导读：任正非曾在访谈中提到 ：“芯片砸钱不行，得砸数学家、物理学家、化学家……”任正非认为，基础教育与科技创新关系密切，基础研究有突破才能更好地促进科技发展。
今天推荐的这8本数学书，从知识体系介绍到特定领域深挖都有了，想学好数学的人一定要看看。
作者：约翰· P.丹吉洛 道格拉斯· B.韦斯特
推荐语：本书以大量生动有趣的问题求解实例为背景，使用通俗易懂的语言，深入浅出地介绍优美的数学思维和严谨的证明方法，所涉及的数学内容不仅包含函数与集合、数学归纳法理论、组合计算与组合证明、整数理论、数理逻辑、图论等离散数学，而且包含微积分与实数理论等连续数学，覆盖了多个不同的数学领域。
本书内容在逻辑上层层展开、环环相扣，形成一套相对完备的知识体系。本书的内容可以有效地激发读者的学习兴趣，唤醒读者的数学潜能和数学思维。
作者：尤里·涅斯捷罗夫
推荐语：本书由该领域的权威专家撰写，内容包括凸优化的算法理论的新进展，不但包含一阶、二阶极小化加速技术的一个统一且严格的表述，而且为读者提供了光滑化方法的完整处理，这极大地扩展了梯度类型方法的应用范围。
此外，本书还详细讨论了结构优化的几种有效方法，包括相对尺度优化法和多项式时间内点法。本书对理论优化的研究人员以及从事优化问题工作的专业人士非常有用，它提供了许多成功的例子来说明如何开发非常快速的专门极小化算法。
作者：贝内迪克特·格罗斯 乔·哈里斯 等
推荐语：在现实世界中，我们经常需要基于不完整的信息做出各种决策，因此具备基本的概率知识素养是必不可少的。本书专为对此有兴趣的读者和对这门学科不熟悉的读者而设计，以帮助他们为学习概率论打下坚实的基础。通过对话式的语言和严谨的数学推导，本书以引人入胜的风格讲述了丰富的概率内容。
本书旨在使读者沉浸于数学的世界之中，让他们对是什么吸引了数学家关注这个主题一探究竟。
作者：斯蒂芬·博伊德 利芬·范登伯格
推荐语：本书采用一种创新方法讲授线性代数，通过大量实例，清晰而直观地阐释在数据科学和工程应用领域中需要的线性代数基础。介绍了基本的向量和矩阵代数、线性方程组及最小二乘的理论和应用，并将其推广到非线性最小二乘。
作者：罗伯特·H. 沙姆韦 戴维·S. 斯托弗
推荐语：本书在欧美是一本流行的时间序列分析教材，通过大量使用真实数据的实例展示解决问题的方法，例如发现自然和人为的气候变化、使用功能磁共振成像评估疼痛感知实验以及监测核禁试条约。
本书从不同层次深入探讨时间序列分析理论和方法，除了涵盖经典的时间序列回归方法、ARIMA模型、谱分析和状态空间模型外，还介绍了新近发展的方法，包括分类变量时间序列分析、多元谱方法、长记忆时间序列、非线性模型、重采样技术、GARCH模型、ARMAX模型、随机波动率、小波和马尔可夫链蒙特卡罗积分方法。
作者：道格拉斯·B. 韦斯特
推荐语：图论起源于著名的哥尼斯堡七桥问题，它在计算科学、社会科学和自然科学等各个领域都有广泛应用。本书内容全面，证明与应用实例并举，不仅包括对证明技巧的讨论、1200多道习题、400多幅插图以及许多例题，而且对所有定理都给出了详细完整的证明。
作者：迈克尔·米森马彻 伊莱·阿法尔
推荐语：随机化和概率技术在现代计算机科学中发挥着重要作用, 其应用范围从组合优化与机器学习到通信网络与安全协议。
本书是概率论与计算机科学相结合的完美教材，系统地介绍概率论、随机过程及样本复杂度、VC维度和拉德马赫复杂度等理论知识，以及一些解决实际问题的算法设计技巧，旨在帮助你学会如何利用概率理论及计算机求解实际问题。你仅需有离散数学的基础知识就能阅读本书, 书中包含大量的实例和应用，其内容严谨，并有较好的可读性。
作者：罗曼·韦尔希宁
推荐语：高维概率领军人物撰写，全面介绍高维概率的理论、关键工具和现代应用。本书研究了随机向量、随机矩阵、随机子空间和用于量化高维不确定性的对象的行为。高维概率借鉴了概率论、分析学和几何学的思想，并成功地应用于数学、统计学、理论计算机科学、信号处理、最优化等领域。
这是一本整合理论、关键工具，以及现代高维概率应用的教材。集中不等式是本书的核心内容，它涵盖了霍夫丁不等式和切尔诺夫不等式等经典结果以及矩阵伯恩斯坦不等式等新发展的理论。
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