数学数据库清华大学_全世界三大免费数据库是什么

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② 清华大学的数学专业好不好。

清华大学的数学专业好。清华大学数学与应用数学专业，要求学生系统学习数学和应用数学的基本理论、基本知识和基本方法，能够运用数学知识和使用计算机解决若干实际数学问题，具有扎实的数学基础、良好的知识更新能力和创新能力，能从事中等数学教育教学管理及科学研究的专门人才。

数学与应用数学专业分为基础数学、应用数学、概率统计、计算数学、运筹学与控制论五个方向。本科第一年和第二年，学习掌握数学分析、高等代数、常微分方程、抽象代数、复分析、测度与积分、概率论等基础核心课程。

本科第三年和第四年，根据学生学习能力、兴趣及志向，可以选择五个方向中的一个方向作为自己的专业，要求必须选修本方向全部专业核心课程。本科学制4年，理学学士学位。

(2)数学数据库清华大学扩展阅读：

为了进一步发现和培养具有数学天赋的青少年学生能够尽早进入数学研究领域，培养新一代青年数学领军人才。根据清华大学人才培养目标、结合数学学科的特点，清华大学分别于2009年9月设立“清华学堂数学班”，2018年设立的“丘成桐数学英才班”，由丘成桐先生担任首席教授。

在完成培养方案要求的课程之外，鼓励学生深入探究个人数学志趣，积极组织讨论班，自主选择发展课程，选修或旁听高年级课程，并选派优秀学生赴世界着名大学交流访问。

为促进学生全面发展，适应经济社会发展对高层次复合型人才的需要，学校为学有余力的部分在校本科生开设了第二学士学位专业和专业辅修。

③ 数据库方向考研

一般数据库方向考研的数学是数学一的，
推荐学校：
北京大学——北京大数据研究院
清华大学——清华大学数据研究院
人民大学——统计与大数据研究院
复旦大学——大数据学院
中南大学——中南大学信息安全与大数据研究院
西南交通大学——金融大数据研究院
贵州大学——贵州大学大数据与信息工程学院
南京邮电大学—— 南京邮电大学盐城大数据研究院

④ 清华大学图书馆的特色资源

清华大学图书馆在近百年的发展历程中，积累了一批颇具特色的馆藏，其中包括：
古籍
图书馆珍藏有中文古籍28,000余种、230,000余册，其中被《中国古籍善本书目》收录者1,885种、孤本425种。这些馆藏古籍文理兼优，四部咸备，在海内外古籍界有一定的影响。
清华文库
主要收藏清华学人（包括曾在清华任职的教师、工作人员和历届校友）的个人学术着作；清华自建校以来的校刊及其他内部或对外出版刊物，以及各种有关清华人、事、物、历史等的书籍资料等。
清华学位论文库
包括从上世纪二十年代末到六十年代的部分毕业论文和上世纪八十年代起至今的全部博硕士学位论文。所有纸本学位论文，均已完成数字化，面对全校读者提供电子版论文的服务。
“保钓、统运”资料
上世纪70年代，在美国的一批中国台湾、香港留学生发起了以“保卫钓鱼岛”为中心的爱国运动，历经十年之久。由当年参与保钓运动的人士捐赠我馆的。这批史料真实地记录和反映了这段历史。
科恩图书室
该图书室收藏了美国波士顿大学教授、科学哲学大师罗伯特·科恩捐赠给我馆的私人藏书21,000余册，其中包括从出版至今共计250卷的《Boston Studies in the Philosophy of Science》、《Vienna Circle Collection》、共计350卷的《Syntheses Library》，以及哲学、社会科学、马克思主义研究及艺术建筑领域类的图书期刊。
波尔文献室
尼耳斯·亨利克·戴维·玻尔是丹麦着名物理学家，诺贝尔物理学奖的获得者。他是原子结构学说之父，哥本哈根学派的创始人，因其学说已被历史证明是现代原子学说和量子力学的起点，被公认为是20世纪与爱因斯坦并驾齐驱的伟大人物之一。清华校友戈革先生是12卷《尼耳斯?玻尔集》的独立汉译者，为此获得丹麦女王玛格丽特二世授予的“丹麦国旗骑士勋章”。文献室陈列展出的诸多珍贵文献、照片、物品，是戈革先生几十年来收集和整理的，在国内乃至亚洲亦属珍品。在他去世两年后，于2009年 7月由其女戈疆全部捐赠给清华大学图书馆以成立玻尔文献室。
社会名人捐赠
包括国际知名记者爱泼斯坦先生的藏书在内的诸多国际友人、政府政要的捐赠。
地方志
自本世纪初开始，清华图书馆大力收集各地方志，已收藏来自北京、上海、浙江、江苏等十五个省、市、自治区地方志1500多册。
工艺美术特色资源
清华美术图书馆特色馆藏包括：各个历史时期的中国陶瓷；古今名家书法绘画；明清古典家具；明清及现代染织刺绣作品；民间工艺美术与少数民族工艺美术的各类作品；世界29个国家和地区的传统及民间工艺品等。
特色资源数据库
自上世纪末以来，清华图书馆一直在开展馆藏数字化工作，已建成可提供在线阅览的自建数字化资源主要有：
* 清华大学学位论文服务系统；
* 清华大学学生优秀作品数据库；
* 中国科技史数字图书馆（包括中国建筑数字图书馆、中国机械史数字图书馆、中文数学数字图书馆、中国水利史数字图书馆）；
* 清华大学教育资源数字图书馆；
校内其他特色资源网站

