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我们这门课程叫高等数学，它的内容包括一元 和多元微积分学，无穷级数论和作为理论基础的 极限理论，以及作为一元微积分学的简单应用— —常微分方程。由于构成它的主体是一元函数微 积分学，所以有时又称为微积分。 17世纪（1763年）Descartes建立了解析几何，同 时把变量引入数学，对数学的发展产生了巨大的影 响，使数学从研究常量的初等数学进一步发展到研 究变量的高等数学。微积分是高等数学的一个重要 的组成部分，是研究变量间的依赖关系——函数的 一门学科，是学习其它自然科学的基础

《物理专业导论》 《普通物理学 I(力学)》 《普通物理学 II》 《高等数学 A1》 《普通物理实验Ⅰ》课程实验 《普通物理实验 II》课程实验 《热学》 《光学》 《原子物理学》 《数学物理方法》 《理论力学》 《量子力学》 《物理学科教学论》 《物理课堂教学技能训练》课程实验 《高级语言程序设计》 《高等数学 A2》 《金工》 《线性代数 A》 《普通物理实验 III》课程实验 《概率统计 A》 《电工学》 《普通生物学》 《普通生物学实验》课程实验 《自然科学史》 《工程制图与 CAD》 《电动力学》 《近代物理实验 I》课程实验 《地球与宇宙》 《电子技术基础》 《传感器原理与应用》 《设计性物理实验》课程实验 《环境科学概论》 《热力学与统计物理》 《单片机原理与应用》 《近代物理实验 II》课程实验 《普通物理专题》 《现代物理前沿系列讲座》 《数学与统计软件》 《固体物理》 《中学物理实验教学专题》 《中学物理竞赛研究》 《研究型物理实验》课程实验 《技术设计与科技制作》

《科技论文写作》 《数学分析》 《高等代数与解析几何》 《概率论及数理统计 A》 《常微分方程》 《大学物理 C》 《物理实验 C》 《计算机导论》 《计算机导论》（实验） 《C/C++语言程序设计 D》 《C/C++语言程序设计 D》（实验） 《运筹学》 《微观经济学》 《统计学》 《宏观经济学》 《计量经济学》 《数据库原理及其应用》 《数据库原理及其应用》（实验） 《会计学 A》 《货币银行学》 《金融数学》 《投资学》 《应用时间序列分析》 《数理金融初步》 《保险学》 《随机过程及其在金融领域中的应用》 《博弈论与信息经济学》 《公司财务》 《金融市场学》 《投资组合与分析》 《复变函数 A》 《抽象空间与未定权益空间》 《数学规划及其在经济中的应用》 《实变函数与泛函分析》 《数学分析专题研究》 《高等代数专题研究》 《数学建模》 《经济数学软件实训》 《认识实习》 《毕业实习》

一、专业课程 1《力学》 2《热学》 3《普通物理实验 1》 4《电磁学》 5《光学》 6《普通物理实验 2》 7《数学物理方法》 8《原子物理学》 9《理论力学》 10《电动力学 1》 11《热力学与统计物理》 12《中学物理课程与教学论》 13《量子力学 1》 14《近代物理实验》 15《信息化教学》 16《中学物理教学法实验》 17《班级管理与教师心理》 18《教师职业技能及训练》 19《固体物理学》 20《计算物理学》 二、个性化发展课程 1《“互联网+”创新创业基础与实践》 2《现代物理简介》 3《软件设计与应用基础》 4《教育哲学》 5《中外教育简史》 6《中学生科技制作》 7《物理学史教育》 8《线上教学模式研究》 9《结构和物性》 10《电子线路基础》 11《半导体物理与器件》 12《专业英语》 13《量子力学 2》 14《电动力学 2》 15《LED 和太阳能电池的原理与应用》 16《凝聚态物理》 17《等离子体物理》 18《综合物理实验》 19《普通物理专题》 20《文献检索与论文写作》 三、实践教学环节 1《专业调研》 2《普通话》 3《汉字规范书写》 4《教育研习》 5《教具制作》 6《数字媒体设计与实践》 7《教育见习》 8《教育实习》 9《毕业论文（设计）》

