高中数学课后练习答案
数必考科目之一，故从初一开始就要认真习数学。
那么，怎能学好数学呢
现介绍几种以供参考： 一、课内重视听讲，课后及时复习。
新知识的接受，数学能力的培养主要在课堂上进行，所以要特点重视课内的学习效率，寻求正确的学习方法。
上课时要紧跟老师的思路，积极展开思维预测下面的步骤，比较自己的解题思路与教师所讲有哪些不同。
特别要抓住基础知识和基本技能的学习，课后要及时复习不留疑点。
首先要在做各种习题之前将老师所讲的知识点回忆一遍，正确掌握各类公式的推理过程，庆尽量回忆而不采用不清楚立即翻书之举。
认真独立完成作业，勤于思考，从某种意义上讲，应不造成不懂即问的学习作风，对于有些题目由于自己的思路不清，一时难以解出，应让自己冷静下来认真分析题目，尽量自己解决。
在每个阶段的学习中要进行整理和归纳总结，把知识的点、线、面结合起来交织成知识网络，纳入自己的知识体系。
二、适当多做题，养成良好的解题习惯。
要想学好数学，多做题目是难免的，熟悉掌握各种题型的解题思路。
刚开始要从基础题入手，以课本上的习题为准，反复练习打好基础，再找一些课外的习题，以帮助开拓思路，提高自己的分析、解决能力，掌握一般的解题规律。
对于一些易错题，可备有错题集，写出自己的解题思路和正确的解题过程两者一起比较找出自己的错误所在，以便及时更正。
在平时要养成良好的解题习惯。
让自己的精力高度集中，使大脑兴奋，思维敏捷，能够进入最佳状态，在考试中能运用自如。
实践证明：越到关键时候，你所表现的解题习惯与平时练习无异。
如果平时解题时随便、粗心、大意等，往往在大考中充分暴露，故在平时养成良好的解题习惯是非常重要的。
三、调整心态，正确对待考试。
首先，应把主要精力放在基础知识、基本技能、基本方法这三个方面上，因为每次考试占绝大部分的也是基础性的题目，而对于那些难题及综合性较强的题目作为调剂，认真思考，尽量让自己理出头绪，做完题后要总结归纳。
调整好自己的心态，使自己在任何时候镇静，思路有条不紊，克服浮躁的情绪。
特别是对自己要有信心，永远鼓励自己，除了自己，谁也不能把我打倒，要有自己不垮，谁也不能打垮我的自豪感。
在考试前要做好准备，练练常规题，把自己的思路展开，切忌考前去在保证正确率的前提下提高解题速度。
对于一些容易的基础题要有十二分把握拿全分；对于一些难题，也要尽量拿分，考试中要学会尝试得分，使自己的水平正常甚至超常发挥。
由此可见，要把数学学好就得找到适合自己的学习方法，了解数学学科的特点，使自己进入数学的广阔天地中去。
如何学好数学 学好数学的方法其实跟读其他科目没太大差别，流程上可区分为六个步骤： 1. 预习 2. 专心听讲 3. 课后练习 4. 测验 5. 侦错、补强 6. 回想 以下就每一个步骤提出应注意事项，提供同学们参考。
1. 预 习 : 在课前把老师即将教授的单元内容浏览一次，并留意不了解的部份。
2. 专心听讲: (1)新的课程开始有很多新的名词定义或新的观念想法，老师的说明讲解绝对比同学们自己看书更清楚，务必用心听，切勿自作聪明而自误。
若老师讲到你早先预习时不了解的那部份，你就要特别注意。
有些同学听老师讲解的内容较简单，便以为他全会了，然后分心去做别的事，殊不知漏听了最精彩最重要的几句话，那几句话或许便是日后测验时答错的关键所在。
(2)上课时一面听讲就要一面把重点背下来。
定义、定理、公式等重点，上课时就要用心记忆，如此，当老师举例时才听得懂老师要阐述的要义。
待回家后只需花很短的时间，便能将今日所教的课程复习完毕。
事半而功倍。
只可惜大多数同学上课像看电影一般，轻松地欣赏老师表演，下了课什麼都不记得，白白浪费一节课，真可惜。
3. 课后练习 : (1) 整理重点 有数学课的当天晚上，要把当天教的内容整理完毕，定义、定理、公式该背的一定要背熟，有些同学以为数学著重推理，不必死背，所以什麼都不背，这观念并不正确。
