数学像基石，是走向更高层面的基石，要学好编程，必须要学好数学。有人曾经说：
如果你只想当个good programmer，那么数学不重要；但是如果你想当个great programmer，那么数学很重要。
作为程序员，如果你想走得更远，数学一定要学好。今天，小编就给你推荐几本程序员可以看得数学经典图书，助力你成为一个更加优秀的程序员~
作者：结城浩 译者：管杰/ 作者：平岡和幸 堀玄 译者：陈筱烟/作者：平岡和幸 堀玄 译者：卢晓南
《程序员的数学》讲解了二进制计数法、逻辑、余数、排列组合、递归、不可解问题等许多与编程密切相关的数学方法，分析了哥尼斯堡七桥问题、高斯求和方法、汉诺塔、斐波那契数列等经典问题和算法。
《程序员的数学2：概率统计》涉及随机变量、贝叶斯公式、离散值和连续值的概率分布、协方差矩阵、多元正态分布、估计与检验理论、伪随机数以及概率论的各类应用。
《程序员的数学3：线性代数》内容包括向量、矩阵、行列式、矩阵求逆、线性方程、特征值、对角化、Jordan 标准型、特征值算法、LU 分解等。
作者：Ronald L.Graham，Donald E.Knuth，Oren Patashnik 译者：张明尧 张凡
本书讲解了计算机科学中用到的数学知识及技巧，教你如何把实际问题一步步演化为数学模型，然后通过计算机解决它，特别着墨于算法分析方面。其主要内容涉及和式、整值函数、数论、二项式系数、特殊的数、生成函数、离散概率、渐近式等，都是编程所必备的知识。
本书包括了六大类500多道习题，并给出了所有习题的解答，有助读者加深书中内容的理解。
作者：Stephen M.Stigler 译者：高蓉，李茂
统计是数据分析的通用语言，是大数据时代预测未来的根基。只有理解了统计学的核心思想，才能真正爱上统计学。
本书介绍了统计学的七个基本思想——聚合、信息、似然、相互比较、回归、设计、残差，从其由来到引入，从基本概念到对“统计”这门学科的深远影响，并由此深入阐述统计学的科学本质。
作者：Trevor Hastie , Robert Tibshirani , Martin Wainwright 译者：刘波 , 景鹏杰
（1）采用深入浅出、图文并茂的方式介绍各种抽象理论；
（2）内容新颖，书中大量内容都是最近几年的研究成果，比如筛选规则等；
（3）涉及面广，书中的内容包含了与稀疏性相关的各个重要的研究领域，比如多元统计中的稀疏性问题等。
稀疏统计模型只具有少数非零参数或权重，经典地体现了化繁为简的理念，因而广泛应用于诸多领域。本书就稀疏性统计学习做出总结，以lasso方法为中心，层层推进，逐渐囊括其他方法，深入探讨诸多稀疏性问题的求解和应用，不仅包括了大量例子和图表，还附有文献注释和课后练习，是深入学习统计学知识的极佳参考。
解析入門I、解析入門II
、
作者：小平邦彦
译者：裴东河
定价：99.00元
页数：464
本书为日本数学家小平邦彦晚年创作的经典微积分著作，有别于一般的微积分教科书，本书作者着眼数学分析的深处，结合自身独到的思考与理解，从严谨的实数理论出发思谋微积分，通过巧妙引导，启发读者自主思考，提升对微积分的领悟理解程度。
「超」入門 微分積分
http://www.ituring.com.cn/book/2037
作者：神永正博
译者：李慧慧
定价：49.00元
微积分的本质在于方法。简单说，如果抓住思考的“要领”，那么就能轻而易举地理解复杂算式。相反，如果不能掌握思考要领，直接从计算技术入手的话，微积分的学习便如同咀嚼沙子一般变成了苦涩的修行。
——神永正博
微积分入门科普读物，书中以微积分的“思考方法”为核心，以生活例子通俗讲解了微积分的基本原理、公式推导以及实际应用意义，解答了微积分初学者遭遇的常见困惑。本书讲解循序渐进、生动亲切，没有烦琐计算、干涩理论，是一本只需“轻松阅读”便可以理解微积分原理的入门书。