⑤ 清华大学数学教材

水处理生物学(第四版) 顾夏声、胡洪营、文湘华、王慧环境系中国建筑工业出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级特等奖
2 C++语言程序设计(第三版) 郑莉、董渊、张瑞丰计算机系清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级特等奖
3 微型计算机技术及应用(及习题、实验题与综合训练题集)(第三版) 戴梅萼、史嘉权计算机系清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级特等奖
4 模拟电子技术基础(第四版) 华成英、童诗白、叶朝辉自动化系高等教育出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级特等奖
5 数字电子技术基础(第五版) 阎石、王红自动化系高等教育出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级特等奖
6 基础生命科学(第二版) 吴庆余生物系高等教育出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级特等奖
7 新英语教程系列教材(第四版) 吕中舌、何福胜、张文霞、杨芳、邢茹、王英、庞红梅人文社科学院清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级特等奖
8 新大学俄语系列教材何红梅、马步宁、刘颖、李庆华、刘玉英、乐苓、李小青人文社科学院高等教育出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级特等奖
9 陶瓷造型艺术杨永善美术学院高等教育出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级特等奖
10 建筑热环境刘念雄、秦佑国建筑学院清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级一等奖
11 结构力学(上、下)(第二版) 包世华、辛克贵、燕柳斌土木系武汉理工大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级一等奖
12 混凝土结构(上、下)(第二版) 叶列平、赵作周、樊健生土木系清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级一等奖
13 物业管理季如进、李菁、郭立、李平、沈悦建管系首都经贸大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级一等奖
14 房地产经济学张红建管系清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级一等奖
15 高等土力学李广信、王正宏、王钊、陈祖煜、濮家骝水利系清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级一等奖
16 有限元分析及应用曾攀机械系清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级一等奖
17 机械原理教程(及辅导与习题)(第二版) 申永胜、郝智秀、阎绍泽、贾晓红精仪系清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级一等奖
18 控制工程基础(第二版) 董景新、赵长德、熊沈蜀、郭美凤精仪系清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级一等奖
19 热工基础(第二版) 张学学、李桂馥、史琳热能系高等教育出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级一等奖
20 电工电子技术与EDA基础(上下) 段玉生、王艳丹、何丽静、侯世英、许怡生、李钊年电机系清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级一等奖
21 高等模拟集成电路董在望、李冬梅、王志华、李永明电子系清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级一等奖
22 离散随机信号处理张旭东、陆明泉电子系清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级一等奖
23 图像工程(上册)图像处理(第二版) 章毓晋电子系清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级一等奖
24 数据库系统设计与原理冯建华、周立柱、郝晓龙计算机系清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级一等奖
25 多媒体计算机技术基础及应用(第二版) 钟玉琢、蔡莲红、史元春、沈洪计算机系高等教育出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级一等奖
26 Java程序设计与案例(及习题解答与实验指导) 刘宝林、胡博、谢锋波计算机系高等教育出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级一等奖
27 VisualC++面向对象与可视化程序设计(第二版) 黄维通计算机系清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级一等奖
28 高等计算机网络-体系结构、协议机制、算法设计与路由器技术徐恪、吴建平、徐明伟计算机系机械工业出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级一等奖
29 电机与运动控制系统杨耕、罗应立、陈伯时、窦曰轩、王焕钢自动化系清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级一等奖
30 矩阵分析与应用张贤达自动化系清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级一等奖
31 自动控制原理(上下)(第二版) 吴麒、王诗宓、杜继宏、高黛陵自动化系清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级一等奖
32 CMOS射频集成电路分析与设计池保勇、余志平、石秉学微纳电子系清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级一等奖
33 电子商务概论(第二版) 覃征、韩毅、李顺东、阎礼祥软件学院高等教育出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级一等奖
34 材料力学(土木水利类) 范钦珊、蔡新、祝英、梁小燕航院清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级一等奖
35 UncertaintyTheory（不确定理论）刘宝碇数学系 Springer-Verlag 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级一等奖
36 大学数学实验姜启源、邢文训、谢金星、杨顶辉数学系清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级一等奖
37 分子生物学实验指导(第二版) 刘进元、张淑平、武耀廷、赵广荣、边少敏、金龙国、吕世友生物系高等教育出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级一等奖
38 科学技术概论(第二版) 胡显章、曾国屏、李正风、吴金希、蒋劲松、高亮华、雷毅、张辰岗人文社科学院高等教育出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级一等奖
39 中华传统礼仪概要彭林人文社科学院高等教育出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级一等奖
40 科学技术史二十一讲刘兵、杨舰、郭奕玲、戴吾三、蒋劲松人文社科学院清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级一等奖
41 国际经济法概要车丕照法学院清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级一等奖
42 刑事诉讼法(第二版) 易延友法学院法律出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级一等奖
43 当代新闻学原理(修订版) 刘建明新闻学院清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级一等奖
44 国情研究系列教材(之一～之五）胡鞍钢、王绍光、王亚华、胡光宇公共管理学院清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级一等奖
45 机械制造工艺基础(第二版) 傅水根、张学政、洪亮、马二恩、卢达溶、李生录基础工业训练中心清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级一等奖
46 热加工工艺基础(第二版) 严绍华、李双寿、李家枢、易又南、龚国尚基础工业训练中心高等教育出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级一等奖
47 金属工艺学实习教材(第三版) 张学政、李家枢、傅水根、严绍华、武静、易又南、左晶、李而立、张秀海基础工业训练中心高等教育出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级一等奖
48 现代信号处理教程胡广书医学院清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级一等奖
49 环境艺术设计专业系列教材(第二版) 郑曙旸、张绮曼、潘吾华、李凤菘、苏丹、张月、李朝阳、杜异、黄艳、刘铁军、杨冬江、汪建松、郑宏美术学院中国建筑工业出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级一等奖
50 西洋服装史(第二版) 李当歧美术学院高等教育出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级一等奖
51 计算机与染织艺术设计贾京生美术学院清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级一等奖
52 广告与视觉传达何洁、马泉、陈磊、詹凯、刘欣欣美术学院中国轻工业出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级一等奖
53 纤维艺术林乐成、王凯美术学院上海画报出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级一等奖
54 中国传统工艺杭间、郭秋惠美术学院五洲传播出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级一等奖
55 版画石玉翎、文中言、宋光智、杨峰美术学院清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级一等奖
56 清华大学美术学院设计基础教程李家骝、曲欣、田旭桐、洪兴宇、李莉婷、金剑平美术学院安徽美术出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级一等奖
57 城市规划谭纵波建筑学院清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
58 ArcGIS地理信息系统应用指南党安荣、贾海峰、刘钊、易善桢建筑学院清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
59 ERDAS遥感图像处理方法党安荣、王晓栋、张建宝、陈晓峰建筑学院清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
60 环境管理与环境社会科学研究方法曾思育、陈吉宁、杜鹏飞环境系清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
61 清洁生产导论张天柱、石磊、黄英娜、贾小平、张光明环境系高等教育出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
62 给水排水工程技术经济与造价管理周律环境系清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
63 制造工程与技术原理冯之敬、朱跃峰、张辉、刘成颖精仪系清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
64 工程测试技术王伯雄、王雪、陈非凡精仪系清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
65 光学工程基础(一) 毛文炜精仪系清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
66 机械基础实验技术刘莹、邵天敏、阎少泽、魏喜新、叶佩青精仪系清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
67 PC数控原理、系统及应用周凯精仪系机械工业出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
68 流体机械基础王正伟、周凌九、乐枚热能系清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
69 立体设计表达－汽车油泥模型设计制作周力辉汽车系清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
70 数学规划黄红选、韩继业工业工程系清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
71 电机学孙旭东、王善铭电机系清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
72 教与写的记忆-信号与系统评注郑君里电子系高等教育出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
73 Java语言程序设计基础柳西玲、许斌计算机系清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
74 计算机组成与体系结构王诚、宋佳兴计算机系清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
75 C语言程序设计黄维通、马力妮计算机系清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
76 数字系统设计自动化(第二版) 边计年、薛宏熙、苏明、吴为民计算机系清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
77 小波分析及其应用孙延奎计算机系机械工业出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
78 计算机网络的服务质量(QoS) 林闯、单志广、任丰原计算机系清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
79 企业信息化总体设计李清、陈禹六自动化系清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
80 车间调度及其遗传算法王凌自动化系清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
81 微弱信号检测高晋占自动化系清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
82 计算机网络(第二版) 张曾科自动化系清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
83 核电厂系统及设备藏希年、申世飞工物系清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
84 化工概论戴猷元化工系化学工业出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
85 化工应用数学分析王金福化工系化学工业出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
86 电子封装工程田民波材料系清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
87 薄膜技术与薄膜材料田民波材料系清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
88 大学物理学(第二版)思考题解答邓新元、刘凤英、王怀玉物理系清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
89 现代仪器分析实验与技术(第二版) 陈培榕、李景虹、邓勃、孙素琴、刘密新、童爱军、林金明、朱永法、王如骥化学系清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
90 现代分离方法与技术丁明玉、杨学东、陈德朴、陈旭、马继平化学系化学工业出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
91 分子细胞生物学陈晔光、张传茂、尚永丰、陈佺、冯新华生物系清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
92 生物化学（及学习指导）(第二版) 王希成生物系清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
93 新世纪日本语教程冯峰、位坂和隆、水谷信子、陆泽军、张威人文社科学院外语教学与研究出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
94 文体学概论刘世生、朱瑞青人文社科学院北京大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
95 英汉互译实践与技巧(第二版) 许建平、李相崇人文社科学院清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
96 英美文学欣赏教程--小说与戏剧罗选民、张跃军、王炯、熊沐清、程倩人文社科学院清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
97 国际政治与中国阎学通人文社科学院北京大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
98 当代自然辩证法教程曾国屏、高亮华、刘立、吴彤、李正风人文社科学院清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
99 逻辑基础(修订版) 王路人文社科学院人民出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
100 中国法律制度概要高其才、罗昶法学院清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
101 数字媒体-技术.应用.设计刘惠芬新闻学院清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
102 工业系统概论(第二版) 卢达溶、傅水根、李双寿、蒋耘中、叶桐基础工业训练中心清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
103 服装设计表达吴波美术学院清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
104 包装设计陈磊美术学院中国青年出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
105 标志设计陈楠美术学院中国青年出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
106 艺术玻璃吹制技巧关东海美术学院辽宁美术出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
107 漆的艺术祝重华美术学院辽宁美术出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
108 中国插图艺术史话祝重寿美术学院清华大学出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖
109 书法鉴赏邱才桢美术学院高等教育出版社 2008年清华大学 2008年清华大学优秀教材评选校级二等奖