教学目的欧氏空间R”上的测度与积分是本课程的主要研究对象本节讨 论欧氏空间上的若干拓扑概念通过本节的学习可以熟悉欧氏空间上的开集, 闭集和 Borel集, Cantor集等常见的集,为后面的学习打下基础 本节要点由R”上的距离给出邻域内点聚点的定义从而给出开集,闭集 的定义由开集生成一个o代数引入 Borel集 Cantor集是一个重要的集,它有 一些很特别的性质.应使学生深刻理解本节介绍的各种集的概念并熟练应用 充分利用几何图形的直观,可以帮助理解本节的内容

目 录 1学科基础平台必修课 《数学分析》 《高等代数与解析几何》 《概率论与数理统计 A》 《概率论与数理统计》 《大学物理 A1》 《大学物理 A2》 2．学科基础平台选修课 《物理实验》 《数学规划基础》 《信息与计算科学专业导论》 《统计学》 《统计学实验》课程实验 《离散数学》 《C++程序设计 A》 《C++程序设计实验 A》 3．专业课平台必修课 《数值分析 A》 《数值分析》 《数值分析 A 实验》 《数学建模》 《数学建模实践》 《数据库原理 A》 《数据结构与算法分析》 《信计专业毕业实习》 《信息与计算科学专业毕业设计（论文）》 4专业课平台选修课 《常微分方程》 《多元统计分析》 《数学物理方程》 《实变函数与泛函分析》 《复变函数与积分变换》 《组合与图论》 《运筹学》 《运筹学基础及应用》 《数值最优化》 《微分方程数值解》 《控制理论基础》 《Oracle 高级数据库开发设计》 《大数据与深度学习》 《Python 程序设计》 《R 语言》 《算法分析与设计》 《操作系统》 《计算机网络原理Ⅰ》 《Java 程序设计》 《Java 程序设计实训》 《ASPNET 程序设计》 《web 前端开发》 《web 前端开发》程序设计 《软件开发实践》

因子分析( Factor Analysis)是多元统讣分析技术的一个分支,其主要目的 是浓缩数据。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本 结构,并用少数几个假想变量来表示基本的数据结构。这些假想变量能够反映原 来众多的观测变量所代表的主要信息,并解释这些观测变量之间的相互依存关 系,我们把这些假想变量称之为基础变量,即因子( Factors)。因子分析就是研 究如何以最少的信息丢失把众多的观测变量浓缩为少数几个因子 因子分析是由心理学家发展起来的,最初心理学家借助因子分析模型来解释 人类的行为和能力,1904年查尔斯·斯皮尔曼( Charles spearman)在美国心理学 杂志上发表了第一篇有关因子分析的文章,在以后的三四十年里,因子分析的理 论和数学基础逐步得到了发展和完善,它作为一个一般的统计分析工具逐渐被人 们所认识和接受

因子分析( Factor Analysis)是多元统讣分析技术的一个分支,其主要目的 是浓缩数据。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本 结构,并用少数几个假想变量来表示基本的数据结构。这些假想变量能够反映原 来众多的观测变量所代表的主要信息,并解释这些观测变量之间的相互依存关 系,我们把这些假想变量称之为基础变量,即因子( Factors)。因子分析就是研 究如何以最少的信息丢失把众多的观测变量浓缩为少数几个因子 因子分析是由心理学家发展起来的,最初心理学家借助因子分析模型来解释 人类的行为和能力,1904年查尔斯·斯皮尔曼( Charles spearman)在美国心理学 杂志上发表了第一篇有关因子分析的文章,在以后的三四十年里,因子分析的理 论和数学基础逐步得到了发展和完善,它作为一个一般的统计分析工具逐渐被人 们所认识和接受。50年代以来,随着计算机的普及和各种统计软件的出现,因 子分析在社会学、经济学、医学、地质学、气象学和市场营销等越来越多的领域 得到了应用

在引言中我们已经提到, Riemann积分在处理连续函数或者逐段连续函数时,在计算 些几何和物理的量时它是很有用的.但它也存在一些缺陷,使得 Riemann积分在处理分析数 学中的一些问题时显得不够有力.因此需要建立新的积分的理论二十世纪初, Lebesgue建 立了一种新的积分理论.新的积分理论消除了上述缺陷,并且包含了原有的 Riemann积分理 论.这就是本章将要介绍的 Lebesgue积分理论 由于现代数学的许多分支如概率论,泛函分析,群上调和分析等越来越多的用到一般 空间上的测度与积分理论,因此我们将在一般的测度空间上介绍积分理论