一般所谓不死背，指的是不死背解法，但是基本的定义、定理、公式是我们解题的工具，没有记住这些，解题时将不能活用他们，好比医师若不将所有的医学知识、用药知识熟记心中，如何在第一时间救人。
很多同学数学考不好，就是没有把定义认识清楚，也没有把一些重要定理、公式”完整地〃背熟。
(2) 适当练习 重点整理完后，要适当练习。
先将老师上课时讲解过的例题做一次，然后做课本习题，行有余力，再做参考书或任课老师所发的补充试题。
遇有难题一时解不出，可先略过，以免浪费时间，待闲暇时再作挑战，若仍解不出再与同学或老师讨论。
(3) 练习时一定要亲自动手演算。
很多同学常会在考试时解题解到一半，就接不下去，分析其原因就是他做练习时是用看的，很多关键步骤忽略掉了。
4. 测验 : (1) 考前要把考试范围内的重点再整理一次，老师特别提示的重要题型一定要注意。
(2) 考试时，会做的题目一定要做对，常计算错误的同学，尽量把计算速度放慢， 移项以及加减乘除都要小心处理，少使用“心算” 。
(3) 考试时，我们的目的是要得高分，而不是作学术研究，所以遇到较难的题目不要 硬干，可先跳过，等到试卷中会做的题目都做完后，再利用剩下的时间挑战难题，如此便能将实力完全表现出来，达到最完美的演出。
(4) 考试时，容易紧张的同学，有两个可能的原因： a. 准备不够充分，以致缺乏信心。
这种人要加强试前的准备。
b. 对得分预期太高，万一遇到几个难题解不出来，心思不能集中，造成分数更低。
这种人必须调整心态，不要预期太高。
5. 侦错、补强 : 测验后，不论分数高低，要将做错的题目再订正一次，务必找出错误处，修正观念，如此才能将该单元学的更好。
6. 回想： 一个单元学完后，同学们要从头到尾把整个章节的重点内容回想一遍，特别注意标题，一般而言，每个小节的标题就是该小节的主题，也是最重要的。
将主题重点回想一遍，才能完整了解我们在学些什麼东西。
如何学好数学 漳州市第三中学 吴坚 一、什么是数学
恩格思说：“纯数学的对象是现实世界的空间形式与数量关系。
”数学包括纯粹数学、应用数学以及这两者与其它学科的交叉部分，它是一门集严密性、逻辑性、精确性和创造力与想象力于一体的学问，也是自然科学、技术科学、社会科学管理科学等的巨大智力资源。
数学具有自己独一无二的语言系统——数学语言，数学具有独特的价值判断标准——独特的数学认识论。
数学不仅是研究其它自然科学与社会科学的重要工具，它本身也是一种文化，数学从一个方面反映了人类智力发展的高度。
数学有其自身的美，一些从事数学工作的人把数学看作是艺术。
然而随着科学的不断发展，数学研究的对象已远远超过一般的空间形式和数量关系。
数学的抽象性和应用性向两个极端同时有了巨大的发展。
如果把抽象数学看成是“根”，把应用数学看成是“叶”，那么数学已是自然科学中的一棵枝繁叶茂的参天大树。
我们所处的时代是信息时代，它的一个重要特征是数学的应用向一切领域渗透，高科技与数学的关系日益密切，产生了许多与数学相结合的新学科。
随着当今社会日益数学化，一些有远见的科学家就曾经深刻指出：“信息时代高科技的竞争本质上是数学的竞争。
” 二、数学的应用 数学是科学的“王后”和“仆人”。
按一般的理解，女王是高雅。
权威和至尊至贵的，是阳春白雪，在科学中只有纯粹数学才具有这样的特点。
简洁明了的数学定理一经证明就是永恒的真理，极其优美而且无懈可击。
另一方面，科学和工程的各个分支都在不同程度上大量使用数学，享受着数学的贡献。
这时数学科学就是仆人，英文书名中servant这个字在英文里有“供人们利用之物，有用的服务工具”的意思。
这一提法巧妙地说明了数学在整个科学中的地位和作用，正确认识和理解数学科学的重要性对于发展科学、经济以及教育是十分重要的。