⑥ 推荐一本数据库原理的好书。中文的，如果是翻译的，要公认翻译的不错的。

计算机科学与技术学习反思录
计算机理论的一个核心问题--从数学谈起：
记得当年大一入学，每周六课时高等数学，天天作业不断(那时是六日工作制)。颇有些同学惊呼走错了门:咱们这到底念的是什么系？不错，你没走错门，这就是计算机科学与技术系。我国计算机科学系里的传统是培养做学术研究，尤其是理论研究的人（方向不见得有问题，但是做得不是那么尽如人意）。而计算机的理论研究，说到底了，如网络安全，图形图像学，视频音频处理，哪个方向都与数学有着很大的关系，虽然也许是正统数学家眼里非主流的数学。这里我还想阐明我的一个观点：我们都知道，数学是从实际生活当中抽象出来的理论，人们之所以要将实际抽象成理论，目的就在于想用抽象出来的理论去更好的指导实践，有些数学研究工作者喜欢用一些现存的理论知识去推导若干条推论，殊不知其一：问题考虑不全很可能是个错误的推论，其二：他的推论在现实生活中找不到原型，不能指导实践。严格的说，我并不是一个理想主义者，政治课上学的理论联系实际一直是指导我学习科学文化知识的航标（至少我认为搞计算机科学与技术的应当本着这个方向）。
其实我们计算机系学数学光学高等数学是不够的（典型的工科院校一般都开的是高等数学），我们应该像数学系一样学一下数学分析（清华计算机系开的好像就是数学分析），数学分析这门科学，咱们学计算机的人对它有很复杂的感情。在于它是偏向于证明型的数学课程，这对我们培养良好的分析能力极有帮助。我的软件工程学导师北工大数理学院的王仪华先生就曾经教导过我们，数学系的学生到软件企业中大多作软件设计与分析工作，而计算机系的学生做程序员的居多，原因就在于数学系的学生分析推理能力，从所受训练的角度上要远远在我们之上。当年出现的怪现象是：计算机系学生的高中数学基础在全校数一数二(希望没有冒犯其它系的同学)，教学课时数也仅次于数学系，但学完之后的效果却不尽如人意。难道都是学生不努力吗，我看未见得，方向错了也说不一定，其中原因何在，发人深思。
我个人的浅见是：计算机系的学生，对数学的要求固然跟数学系不同，跟物理类差别则更大。通常非数学专业的所谓“高等数学”，无非是把数学分析中较困难的理论部分删去，强调套用公式计算而已。而对计算机系来说，数学分析里用处最大的恰恰是被删去的理论部分。说得难听一点，对计算机系学生而言，追求算来算去的所谓“工程数学”已经彻底地走进了误区。记上一堆曲面积分的公式，难道就能算懂了数学？那倒不如现用现查，何必费事记呢？再不然直接用Mathematics或是Matalab好了。
我在系里最爱做的事情就是给学弟学妹们推荐参考书。中文的数学分析书，一般都认为以北大张筑生老师的“数学分析新讲”为最好。万一你的数学实在太好，那就去看菲赫金哥尔茨的“微积分学教程”好了--但我认为没什么必要，毕竟你不想转到数学系去。吉米多维奇的“数学分析习题集”也基本上是计算型的东东。书的名气很大，倒不见得适合我们，还是那句话，重要的是数学思想的建立，生活在信息社会里我们求的是高效，计算这玩意还是留给计算机吧。不过现在多用的似乎是复旦大学的《数学分析》也是很好的教材。
中国的所谓高等代数，就等于线性代数加上一点多项式理论。我以为这有好的一面，因为可以让学生较早感觉到代数是一种结构，而非一堆矩阵翻来覆去。这里不得不提南京大学林成森，盛松柏两位老师编的“高等代数”，感觉相当舒服。此书相当全面地包含了关于多项式和线性代数的基本初等结果，同时还提供了一些有用的又比较深刻的内容，如Sturm序列，Shermon-Morrison公式，广义逆矩阵等等。可以说，作为本科生如能吃透此书，就可以算高手。国内较好的高等代数教材还有清华计算机系用的那本，清华出版社出版，书店里多多，一看就知道。从抽象代数的观点来看，高等代数里的结果不过是代数系统性质的一些例子而已。莫宗坚先生的《代数学》里，对此进行了深刻的讨论。然而莫先生的书实在深得很，作为本科生恐怕难以接受，不妨等到自己以后成熟了一些再读。
正如上面所论述的，计算机系的学生学习高等数学：知其然更要知其所以然。你学习的目的应该是：将抽象的理论再应用于实践，不但要掌握题目的解题方法，更要掌握解题思想，对于定理的学习：不是简单的应用，而是掌握证明过程即掌握定理的由来，训练自己的推理能力。只有这样才达到了学习这门科学的目的，同时也缩小了我们与数学系的同学之间思维上的差距。
概率论与数理统计这门课很重要，可惜大多数院校讲授这门课都会少些东西。少了的东西现在看至少有随机过程。到毕业还没有听说过Markov过程，此乃计算机系学生的耻辱。没有随机过程，你怎么分析网络和分布式系统？怎么设计随机化算法和协议？据说清华计算机系开有“随机数学”，早就是必修课。另外，离散概率论对计算机系学生来说有特殊的重要性。而我们国家工程数学讲的都是连续概率。现在，美国已经有些学校开设了单纯的“离散概率论”课程，干脆把连续概率删去，把离散概率讲深些。我们不一定要这么做，但应该更加强调离散概率是没有疑问的。这个工作我看还是尽早的做为好。
计算方法学（有些学校也称为数学分析学）是最后一门由数理学院给我们开的课。一般学生对这门课的重视程度有限，以为没什么用。不就是照套公式嘛！其实，做图形图像可离不开它，密码学搞深了也离不开它。而且，在很多科学工程中的应用计算，都以数值的为主。这门课有两个极端的讲法：一个是古典的“数值分析”，完全讲数学原理和算法；另一个是现在日趋流行的“科学与工程计算”，干脆教学生用软件包编程。我个人认为，计算机系的学生一定要认识清楚我们计算机系的学生为什么要学这门课，我是很偏向于学好理论后用计算机实现的，最好使用C语言或C++编程实现。向这个方向努力的书籍还是挺多的，这里推荐大家高等教育出版社（CHEP）和施普林格出版社(Springer)联合出版的《计算方法（Computational Methods）》,华中理工大学数学系写的（现华中科技大学），这方面华科大做的工作在国内应算是比较多的，而个人认为以这本最好，至少程序设计方面涉及了：任意数学函数的求值，方程求根，线性方程组求解，插值方法，数值积分，场微分方程数值求解。李庆扬的那本则理论性过强，与实际应用结合得不太紧。
每个学校本系里都会开一门离散数学，涉及集合论，图论，和抽象代数，数理逻辑。不过，这么多内容挤在离散数学一门课里，是否时间太紧了点？另外，计算机系学生不懂组合和数论，也是巨大的缺陷。要做理论，不懂组合或者数论吃亏可就太大了。从理想的状态来看，最好分开六门课：集合，逻辑,图论，组合，代数，数论。这个当然不现实，因为没那么多课时。也许将来可以开三门课：集合与逻辑，图论与组合，代数与数论。（这方面我们学校已经着手开始做了）不管课怎么开，学生总一样要学。下面分别谈谈上面的三组内容。
古典集合论，北师大出过一本《基础集合论》不错。
数理逻辑，中科院软件所陆钟万教授的《面向计算机科学的数理逻辑》就不错。现在可以找到陆钟万教授的讲课录像，自己去看看吧。总的来说，学集合/逻辑起手不难，普通高中生都能看懂。但越往后越感觉深不可测。
学完以上各书之后，如果你还有精力兴趣进一步深究，那么可以试一下GTM系列中的《Introction to Axiomatic Set Theory》和《A Course of Mathematical Logic》。这两本都有世界图书出版社的引进版。你如果能搞定这两本，可以说在逻辑方面真正入了门，也就不用再浪费时间听我瞎侃了。