作者：Terence Tao
译者：李馨
本书主要介绍数学分析中的一些内容，以构造数系和集合论开篇，逐渐深入到级数、函数等高等数学内容，举例详实，每部分内容后的习题与正文内容密切相关，有利于读者掌握所学的内容。本书在附录部分还介绍了数理逻辑基础和十进制，突出了严格性和基础性。
作者：Simon N. Wood
译者：石丽伟
本书主要介绍了统计模型及统计推断中的问题，并引入极大似然法和贝叶斯方法来解答这些问题；概述R语言；简括极大似然估计的大样本理论，然后讨论应用该理论所涉及的数值方法；讲述贝叶斯计算所需的数值方法——马尔可夫链蒙特卡罗方法；介绍线性模型的理论及其应用。
“本书专注于通过极大似然和贝叶斯推理进行统计建模，是学习如何建立复杂的参数模型并使用现代计算方法将它们应用于数据的理想教材。”
——Murali Haran，宾夕法尼亚州立大学
“西蒙·N.伍德为追求数学严谨性和实际应用性的教师、学生以及相关科研工作者写了一本难得的教材。本书与似然性和贝叶斯相关，每章均配有启发性的问题和习题。谁还会认为一本必修课的推理教材一定是枯燥的？”
——Geert Molenberghs，鲁汶大学
“西蒙·N.伍德教授有丰富的统计问题经验，也深谙解惑之道，他的这本书内容紧凑，例题精心安排，非常受欢迎。我向在统计学核心方法方面需要入门或进修的学生强烈推荐此书。”
——Andrew Robinson，墨尔本大学
作者：阿德里安·班纳
译者：杨爽，赵晓婷，高璞
这本经典著作源于风靡美国普林斯顿大学的阿德里安·班纳教授的微积分复习课程，阐述了求解微积分的技巧，详细讲解了微积分基础、极限、连续、微分、导数的应用、积分、无穷级数、泰勒级数与幂级数等内容，旨在教会读者如何思考问题从而找到解题所需的知识点，着重训练大家自己解答问题的能力。
作者：Simon N. Wood
译者：石丽伟
本书主要介绍了统计模型及统计推断中的问题，并引入极大似然法和贝叶斯方法来解答这些问题；概述R语言；简括极大似然估计的大样本理论，然后讨论应用该理论所涉及的数值方法；讲述贝叶斯计算所需的数值方法——马尔可夫链蒙特卡罗方法；介绍线性模型的理论及其应用。
“本书专注于通过极大似然和贝叶斯推理进行统计建模，是学习如何建立复杂的参数模型并使用现代计算方法将它们应用于数据的理想教材。”
——Murali Haran，宾夕法尼亚州立大学
“西蒙·N.伍德为追求数学严谨性和实际应用性的教师、学生以及相关科研工作者写了一本难得的教材。本书与似然性和贝叶斯相关，每章均配有启发性的问题和习题。谁还会认为一本必修课的推理教材一定是枯燥的？”
——Geert Molenberghs，鲁汶大学
“西蒙·N.伍德教授有丰富的统计问题经验，也深谙解惑之道，他的这本书内容紧凑，例题精心安排，非常受欢迎。我向在统计学核心方法方面需要入门或进修的学生强烈推荐此书。”
——Andrew Robinson，墨尔本大学
作者：А. Я. 辛钦
译者：王会林 齐民友
短短八讲，不仅让你了解数学分析的概貌，更让你领会数学分析的精髓。本书内容涉及连续统、极限、函数、级数、导数、积分、函数的级数展开以及微分方程等主题。
作者：Ingrid Daubechies
译者：贾洪峰
本书全面论述了小波分析的主要原理和方法，并给出了大量实践例题，描述了小波的许多应用。
本书适合工程数学、信号分析、通信等方向的科研人员和高等院校相关专业师生。
作者：Sheldon Axler
译者：杜现昆 刘大艳 马晶
定价：49.00 元
本书强调抽象的向量空间和线性映射，内容涉及多项式、本征值、本征向量、内积空间、迹与行列式等。 本书在内容编排和处理方法上与国内通行的做法大不相同，它完全抛开行列式，采用更直接、更简捷的方法阐述了向量空间和线性算子的基本理论。