1、数学是其它学科的基础 无论是物理、化学、生物、还是信息、经济、管理等新兴学科甚至于人文学科的学习，数学方法都是必要的基础工具。
过去人们一至认为，数学是科学和工程学的通用语言。
你要向大家描述你的发现和成果，那么你就必须掌握数学、应用数学。
而现在，上至天气预报，下至污水处理，甚至超市进货的周期、数量，公共交通线路的规划、设计都要用到数学。
数学建模及相关的计算，正在成为工程设计的关键。
就是过去很少用到数学的医学、生物等领域也有了很多的应用。
如在心血管病的诊断方面，用上了流体力学的基本方程，做手术前可以用计算机模拟各种情况下可能出现的结果，作为诊断参考；神经科用数学来分析各种节律等。
在生物DNA的研究中也大量地应用了数学知识，其双螺旋结构就是与几何相关的问题。
2、数学在其它领域的应用 20世纪最大的科学成就莫过于爱因斯坦的狭义和广义相对论了，但是如果没有黎曼于1854年发明的黎曼几何，以及凯莱，西勒维斯特和诺特等数学家发展的不变量理论，爱因斯坦的广义相对论和引力理论就不可能有如此完善的数学表述。
爱因斯坦自己也不止一次地说过这一点。
计算的技艺——数值分析以及运算速度的问题（计算机的制造），牛顿、莱布尼兹、欧拉、高斯都曾给予系统研究，它们一直是数学的重要部分。
在现代计算机的发展研制中数学家起了决定性的作用。
莱布尼兹，贝巴奇等数学家都曾研制过计算机。
20世纪30年代，符号逻辑的研究十分活跃，丘奇，哥德尔，波斯特和其他学者研究了形式语言。
经过他们以及图灵的研究工作；形成了可计算性这个数学概念。
1935年前后，图灵建立了通用计算机的抽象模型。
这些成果为后来冯·诺伊曼和他的同事们制造带有存储程序的计算机，为形式程序的发明提供了理论框架。
表面看来，数学与人文科学，社会科学联系并不是很紧密，毕竟一位作家没有必要绞尽脑汁去证明哥德巴赫猜想，一位画家不需要懂得微积分的知识，实际上，人文科学也是不能脱离数学的，作为理性基础和代表的数学思想方法，数学精神被人们注入文学、艺术、政治、经济、伦理、宗教等众多领域。
数学对社会科学、人文科学的作用，影响主要不是很直观的公式、定理，而是抽象的数学方法和数学思想，其中最突出的莫过于演绎方法，亦即演绎推理，演绎证明，就是从已认可的事实推导出新命题，承认这些作为前提的事实就必须接受推导出的新命题。
哲学上，研究一些永恒的话题，诸如生与死等，这些课题是无法用简单归纳（反复试验法），类比推理来研究的，只能求助于数学方法——演绎推理。
类似的例子还有很多，数学在一定程度上影响了众多哲学思想的方向和内容，从古希腊的毕达可拉斯学派哲学到近代的唯理论，经验论直到现代的逻辑证实主义，分析哲学等，都可以证明这一点。
数学还对音乐，绘画，语言学研究，文学批评理论产生了一定的影响。
在音乐方面，自从乐器的弦长和音调之间存在密切关系的事实被发现后，这项研究就从来没有中止过，美学上对黄金分割的研究也是一个不可或缺的话题。
文艺复兴以前，绘画被看作同作坊工人一样低贱的职业，文艺复兴开始以后，画家们开始用数学原理如平面几何、三视图、平面直角坐标系等指导绘画艺术，达芬奇的透视论就是一个突出的例子（借助平面几何知识，达到绘画上所追求的视觉效果——远物变近，小物变大），从此，绘画步入了人类艺术的殿堂。
从实际应用来看，许多社会科学，人文科学也离不开数学。
在研究历史，政治时，用到最多的方法就是统计，统计学在问世之初就被称作政治数学，可见其地位之尊宠。
历史学的一大分支考古学更是离不开数学，如三角计算、指数函数、对数函数等。
考古离不开物理，化学方法，但这两门学科缺少了作为工具的数学，将一无是处。
很多高中数学知识，如集合、映射、加法原理、乘法原理等在日常的工作和生活学习中“经常被用到”，而如概率分析、函数的极值与导数问题虽然在人们的日常生活中并不那么普遍，但却在现代经济发展中起着举足轻重的作用。