据说全中国最多只有三十个人懂图论。此言不虚。图论这东东，技巧性太强，几乎每个问题都有一个独特的方法，让人头痛。不过这也正是它魅力所在：只要你有创造性，它就能给你成就感。我的导师说，图论里面随便揪一块东西就可以写篇论文。大家可以体会里面内容之深广了吧！国内的图论书中，王树禾老师的“图论及其算法”非常成功。一方面，其内容在国内教材里算非常全面的。另一方面，其对算法的强调非常适合计算机系(本来就是科大计算机系教材)。有了这本书为主，再参考几本翻译的，如Bondy & Murty的《图论及其应用》，人民邮电出版社翻译的《图论和电路网络》等等，就马马虎虎，对本科生足够了。再进一步，世界图书引进有GTM系列的"Modern Graph Theory"。此书确实经典！国内好象还有一家出版了个翻译版。不过，学到这个层次，还是读原版好。搞定这本书，也标志着图论入了门。外版的书好就好在这里，最新的科技成果里面都有论述，别的先不说，至少是“紧跟时代的理论知识”。
组合感觉没有太适合的国产书。还是读Graham和Knuth等人合着的经典“具体数学”吧，西安电子科技大学出版社有翻译版。
抽象代数，国内经典为莫宗坚先生的“代数学”。此书是北大数学系教材，深得好评。然而对本科生来说，此书未免太深。可以先学习一些其它的教材，然后再回头来看“代数学”。国际上的经典可就多了，GTM系列里就有一大堆。推荐一本谈不上经典，但却最简单的，最容易学的：这本“Introction to Linear and Abstract Algebra"非常通俗易懂，而且把抽象代数和线性代数结合起来，对初学者来说非常理想，我校比较牛的同学都有收藏。
数论方面，国内有经典而且以困难着称的”初等数论“(潘氏兄弟着，北大版)。再追溯一点，还有更加经典(可以算世界级)并且更加困难的”数论导引“(华罗庚先生的名着，科学版，九章书店重印，繁体的看起来可能比较困难)。把基础的几章搞定一个大概，对本科生来讲足够了。但这只是初等数论。本科毕业后要学计算数论，你必须看英文的书，如Bach的"Introction to Algorithmic Number Theory"。
计算机科学理论的根本，在于算法。现在很多系里给本科生开设算法设计与分析，确实非常正确。环顾西方世界，大约没有一个三流以上计算机系不把算法作为必修的。算法教材目前公认以Corman等着的"Introction to Algorithms"为最优。对入门而言，这一本已经足够，不需要再参考其它书。
再说说形式语言与自动机。我看过北邮的教材，应该说写的还清楚。但是，有一点要强调：形式语言和自动机的作用主要在作为计算模型，而不是用来做编译。事实上，编译前端已经是死领域，没有任何open problems，北科大的班晓娟博士也曾经说过，编译的技术已相当成熟。如果为了这个，我们完全没必要去学形式语言--用用yacc什么的就完了。北邮的那本在国内还算比较好，但是在深度上，在跟可计算性的联系上都有较大的局限，现代感也不足。所以建议有兴趣的同学去读英文书，不过国内似乎没引进这方面的教材。可以去互动出版网上看一看。入门以后，把形式语言与自动机中定义的模型，和数理逻辑中用递归函数定义的模型比较一番，可以说非常有趣。现在才知道，什么叫“宫室之美，百官之富”！
计算机科学和数学的关系有点奇怪。二三十年以前，计算机科学基本上还是数学的一个分支。而现在，计算机科学拥有广泛的研究领域和众多的研究人员，在很多方面反过来推动数学发展，从某种意义上可以说是孩子长得比妈妈还高了。但不管怎么样，这个孩子身上始终流着母亲的血液。这血液是the mathematical underpinning of computer science(计算机科学的数学基础)，也就是理论计算机科学。原来在东方大学城图书馆中曾经看过一本七十年代的译本（书皮都没了，可我就爱关注这种书），大概就叫《计算机数学》。那本书若是放在当时来讲决是一本好书，但现在看来，涵盖的范围还算广，深度则差了许多，不过推荐大一的学生倒可以看一看，至少可以使你的计算数学入入门。
最常和理论计算机科学放在一起的一个词是什么？答：离散数学。这两者的关系是如此密切，以至于它们在不少场合下成为同义词。（这一点在前面的那本书中也有体现）传统上，数学是以分析为中心的。数学系的同学要学习三四个学期的数学分析，然后是复变函数，实变函数，泛函数等等。实变和泛函被很多人认为是现代数学的入门。在物理，化学，工程上应用的，也以分析为主。
随着计算机科学的出现，一些以前不太受到重视的数学分支突然重要起来。人们发现，这些分支处理的数学对象与传统的分析有明显的区别：分析研究的问题解决方案是连续的，因而微分，积分成为基本的运算；而这些分支研究的对象是离散的，因而很少有机会进行此类的计算。人们从而称这些分支为“离散数学”。“离散数学”的名字越来越响亮，最后导致以分析为中心的传统数学分支被相对称为“连续数学”。
离散数学经过几十年发展，基本上稳定下来。一般认为，离散数学包含以下学科：
1) 集合论，数理逻辑与元数学。这是整个数学的基础，也是计算机科学的基础。
2) 图论，算法图论；组合数学，组合算法。计算机科学，尤其是理论计算机科学的核心是
算法，而大量的算法建立在图和组合的基础上。
3) 抽象代数。代数是无所不在的，本来在数学中就非常重要。在计算机科学中，人们惊讶地发现代数竟然有如此之多的应用。
但是，理论计算机科学仅仅就是在数学的上面加上“离散”的帽子这么简单吗？一直到大约十几年前，终于有一位大师告诉我们：不是。D.E.Knuth(他有多伟大，我想不用我废话了)在Stanford开设了一门全新的课程Concrete Mathematics。 Concrete这个词在这里有两层含义：
首先：对abstract而言。Knuth认为，传统数学研究的对象过于抽象，导致对具体的问题关心不够。他抱怨说，在研究中他需要的数学往往并不存在，所以他只能自己去创造一些数学。为了直接面向应用的需要，他要提倡“具体”的数学。在这里我做一点简单的解释。例如在集合论中，数学家关心的都是最根本的问题--公理系统的各种性质之类。而一些具体集合的性质，各种常见集合，关系，映射都是什么样的，数学家觉得并不重要。然而，在计算机科学中应用的，恰恰就是这些具体的东西。Knuth能够首先看到这一点，不愧为当世计算机第一人。其次，Concrete是Continuous(连续)加上discrete(离散)。不管连续数学还是离散数学，都是有用的数学！
理论与实际的结合--计算机科学研究的范畴
前面主要是从数学角度来看的。从计算机角度来看，理论计算机科学目前主要的研究领域包括：可计算性理论，算法设计与复杂性分析，密码学与信息安全，分布式计算理论，并行计算理论，网络理论，生物信息计算，计算几何学，程序语言理论等等。这些领域互相交叉，而且新的课题在不断提出，所以很难理出一个头绪来。想搞搞这方面的工作，推荐看中国计算机学会的一系列书籍，至少代表了我国的权威。下面随便举一些例子。
由于应用需求的推动，密码学现在成为研究的热点。密码学建立在数论(尤其是计算数论)，代数，信息论，概率论和随机过程的基础上，有时也用到图论和组合学等。很多人以为密码学就是加密解密，而加密就是用一个函数把数据打乱。这样的理解太浅显了。