书中对一些术语、结论、数学家、证明思想和启示等做了注释，不仅增加了趣味性，还加强了读者对一些概念和思想方法的理解。
作者：Dimitri P.Bertsekas，John N.Tsitsiklis
译者：郑国忠，童行伟
本书内容丰富，除了介绍概率论基本知识点外，还介绍了矩母函数、最小二乘估计、泊松过程、马尔可夫过程和贝叶斯统计等内容。书中实例丰富，图文并茂，针对每节主题设计了相应的习题，还提供了部分难题的解答，便于读者自学。
作者：William Feller
译者：胡迪鹤
本书涉及面极广，不仅讨论了概率论在离散空间中的诸多课题，也涉及了概率论在物理学、化学、生物学（特别是遗传学）、博弈论及经济学等方面的应用。
作者：Sheldon M. Ross
译者：龚光鲁
本书是国际知名统计学家Sheldon M. Ross所著的关于基础概率理论和随机过程的经典教材，被加州大学伯克利分校、哥伦比亚大学、普度大学、密歇根大学、俄勒冈州立大学、华盛顿大学等众多国外知名大学所采用。与其他随机过程教材相比，本书非常强调实践性，内含极其丰富的例子和习题，涵盖了众多学科的各种应用。
作者： Jean Walrand
译者：黄隆波
本书精心选取了6个当前热门的科技应用：谷歌PageRank算法、链路复用技术、数字链路通信、追踪预测、语音识别和路线规划，并通过讲述概率论在不同应用中的作用来详细介绍基础的概率知识以及概率论中的重要概念，包括马尔可夫链、大数定律、中心极限定理、假设检验、最小方差预测等。
作者：Roger A. Horn，Charles R. Johnson
本书从数学分析的角度阐述了矩阵分析的经典和现代方法。主要内容有：特征值、特征向量和相似性；酉相似和酉等价；相似标准型和三角分解；Hermite矩阵、对称矩阵和酉相合；向量范数和矩阵范数；特征值的估计和扰动；正定矩阵和半正定矩阵；正矩阵和非负矩阵。
第2版进行了全面的修订和更新，用新的小节介绍了奇异值、CS分解和Weyr范式等其他内容，并附有1100多个线性代数课程的问题和练习。
作者：Gene H.Golub，Charles F.Van Loan
书中系统介绍了矩阵计算的基本理论和方法，提及的许多算法都有现成的软件包实现。每节后附有习题，并给出了大量注释和参考文献，有助于读者自学和巩固正文内容。第4版全新改版，新增了约四分之一内容，包括张量计算、快速变换、并行LU等主题，反映了近年来矩阵计算领域的最新进展。
作者：Ruey S.Tsay
译者：王远林，王辉，潘家柱
本书全面阐述了金融时间序列，并主要介绍了金融时间序列理论和方法的当前研究热点和一些最新研究成果，系统阐述了金融计量经济模型及其在金融时间序列数据和建模中的应用，所有模型和方法的运用均采用实际金融数据，并给出了所用计算机软件的命令。
新版更新了数据，还给出了R 命令和实例，是理解重要统计方法和技术的奠基石。
下面这些科普或经典百读不厌，或创新别具一格，或风趣令人愉悦......总之，你若喜欢数学，你会更喜欢；你若曾经嫌弃数学，试试这些书，重新爱上不是问题~
☘ 开启美妙数学旅程
☘ 故事派数学
《数学女孩3：哥德尔不完备定理》
☘ 像数学家一样思考
☘ 不一样的数学与数学家
《微积分的历程：从牛顿到勒贝格》
☘ 数学证明进化论
不夸张地说，数学，在每个人的人生中，都可能是个复杂的存在。
借这个机会，让我们热烈地讨论一下数学——
那个让你受益无穷，那个让你魂牵梦萦，那个让你欲哭无泪，那个让你左右为难的数学？
这个书单里最让你 ♥ 的数学书是哪本？数学——想说爱你，恨你，就尽情地说出来吧！！！
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