例如概率分析，也是应用数学的一门基础学科，它能通过研究各种不确定因素发生不同幅度变动的概率分布及其对方案的经济效果的影响，对方案的净现金流量及经济效果指标作出某种概率描述，从而能够对方案的风险情况作出比较准确的判断。
因此，在实际工作中，如果能通过统计分析给出在方案寿命期内影响方案现金流量的不确定因素可能出现的各种状态及其发生概率，就可能过对各种因素的不同状态进行组合，求出所有可能出现的方案净现金流量序列及其发生概率，就可计算出方案的净现值、期望值与方差。
为了适用经济高速发展的需要，高中数学中相应加强函数内容的教学，增加概率统计、线性规划、数学模型等内容。
（接第75期） 3、学习数学的目的 作为一门基础学科，学数学不一定要成为数学家，更重要的是培养人的数学观念和数学思想，培养人解决数学问题的能力。
数学的重要性不仅体现在数学知识的应用，更重要的是数学的思维方式。
它对培养人的思维、创新、分析、计算、归纳、推理能力都有好处。
学生进入社会后，也许很少直接用到数学中的某个公式和定理，但数学的思想方法，数学中体现出的精神，却是他终身受用的。
数学的思考方式有着根本的重要性。
简言之。
数学为组织和构造知识提供方法。
一旦数学用于技术，它就能产生系统的、可再现的并能传授的知识。
分析、设计、建模、模拟和应用便会成为可能,变成高效的富有结构的活动。
也就是说能转化为生产力。
但是，50年前数学虽然也直接为工程技术操供—些工具，但基本上是间接的。
先促进其他科学的发展，再由这些科学提供工程原理和设计的基础。
现在，数学和工程之间在更广阔的范围内和更深的层次上，直接地相互作用着，极大地推动了数学和工程科学的发展，也极大地推动了技术的进步。
20世纪后半叶最重要的科技进展之?是计算机、信息和网络技术的迅速发展。
我们仅就计算机的运算速度来看，1946年公开展示的第一台计算机电子数学积分计算机的运算速度是每秒符点运算5，000次；现在已经达到每秒符点运算100亿次，据专家估计到2010年可达到一万亿次。
可以想象现在计算机能完成的工作和50年前相比简直是不可同日而语。
用来描述、研究各种实际问题产生了许许多多的数学模型。
有的能求解出来，就能不同程度地解决问题。
然而，当时算不出来、或者不能及时算出来，也就不能解决问题。
现在，计算速度等技术指标在某种意义下远远走在前面了。
数学建模和与之相伴的计算正在成为工程设计中的关键工具。
科学家正日益依赖于计算方法。
而且在选择正确的数学和计算方法以及解释结果的精度和可靠性方面必须具有足够的经验。
我们看到的是各行各业都在大量应用数学和计算机等技术，通过数学建模、仿真等手段解决问题，并且把解决同类问题的方法和成果制作成软件（它们甚至是相当傻瓜化的），并进行销售。
人们看到的正是这种数学应用大发展的景象，更确切地说是美国科学基金会数学部主任在评论数学科学成为五大创新项目之首时所说的，“该重大创新项目背后的推动力就是一切科学和工程领域的数学化。
”当然也有不同认识，也有人认为不需要懂得很多数学，只要会用软件就行了。
也有人认为现在不需要发展基础数学了，只要通过数学建模和计算加上物理的直观就可以解决问题了。
特别是，有人认为现在的学生不需要那么多的数学了。
这实在是极大的误解。
三、中学阶段如何提高数学成绩 1、培养兴趣，带好奇心学习。
学数学要爱数学。
数学是美丽的，它的美体现在结论的简单明确，它是一种理性美和抽象美。
数学就像一个花园，没进门时看不出它的漂亮可一旦走进去，就会感觉它真美。
许多数学家都把兴趣放在学好数学的首要位置。
其次是好奇心,学数学要有想法，要敢于去猜想，要带着好奇心去学数学。
要从解题过程找乐趣，找成就感。
只要好奇心和求知欲变成了解决问题的渴求，就能自觉的提高运用数学知识真正去解决问题的能力。
只有对学习数学充满了乐趣，才能更自觉地学习和研究数学。
2、仔细看书，弄懂数学语言。