现代密码学至少包含以下层次的内容：

第一，密码学的基础。例如，分解一个大数真的很困难吗？能否有一般的工具证明协议正确？

第二，密码学的基本课题。例如，比以前更好的单向函数，签名协议等。

第三，密码学的高级问题。例如，零知识证明的长度，秘密分享的方法。

第四，密码学的新应用。例如，数字现金，叛徒追踪等。

在分布式系统中，也有很多重要的理论问题。例如，进程之间的同步，互斥协议。一个经典的结果是：在通信信道不可靠时，没有确定型算法能实现进程间协同。所以，改进TCP三次握手几乎没有意义。例如时序问题。常用的一种序是因果序，但因果序直到不久前才有一个理论上的结果....例如，死锁没有实用的方法能完美地对付。例如,......操作系统研究过就自己去举吧！

如果计算机只有理论，那么它不过是数学的一个分支，而不成为一门独立的科学。事实上，在理论之外，计算机科学还有更广阔的天空。

我一直认为，4年根本不够学习计算机的基础知识，因为面太宽了，8年，应该差不多了......

这方面我想先说说我们系在各校普遍开设的《计算机基础》。在高等学校开设《计算机基础课程》是我国高教司明文规定的各专业必修课程要求。主要内容是使学生初步掌握计算机的发展历史，学会简单的使用操作系统，文字处理，表格处理功能和初步的网络应用功能。但是在计算机科学系教授此门课程的目标决不能与此一致。在计算机系课程中目标应是：让学生较为全面的了解计算机学科的发展，清晰的把握计算机学科研究的方向，发展的前沿即每一个课程在整个学科体系中所处的地位。搞清各学科的学习目的，学习内容，应用领域。使学生在学科学习初期就对整个学科有一个整体的认识，以做到在今后的学习中清楚要学什么，怎么学。计算机基本应用技能的位置应当放在第二位或更靠后，因为这一点对于本系的学生应当有这个摸索能力。这一点很重要。推荐给大家一本书：机械工业出版社的《计算机文化》（New Perspective of Computer Science），看了这本书我才深刻的体会到自己还是个计算机科学初学者，才比较透彻的了解了什么是计算机科学。

一个一流计算机系的优秀学生决不该仅仅是一个编程高手，但他一定首先是一个编程高手。我上大学的时候，第一门专业课是C语言程序设计，念计算机的人从某种角度讲相当一部分人是靠写程序吃饭的。关于第一程序设计语言该用哪一种。我个人认为，用哪种语言属于末节，关键在养成良好的编程习惯。当年老师对我们说，打好基础后学一门新语言只要一个星期。现在我觉得根本不用一个星期，前提是先把基础打好。不要再犹豫了，学了再说，等你抉择好了，别人已经会了几门语言了。

汇编语言和微机原理是两门特烦人的课。你的数学/理论基础再好，也占不到什么便宜。这两门课之间的次序也好比先有鸡还是先有蛋，无论你先学哪门，都会牵扯另一门课里的东西。所以，只能静下来慢慢琢磨。这就是典型的工程课，不需要太多的聪明和顿悟，却需要水滴石穿的渐悟。有关这两门课的书，计算机书店里不难找到。弄几本最新的，对照着看吧。组成原理推荐《计算机组成与结构》清华大学王爱英教授写的。汇编语言大家拿8086/8088入个门，之后一定要学80x86汇编语言。实用价值大，不落后，结构又好，写写高效病毒，高级语言里嵌一点汇编，进行底层开发，总也离不开他，推荐清华大学沈美明的《IBM-PC汇编语言程序设计》。有些人说不想了解计算机体系结构，也不想制造计算机，所以诸如计算机原理，汇编语言，接口之类的课觉得没必要学，这样合理吗？显然不合理，这些东西迟早得掌握，肯定得接触，而且，这是计算机专业与其他专业学生相比的少有的几项优势。做项目的时候，了解这些是非常重要的，不可能说，仅仅为了技术而技术，只懂技术的人最多做一个编码工人，而永远不可能全面地了解整个系统的设计，而编码工人是越老越不值钱。关于组成原理还有个讲授的问题，在我学这门课程时老师讲授时把CPU工作原理誉微程序设计这一块略掉了，理由是我们国家搞CPU技术不如别的国家，搞了这么长时间好不容易出了个龙芯比Intel的还差个十万八千里，所以建议我们不要学了。我看这在各校也未见得不是个问题吧！若真是如他所说，那中国的计算机科学哪个方向都可以停了，软硬件，应用，有几项搞得过美国，搞不过别人就不搞了，那我们坐在这里干什么？教学的观念需要转变的。

模拟电路这东东，如今不仅计算机系学生搞不定，电子系学生也多半害怕。如果你真想软硬件通吃，那么建议你先看看邱关源的“电路原理”，也许此后再看模拟电路底气会足些。教材：康华光的“电子技术基础”（高等教育出版社）还是不错的（我校电子系在用）。有兴趣也可以参考童诗白的书。

数字电路比模拟电路要好懂得多。清华大学阎石的书算一本好教材，遗憾的一点是集成电路讲少了些。真有兴趣，看一看大规模数字系统设计吧（北航那本用的还比较多）。

计算机系统结构该怎么教，国际上还在争论。国内能找到的较好教材为Stallings的"Computer Organization and Architecture:Designing for Performance"(清华影印
本)。国际上最流行的则是“Computer architecture: aquantitative approach", by Patterson & Hennessy。

操作系统可以随便选用《操作系统的内核设计与实现》和《现代操作系统》两书之一。这两部都可以算经典，唯一缺点就是理论上不够严格。不过这领域属于Hardcore System,所以在理论上马虎一点也情有可原。想看理论方面的就推荐清华大学出版社《操作系统》吧，高教司司长张尧学写的，我们教材用的是那本。另外推荐一本《Windows操作系统原理》机械工业出版社的，这本书是我国操作系统专家在微软零距离考察半年，写作历时一年多写成的，教操作系统的专家除了清华大学的张尧学（现高教司司长）几乎所有人都参加了。Bill Gates亲自写序。里面不但结合windows2000,xp详述操作系统的内核，而且后面讲了一些windows编程基础，有外版书的味道，而且上面一些内容可以说在国内外只有那本书才有对windows内核细致入微的介绍，

如果先把形式语言学好了，则编译原理中的前端我看只要学四个算法：最容易实现的递归下降；最好的自顶向下算法LL(k)；最好的自底向上算法LR(k)；LR(1)的简化SLR(也许还有另一简化LALR)。后端完全属于工程性质，自然又是another story。

推荐教材：Kenneth C.Louden写的“Compiler Construction Principles and Practice”即是《编译原理及实践》（机械工业出版社的译本）

学数据库要提醒大家的是，会用VFP，VB, Power builder不等于懂数据库。(这世界上自以为懂数据库的人太多了！)数据库设计既是科学又是艺术，数据库实现则是典型的工程。所以从某种意义上讲，数据库是最典型的一门计算机课程--理工结合，互相渗透。另外推荐大家学完软件工程学后再翻过来看看数据库技术，又会是一番新感觉。推荐教材：Abraham Silberschatz等着的 "Database System Concepts".作为知识的完整性，还推荐大家看一看机械工业出版社的《数据仓库》译本。

计算机网络的标准教材还是来自Tanenbaum的《Computer Networks》（清华大学有译本）。还有就是推荐谢希仁的《计算机网络教程》（人民邮电出版社）问题讲得比较清楚，参考文献也比较权威。不过，网络也属于Hardcore System，所以光看书是不够的。建议多读RFC，里可以按编号下载RFC文档。从IP的读起。等到能掌握10种左右常用协议，就没有几个人敢小看你了。再做的工作我看放在网络设计上就比较好了。

数据结构的重要性就不言而喻了，学完数据结构你会对你的编程思想进行一番革命性的洗礼，会对如何建立一个合理高效的算法有一个清楚的认识。对于算法的建立我想大家应当注意以下几点：

当遇到一个算法问题时,首先要知道自己以前有没有处理过这种问题.如果见过,那么你一般会顺利地做出来;如果没见过,那么考虑以下问题:

1. 问题是否是建立在某种已知的熟悉的数据结构(例如,二叉树)上?如果不是,则要自己设计数据结构。

2. 问题所要求编写的算法属于以下哪种类型?(建立数据结构,修改数据结构,遍历,查找,排序...)

3. 分析问题所要求编写的算法的数学性质.是否具备递归特征?(对于递归程序设计,只要设计出合理的参数表以及递归结束的条件,则基本上大功告成.)

4. 继续分析问题的数学本质.根据你以前的编程经验,设想一种可能是可行的解决办法,并证明这种解决办法的正确性.如果题目对算法有时空方面的要求,证明你的设想满足其要求.一般的,时间效率和空间效率难以兼得.有时必须通过建立辅助存储的方法来节省时间.

5. 通过一段时间的分析,你对解决这个问题已经有了自己的一些思路.或者说,你已经可以用自然语言把你的算法简单描述出来.继续验证其正确性,努力发现其中的错误并找出解决办法.在必要的时候(发现了无法解决的矛盾),推翻自己的思路,从头开始构思.

6. 确认你的思路可行以后,开始编写程序.在编写代码的过程中,尽可能把各种问题考虑得详细,周密.程序应该具有良好的结构,并且在关键的地方配有注释.

7. 举一个例子,然后在纸上用笔执行你的程序,进一步验证其正确性.当遇到与你的设想不符的情况时,分析问题产生的原因是编程方面的问题还是算法思想本身有问题.

8. 如果程序通过了上述正确性验证,那么在将其进一步优化或简化。

9. 撰写思路分析,注释.

对于具体的算法思路,只能靠你自己通过自己的知识和经验来加以获得,没有什么特定的规律(否则程序员全部可以下岗了,用机器自动生成代码就可以了).要有丰富的想象力,就是说当一条路走不通时,不要钻牛角尖,要敢于推翻自己的想法.我也只不过是初学者,说出上面的一些经验,仅供大家参考和讨论。

关于人工智能，我觉得的也是非常值得大家仔细研究的，虽然不能算是刚刚兴起的学科了，但是绝对是非常有发展前途的一门学科。我国人工智能创始人之一，北京科技大学涂序彦教授（这老先生是我的导师李小坚博士的导师）对人工智能这样定义：人工智能是模?

⑦ 清华大学数学系本科生需要修哪些专业课用什么教材

清华大学数学系本科生需要学习的专业课如下：

①专业基础课3门：数学分析、高等代数、解析几何。

②专业课12门：常微分方程、初等数论、中学数学解题研究、中学数学教材分析、数学教育概论、计算方法、离散数学、近世代数、实变函数论、复变函数论、概率论、数理统计。

③专业选修课11门：专业英语、泛函分析、点集拓扑、数学实验、数学模型、数学分析选讲、高等代数选讲、线性规划、数学史、数学竞赛教程。

清华大学数学系本科所学习的专业课的教材一般采用清华大学出版社的。微分方程是用高教社的《常微分方程教程》，北大丁同仁、李承治着。抽象代数是复旦的《抽象代数学》。测度与积分：用 Royden 的《实分析》。

(7)数学数据库清华大学扩展阅读

一、清华大学基本介绍

清华大学的前身清华学堂始建于1911年。1928年更名为国立清华大学。1937年抗日战争全面爆发后南迁长沙，与北京大学、南开大学组建国立长沙临时大学，1938年迁至昆明改名为国立西南联合大学。1946年迁回清华园，设有文、法、理、工、农等5个学院、26个系。

面向未来，清华大学将秉持“自强不息、厚德载物”的校训和“行胜于言”的校风，坚持“中西融汇、古今贯通、文理渗透”的办学风格和“又红又专、全面发展”的培养特色，弘扬“爱国奉献、追求卓越”传统和“人文日新”精神。

以习近平新时代中国特色社会主义思想为指引，深入学习贯彻党的十九大精神，坚持正确方向、坚持立德树人、坚持服务国家、坚持改革创新，持续深入推进综合改革和“双一流”建设，努力在创建世界一流大学方面走在前列，为建设高等教育强国作出新的更大的贡献。

二、清华大学数学系基本介绍

清华大学数学科学系有着辉煌而悠久的历史。其前身，是创建于1927年的清华大学数学系和前工程力学数学系计算数学专业以及1979年恢复建立的应用数学系。

创建至今，清华数学共经历了三个发展阶段：1927年至1952年从创建到辉煌发展的阶段、1952年至1979年从院系调整到复建的特殊发展阶段、1979年至今蓬勃发展的新阶段。可以说，在每个发展阶段清华数学系都为中国数学科学之发展和中国杰出科技人才之培养做出了很大的贡献。

经过几代人的不断努力，清华数学系已成为国内几个最具实力的数学系之一。继1981年获得计算数学专业博士点，1984年获得应用数学专业博士点，1998年获得基础数学专业博士点之后，2000年获得数学一级学科博士学位授予权，2011年获得统计学一级学科博士学位授予权。

⑧ 全世界三大免费数据库是什么

一.三大检索工具及相关数据库介绍

1.三大检索工具简

科技部下属的“中国科学技术信息研究所”从 1987 年起,每年以国外四大检索工具 SCI 、ISTP 、Ei、ISR 为数据源进行学术排行。由于 ISR(《科学评论索引》) 收录的论文与 SCI 有较多重复，且收录我国的论文偏少因此，1993年起不再把 ISR 作为论文的统计源。而其中的 SCI 、ISTP 、 Ei 数据库就是图书情报界常说的国外三大检索工具。

SCI ，即《科学引文索引》，是自然科学领域基础理论学科方面的重要期刊文摘索引数据库。它创建于1961 年，创始人为美国科学情报研究所所长 Eugene Garfield(1925.9.15).利用它，可以检索数学、物理学、化学、天文学、生物学、医学、农业科学以及计算机科学、材料科学等学科方面自 1945 年以来重要的学术成果信息；SCI 还被国内外学术界当做制定学科发展规划和进行学术排名的重要依据。

ISTP ，即《科学技术会议录索引》，创刊于 1978 年，由美国科学情报研究所编制,主要收录国际上着名的科技会议文献。它所收录的数据包括农业、环境科学、生物化学、分子生物学、生物技术、医学、工程、计算机科学、化学、物理学等学科。从 1990-2003 年间， ISTP 和 ISSHP( 后文将要讲到 ISSHP) 共收录了 60 ， 000 个会议的近 300 万篇论文的信息。

Ei，即《工程索引》,创刊于 1884 年,由 Elsevier Engineering Information Inc. 编辑出版。主要收录工程技术领域的论文（主要为科技期刊和会议录论文 ) ,数据覆盖了核技术、生物工程、交通运输、化学和工艺工程、照明和光学技术、农业工程和食品技术、计算机和数据处理、应用物理、电子和通信、控制工程、土木工程、机械工程、材料工程、石油、宇航、汽车工程等学科领域。

2.与三大检索工具相关的其它数据库介绍
SSCI，即《社会科学引文索引》,创刊于 1969 年，收录数据从 1956 年至今；是社会科学领域重要的期刊文摘索引数据库。数据覆盖了历史学、政治学、法学、语言学、哲学、心理学、图书情报学、公共卫生等社会科学领域。

A&HCI，即《艺术与人文科学引文索引》，创刊于 1976 年，收录数据从 1975 年至今；是艺术与人文科学领域重要的期刊文摘索引数据库。数据覆盖了考古学、建筑学、艺术、文学、哲学、宗教、历史等社会科学领域。

ISSHP ，即《社会科学和人文会议录索引》，创刊于 1979 年，数据涵盖了社会科学、艺术与人文科学领域的会议文献。这些学科包括：哲学、心理学、社会学、经济学、管理学、艺术、文学、历史学、公共卫生等领域。
xiaoxinsue 2006-06-03 10:35
二．如何利用三大检索工具等数据库检索相关主题文献

1．利用SCI、SSCI、A&HCI数据库检索相关主题文献

(1) 通过往TOPIC检索入口输入检索主题词获得相关主题文献

(2) 通过往TOPIC检索入口输入检索主题词，然后对检索结果进一步分析获得相关主题文献

(3) 通过往TOPIC和SOURCE TITLE检索入口同时输入检索主题词获得相关主题文献

例子：往TOPIC中输入"nano*"，同时往SOURCE TITLE 中输入"ARTIFICIAL CELLS BLOOD SUBSTITUTES AND IMMOBILIZATION BIOTECHNOLOGY or BIO-MEDICAL MATERIALS AND ENGINEERING or BIOMATERIALS or CELLULAR POLYMERS or DENTAL MATERIALS or JOURNAL OF BIOACTIVE AND COMPATIBLE POLYMERS or JOURNAL OF BIOMATERIALS SCIENCE-POLYMER EDITION or JOURNAL OF BIOMATERIALS APPLICATIONS or JOURNAL OF BIOMEDICAL MATERIALS RESEARCH or JOURNAL OF MATERIALS SCIENCE-MATERIALS IN MEDICINE or MACROMOLECULAR BIOSCIENCE"，利用上面的检索式，可以检索出SCI网络版2002年数据库收录"MATERIALS SCIENCE, BIOMATERIALS"类的文章102篇。

2．利用ISTP数据库检索相关主题文献

可以通过TOPIC、SOURCE TITLE、CONFERENCE相结合的方式来检索

3．利用Ei数据库检索相关主题文献

例子：检索医学领域中含有 "pipe" 的文献
如果仅仅用 "pipe" 检索在所有字段中检索，会命中 4 万多条记录；即使同时限制在 TITLE 中检索，结果也有 1 万多条，数据冗余太大。这时，可以考虑从学科的角度进行限制检索：

先检索到从 Ei Thesaurus 中检索医学类目：

Medicine ： 461.6 ， Medical care ： 461.7 ， Medical imaging ： 461.1 ， Medical problems ，

Medical supplies ： 462.1 ， Medical computing ： 723.5 ， Medical diagnosis ， Medical ecation ，