不爱读数学教科书，是中学生的“通病”。
数学教科书是用数学语言写它成包括文字语言、符号语言、图形语言。
它语言简洁、逻辑性强、内涵丰富、含义深刻，因而看数学教科书切不可浮光掠影，一目十行。
数学概念、定义、定理等都用文字语言表述，看书时务必留心。
预习时要做到“五要”：①要用波浪线划出重点；②要将公式及结论做记号；③要在看不懂、有疑问的地方用铅笔画问号；④要将简单习题的答案、解题要点写在后面；⑤如果定义、定理中的条件不止一个，就要把条件编上号码。
符号语言有丰富的内涵，要写得出，辩得清、记得牢。
读符号语言，要说得出它的涵义，辩得明它的特征。
图形语言既能反映元素的相对位置，又是数量关系的直接反映。
因而观看几何图形时要读懂隐藏在图形元素之间的内在联系及数量关系；而观看图像，要从其形状窥视出函数的性质。
如果课前、课后阅读数学书能达到上述要求，学数学也就入门了；若由此养成读书的良好习惯，提高成绩则指日可待。
3、认真听课，掌握思维方法。
听课要全神贯注，随着老师的讲解积极思维。
预习时似懂非懂的概念弄明白了么
疑团化解了么
老师口授的真知灼见、补充的例题、精彩的解法，要抓紧记录下来。
写好听课笔记，不但留下一份宝贵的资料，而且也能促使自己注意力集中。
听课时还要做到不断生疑、质疑，敢于提问、答问。
要想想老师的讲解是否完整无误，解法是否严谨无瑕。
板书的范例如果懂了，就应思谋新的解法；如果有疑点就应大胆质疑。
争着回答问题绝不是“图表现”，而是阐述自己的见解，提高自己的口头表达能力。
即使自己回答错了，将问题暴露后，也便于订证。
听课最忌盲从，随波逐流，人云亦云，不懂装懂。
4、独立钻研，学会归纳总结。
养成良好的独立钻研学习的习惯必须做到： ①按时完成作业，巩固所学知识。
作业惟有按时完成，才能得以巩固知识，尽量减少遗忘。
而在完成作业的过程中，将增大知识复现率，促进自己的思考力，发挥解决问题的创造力。
善于学习的同学还应注意作业的保洁与收藏，因为这既是珍视自己的劳动成果，也是很好的复习资料。
②适时复习功课，形成知识网络。
章节复习、单元复习、迎考复习等是数学学习不可或缺的一部份，它有承前启后的作用。
复习时应按照一定的系统归纳总结知识，总结方法，形成数学的“经纬网”。
这里的“经”指的是数学的各个分支的知识；“纬”指的是相同的数学方法在不同分支中的应用。
要想学好数学就必须织好数学的“经纬网”。
③应注重书写的规范化。
数学学科是一门专业性很强的学科，它对表达、叙述的过程，符号使用的规定都有严格的要求。
因而在做练习、作业、考试时书写都应规范化。
④运用所学知识，不断开拓创新。
数学有很强的联贯性，新旧知识之间并没有不可逾越的鸿沟。
因此借书本知识，进行联想，不但可以增强钻研兴趣，而且能培养自己的创造性思维能力。
注意了以上几种做法，不但可以巩固原有的知识，而且扩展了自己的知识领域，沟通了数学知识之间的内在联系。
有了良好的钻研习惯，定能学好数学。
吃苦要趁早的诗歌
有篇类似的散文成名要趁早——灵遁者成名要趁早，是我的观点。
此“成名”非彼“成名”。
我的意思是做事还是趁早比较好，尤其是科学研究类型的事业。
但成名要趁早并不绝对，大器晚成之人古今都有，多不胜数。
为何“成名要趁早“，实在是由于我自身的体会。
再加上周围的例子。
看看我们的周围，娱乐界，体育界，科学研究事业，好多事情都离不开青春二字。
人的黄金年龄，在我看来也就是15到40岁吧。
尤其是15岁到30之间，体力旺盛，记忆力，反应能力都很活跃，达到巅峰状态。
看看科学家牛顿，爱因斯坦，海森堡，波尔，图灵，霍金，麦克斯韦，哥德尔，冯诺依曼等等伟大的科学家，很多都是在大学就表现的非常活跃了。
文学界王勃，骆宾王，曹植，韩寒，郭敬明等人。
网络大咖马云，扎克伯格，比尔盖茨，李彦宏，丁磊，陈欧，张朝阳等等。
娱乐圈的诸多明星就更不用说了。