Medical equipment ， Medical monitoring ： 462.2

利用 "Expert Search" ： (461.1 wn CL OR 461.6 wn CL OR 461.7 wn CL OR 462.1 wn CL OR 723.5 wn CL) AND (pipe wn TI) 命中 500 多条记录，因 723.5 类与计算机应用有关，命中记录中有许多看不出是与医学有关的，可以考虑将该类去掉检索。结果就比较令人满意。

4.利用 SCOPUS 数据库检索相关主题文献

该数据库提供了学科限制，因而相对容易。
三.如何利用三大检索工具等数据库检索论文收录情况
1.利用三大检索工具等数据库检索单位 / 集体论文收录情况
以清华大学为例
(1)利用 SCI 数据库检索单位 / 集体论文收录情况

(tsinghua univ or tsing hua univ or qinghua univ or qing hua univ or 100084) same (peoples r china or beijing or bei jing)

(2)利用 ISTP 数据库检索单位 / 集体论文收录情况

(tsinghua univ or tsing hua univ or qinghua univ or qing hua univ or 100084) same (peoples r china or beijing or bei jing)

(3)利用 Ei 数据库检索单位 / 集体论文收录情况

利用作者索引或用复杂检索，但效果均不好。

(4)利用 SCOPUS 数据库检索单位 / 集体论文收录情况

AFFIL(100084 AND tsinghua)

(5)利用 CSSCI 、《中国期刊网》、《中文科技期刊数据库》检索单位 / 集体论文收录情况

三个数据库均提供机构检索入口，可以查找单位 / 集体论文收录情况。
2.利用三大检索工具等数据库检索个人论文收录情况
以周远翔老师的论文为例子 ( 见附录 ) ：
(1)利用 SCI 数据库检索个人论文收录情况

作者的文献 ( 文章或报告 ) 共有 104 篇，在这些文章中，他的合作者包括以下八人： N. Yoshimura, 关志成， H. Katoh, 严萍，梁曦东，李光范， M. Nifuku, Atsushi Satake

构建检索式： (zhou yx or yunxiang z) and (Yoshimura n or guan zc or cheng g or Katoh h or yan p or ping y or liang xd or xidong l or li gf or guangfan l or Nifuku m or Satake a or Atsushi S)

在 AUTHOR 字段中输入上述检索式，命中 9 条记录。与作者提供的论文核对后发现：这 9 条记录全是作者本人的论文。

还有几篇文献是作者单独完成的，对于这些文献，需要单独处理。

(2)利用 ISTP 数据库检索个人论文收录情况

与检索 SCI 数据库类似，用同样的检索式和同样的方法即可。

在 AUTHOR 字段中输入上述检索式，命中 14 条记录。与作者提供的论文核对后发现：这 14 条记录全是作者本人的论文。比作者事先查好的 12 篇还多 2 篇。

(3)利用 Ei 数据库检索个人论文收录情况

在高级检索中输入 (Ei 数据库作者标引与 SCI 有很大不同： Ei 一般要将姓和名写全，而 SCI 是要求姓写全，名用第一个字母 ) ：

(zhou, y.x. wn AU OR zhou, yuanxiang wn AU OR yuanxiang, z. OR yuanxiang, zhou OR zhou, y.-x. wn AU OR zhou, yx wn AU) AND (Yoshimura wn AU OR guan, z.c. wn AU OR guan, z.-c. wn AU OR cheng, g wn AU OR guan, cheng wn AU OR guan, zc wn AU OR Katoh wn AU OR yan, p wn AU OR yan, ping wn AU OR ping, y. wn AU OR ping, yan wn AU OR liang, x.-d. wn AU OR liang, x.d. wn AU OR liang, xd wn AU OR xidong, liang wn AU OR liang, xidong wn AU OR xidong, l. wn AU OR li, gf wn AU OR li, g.f. wn AU OR li, g.-f. wn AU OR guangfan, l. wn AU OR guangfan, li wn AU OR li, guangfan wn AU OR Nifuku wn AU OR Satake wn AU OR Atsushi wn AU)

命中 19 条记录，这与读者自己检索的 27 条记录相差 8 条。

后经检查，发现漏检的 8 条记录中，有 7 条作者是 "zhou, y" ，有一条是 "zhou, yuanxing" 。所以，用上述检索式会漏掉一部分记录；因而我们应再修改一下检索式：

把上述检索式修改为： (zhou, y* wn AU OR yuanxiang, z. OR yuanxiang, zhou) AND (Yoshimura wn AU OR guan, z.c. wn AU OR guan, z.-c. wn AU OR cheng, g wn AU OR guan, cheng wn AU OR guan, zc wn AU OR Katoh wn AU OR yan, p wn AU OR yan, ping wn AU OR ping, y. wn AU OR ping, yan wn AU OR liang, x.-d. wn AU OR liang, x.d. wn AU OR liang, xd wn AU OR xidong, liang wn AU OR liang, xidong wn AU OR xidong, l. wn AU OR li, gf wn AU OR li, g.f. wn AU OR li, g.-f. wn AU OR guangfan, l. wn AU OR guangfan, li wn AU OR li, guangfan wn AU OR Nifuku wn AU OR Satake wn AU OR Atsushi wn AU) 命中 34 条记录，从中找出了作者有 27 篇文献被 Ei 数据库收录。

需要说明的是：利用第一个检索式基本上可以比较准确地检索到作者的文献。只所以利用第二个检索式，是考虑到 Ei 数据库在数据标引过程中可能出现的小的差错，可以基本上没有遗漏地检索出作者所有被 Ei 数据库收录的文献。

(4)利用 SCOPUS 数据库检索个人论文收录情况

(5) 利用 CSSCI 、《中国期刊网》、《中文科技期刊数据库》检索个人论文收录情况

xiaoxinsue 2006-06-03 10:35
四.如何检索论文被引用情况
1.检索单位 / 集体论文被引用情况
(1)利用 SCI 、 SSCI 、 A&HCI 检索论文被引用情况
从收录的角度检索，例子：

(tsinghua univ or tsing hua univ or qinghua univ or qing hua univ or 100084) same (peoples r china or beijing or bei jing)

(2)利用 SCOPUS 检索论文被引用情况

(3)利用《中国期刊网》检索论文被引用情况

备注： CSSCI 、《中国科技论文引文统计分析数据库》均没有提供按单位 / 集体检索论文被引用情况的入口。
2.检索个人论文被引用情况
(1) 利用SCI、SSCI、A&HCI检索论文被引用情况从收录的角度检索，例子：

(2) 利用SCOPUS检索论文被引用情况

(3) 利用CSSCI、《中国科技论文引文统计分析数据库》、《中国期刊网》检索论文被引用情况

五.核心期刊投稿导引
1.期刊评价及评价工具
关于期刊评价，目前国内学术界有两种观点：一是核心期刊评价法，二是期刊综合评价梯度法。前者简称“ 0/1 法则”，后者简称“综合法则”。两种法则都是以传统的情报学文献离散定律、引文分析定律等为理论依据的。只是“综合法则”涵盖了“ 0/1 法则”，更加强调梯度的概念。期刊评价的工具，国外以 JCR(Journal Citation Reports) 为代表，国内以《中文核心期刊要目总览》、《中国科技期刊引证报告》和《中国学术期刊综合引证报告》为代表。《中文核心期刊要目总览》和《中国科技期刊引证报告》是“0/1 法则”评价的结果，《中国学术期刊综合引证报告》是“综合法则”评价的结果。
2. 核心期刊的内涵及国内、国际核心期刊外延的界定
核心期刊的概念可以用一句话来概括：某一学科中高水平、高影响力的期刊。不难看出，核心期刊有两个主要特性：一是学科性，二是学术性。

一般情况下，核心期刊都是在某一个学科范围内来界定的某一个学科的核心期刊，到另一个学科就不一定是核心期刊 ( 当然，综合性学科的核心期刊，如 NATURE 、 SCIENCE 等例外 ) 。

核心期刊的学术性主要要是以期刊影响因子来测定的。关于影响因子，有两种统计方法：一种是三年统计法，一种是中期统计法。按三年统计法得出的结果就是目前我们常说的影响因子 (IF: Impact Factor ：某一种期刊在第三年得到的引文数与该刊前两年的总论文数之比。 ) ，按中期统计法得出的结果叫 “ 中期影响因子”(MIF: Median Impact Factor 某一种期刊的引文累计达到 1/2 时，引文数与此时的总论文数之比 ) 。
3.如何向国内、国际核心期刊投稿

投国际刊物，请参考 JCR( 包括科技版和社科版 ) ，选择自己想要找的学科类目，按照影响因子排序,挑选适合的刊物。然后在《乌利希国际期刊指南》网站查找刊物的地址或网站信息，登陆刊物的网站，查找在线投稿信息。

投国内刊物,请参考《中文核心期刊要目总览》和《中国科技期刊引证报告》，从中选择自己想要找的学科类别,然后按照影响力,挑选适合的刊物。投稿地址信息可以参考工具书《中文核心期刊要目总览》,也可以登录“中国期刊网”，查找刊物的投稿信息。

在向核心期刊投稿的过程中，需要注意的事项：

(1)尽量不要投增刊。

(2) 单位署名要规范。写清华大学要同时写上 Beijing, Peoples Republic of China. 这在 SCI 中尤其要注意。

六.SCI 收录期刊
SCI收录全世界出版的数、理、化、农、林、医、生命科学、天文、地理、环境、材料、工程技术等自然科学各学科的核心期刊约3500种。美国科学情报研究所通过它严格的选刊标准和评估程序挑选刊源，而且每年略有增减，从而做到SCI收录的文献能全面覆盖全世界最重要和最有影响力的研究成果。

ISI所谓最有影响力的研究成果，指的是报道这些成果的文献大量地被其它文献引用。为此，作为一部检索工具，SCI一反其它检索工具通过主题或分类途径检索文献的常规做法，而设置了独特的"引文索引"（Citation Index）。即通过先期的文献被当前文献的引用，来说明文献之间的相关性及先前文献对当前文献的影响力。

SCI 以上做法上的特点，使得 SCI 不仅作为一部文献检索工具使用，而且成为科研评价和的一种依据。科研机构被 SCI 收录的论文总量，反映整个机构的科研、尤其是基础研究的水平；个人的论文被 SCI 收录的数量及被引用次数，反映他的研究能力与学术水平。

SCI 的出版形式包括印刷版期刊和光盘版及联机数据库，现在还发行了互联网上 Web 版数据库。个人通过网络就可以对 sci 期刊目录进行搜索和查找，相关链接如下：

SCI 收录期刊 ( 按字母 ) ：

http://www.isinet.com/cgi-bin/jrnlst/jlresults.cgi?PC=K

SCI 收录期刊 ( 按分类 ) ：

http://www.isinet.com/cgi-bin/jrnlst/jlsubcatg.cgi?PC=K

七.EI 投稿指南
为了适应我国科学技术的快速发展，为我国科技工作者向 EI 收录期刊投稿提供方便，本指南收集了 EI 收录的科技期刊中近 1900 余种刊物的最新投稿信息，其中包括通信地址、电话号码、电子邮件地址和网站的网址等。

使用说明
(1) 本目录按中国科学院图书分类法排列。

(2)各来源期刊款目的着录格式如下：

375C0005 ① ISSN 0306-4573 ②

Information Processing&Management. ③

1963. 6/yr ④ Editor-in-chief:Tefko Saracevic,School of Communication Information and Library Studies Rutgers University 4

Huntington Street New Brunswick,NJ 08903 USA. ⑤

E-mail:[email protected]

http://www.elsevier.nl/inca/publications/store/2/4/4/ ⑥

《信息处理与管理》刊载信息处理、传播、储存、利用、检索和管理，包括：计算机和自动化技术在图书馆信息工作中的应用以及信息政策等方面的研究论文、评论和简讯。 ⑦

注： ① 中图公司报刊刊号 ② 国际标准刊号 ③ 刊名 ④ 创刊年及出版周期（或全年期数） ⑤ 编委或编辑部或出版机构名称、地址、电话、传真 ⑥ 电子邮件地址和网址 ⑦ 译名和内容简介（中文或英文）

(3)指南中部分缩写解释

ISSN:International Standard Serial Number 国际标准刊号 Pub:Publisher 出版者

⑨ MathSciNet数据库有什么特点

MathSciNet数据库简介

美国数学会出版的《数学评论》（Mathematical Reviews）是一份在全世界享有盛名的检索刊物，享有极高声誉。《数学评论》的网络版MathSciNet己成为数学及相关领域科研工作者最常用的工具之一。

《数学评论》（Mathematical Reviews）创刊号于1940年1月份发行，创刊号包含有2120条评论，分11个类别:历史、基础、代数、数论、群论、分析、拓扑、几何、数值方法及图解法、力学以及数学物理。目前收录的文献己发展到涉及数学、统计学、工程学、物理学、经济学、生物学、运筹学、计算机科学中的应用等，数据来源于期刊、图书、会议录、文集和预印本等。美国数学会期刊编辑部直接聘请的世界各地近12000位评论员，对来自全世界250多家专业出版社的2100多种期刊、500余种数图书，以及相关学术会议进行评论。

目前，MathSciNet含有300多万条记录，数据库每年会增加10万多条新记录。MathSciNet已成为检索世界领域数学及相关学科文献最重要的工具。全球现有超过2000个学术单位通过集团订购方式在使用MathSciNet。

[1]隆茜. SCIE和MathSciNet数据库的引文检索对比分析[J]. 图书馆学刊,2009,01:110-112.

MathSciNet对科研人员的帮助

MathSciNet以高质量的引文及文章评论，使其远超其他全文类外文数据库，成为数学及相关学科科研人员使用量最高的数据库；根据清华大学图书馆曾晓牧馆员对科研人员文献使用访谈结论2，MathSciNet对科研人员来说，有着极其显着的特色及优势：

收录的数学及相关学科文献非常全面
很多文章有同行评论（Review），可方便快速地了解海量文章的价值
可了解同行对自己已发文章的评论

[2]曾晓牧,林佳. 基于学科有效信息行为的学科服务实践——以清华大学数学学科为例[J]. 大学图书馆学报,2014,03:85-90.

MathSciNet对图书馆馆员中的帮助

以数学学科为例，图书馆馆员在对科研人员最h指数评价的时候，需要调出每位科研人员在SCIE中的论文，由于SCIE无法区别同名作者，难免出现误判、遗漏的现象；MathSciNet的MR Author ID可协助图书馆员快速确定数学工作者的SCIE论文3。

MathSciNet中的作者都是唯一确定的，它为每一位作者都创建了作者档案（Author Profiles），包括MR Author ID号、作者发表文章、合作者发表论文、文章被引用统计等内容；MathSciNet收录了数学领域的所有期刊，而SCIE仅收录有数学领域的核心期刊，因此MathSciNet的论文是覆盖SCIE数学领域的论文。

[3]王新霞. MathSciNet数据库及其在h指数中的应用[J]. 科技情报开发与经济,2013,06:126-127.

⑩ 关于数据库的书是不是清华大学出的比较好

我觉得不能简单地说哪个出版社出得书好，虽然我一直比较喜欢清华大学出版社出的计算机类的书，因为他们的书写的比较浅显易懂，不像上学时用的教科书，好多都是填鸭式的理论说教；
要根据你的目的去选书：
如果想考数据库工程师，那就必须多看理论方面的，有《数据库系统概论》清华大学史嘉权
如果偏于实用，就是做网站或者程序的时候写一些访问数据库的代码，可以选《程序员的SQL金典》（SQL Server方面）—写给程序员的数据库宝典，杨中科；
综合类的:DBA，数据库初学者，程序员都可以用的有
《SQL.Server.2008宝典》刘智勇、刘径舟，电子工业出版社；
《SQL.Server.2008编程入门经典(第3版)》Robert Vieria （美）清华大学出版社出版这个看起来更是深入浅出；
以上都是关于SQL Server的，Oracle方面我了解的不多；
《ORACLE.10G入门与实践》林慧龚涛中国铁道工业出版社出版
数据库综合类的（包括SQL Server 、Oracle、DB2等主流数据库）：
《SQL.Cookbook》Antbony Molinaro 清华大学出版社出版偏重于数据库的实际操作；
《SQL宝典》人民邮电出版社，这个比较全，入门了以后可以做参考书；

数学数据库清华大学

MathSciNet数据库简介

MathSciNet对科研人员的帮助

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