都是年纪轻轻，就极有开拓能力了。
所以有些伟大的事业，得趁早。
脑力与精神都处于巅峰的状态，就是青春的时刻。
过了40岁了，人就会慢慢“慢”下来。
思绪慢下来了，身体慢下来了。
在时间面前，你不得不服老。
事实也是这样的。
纵观古今著名科学家，大多都是在年轻时候，凭借出色的脑力完成不可思议繁杂体系。
你让一个老头老太太去演绎相对论，去演绎哥德尔不完备定理，是在难为他。
即使他大学的时候学过，可过了这么些年，所能记住的复杂公式和各种定义寥寥无几。
有些事业需要沉淀，需要积累。
比如木匠，石匠，绘画，雕刻等，有深的岁月体会，你才能更能说服人。
可是大多数事业，需要在你最青春有力的年纪去完成。
不要觉得初中，高中的知识没有用，不要觉得你的时间还很多，不要觉得你会一直有力量，你有想做的事情，一定要的趁早努力，超早坚持。
你喜欢从事的事业，从来不会等你。
它会奖励比你先到的人。
年轻人，成名，做事业还是趁早吧。
摘自独立学者，诗人，作家，国学起名师灵遁者散文作品。
数学体系是怎样分布的
数学 分类参考 ◆ 数 * 数学史 * 外国数学史：巴比伦数埃及古代数学，希腊古代数学，古代数学，玛雅数学，阿拉伯数学，欧洲中世纪数学，十六、十七世纪数学，十八世纪数学，十九世纪数学。
* 中国数学家：刘徽 祖冲之 祖暅 王孝通 李冶 秦九韶 杨辉 王恂 郭守敬 朱世杰 程大位 徐光启 梅文鼎 年希尧 明安图 汪莱 李锐 项名达 戴煦 李善兰 华蘅芳 姜立夫 钱宝琮 李俨 陈建功 熊庆来 苏步青 江泽涵 许宝騄 华罗庚 陈省身 林家翘 吴文俊 陈景润 丘成桐 * 国外数字家：泰勒斯 毕达哥拉斯 欧多克索斯 欧几里得 阿基米德 阿波罗尼奥斯 丢番图 帕普斯 许帕提娅 阿耶波多第一 博伊西斯,A.M.S. 婆罗摩笈多 花拉子米 巴塔尼 阿布·瓦法 奥马·海亚姆 婆什迦罗第二 斐波那契,L. 纳西尔丁·图西 布雷德沃丁,T. 奥尔斯姆,N. 卡西 雷格蒙塔努斯,J. 塔尔塔利亚,N. 卡尔达诺,G. 费拉里,L. 邦贝利,R. 韦达,F. 斯蒂文,S. 纳皮尔,J. 德扎格,G. 笛卡尔,R. 卡瓦列里,(F)B. 费马,P.de 沃利斯,J. 帕斯卡,B. 巴罗,I. 格雷果里,J. 関孝和 牛顿,I. 莱布尼茨,G.W. 洛必达,G.-F.-A.de 伯努利家族 棣莫弗,A. 泰勒,B. 马克劳林,C. 欧拉,L. 克莱罗,A.-C. 达朗贝尔,J.le R. 蒙蒂克拉,J.E. 朗伯,J.H. 贝祖,E. 拉格朗日,J.-L. 蒙日,G. 拉普拉斯,P.-S. 勒让德,A.-M. 傅里叶,J.-B.-J. 热尔岗,J.-D. 高斯,C.F. 泊松,S.-D. 波尔查诺,B. 贝塞尔,F.W. 彭赛列,J.-V. 柯西,A.-L. 麦比乌斯,A.F. 皮科克,G. 罗巴切夫斯基 格林,G 沙勒,M. 拉梅,G. 施泰纳,J. 施陶特,K.G.C.von 普吕克,J. 奥斯特罗格拉茨基,M.B. 阿贝尔,N.H. 波尔约,J. 斯图姆,C.-F. 雅可比,C.G.J. 狄利克雷,P.G.L. 哈密顿,W.R. 德·摩根,A. 刘维尔,J. 格拉斯曼,H.G. 库默尔,E.E. 伽罗瓦,E. 西尔维斯特,J.J. 外尔斯特拉斯,K.(T.W.) 布尔,G. 斯托克斯,G.G. 切比雪夫 凯莱,A. 埃尔米特,C. 艾森斯坦,F.G.M. 贝蒂,E. 克罗内克,L. 黎曼,(G.F.)B. 康托尔,M.B. 克里斯托费尔,E.B. 戴德金(J.W.)R. 杜布瓦-雷P.D.G. 诺伊曼,C.G.von 李普希茨,R.(O.S.). 克莱布什,R.F.A. 富克斯,I.L. 贝尔特拉米,E. 哥尔丹,P.A. 若尔当,C. 韦伯,H. 达布,(J.-)G. 李,M.S. 施瓦兹,H.A. 诺特,M. 康托尔,G.(F.P.) 克利福德,W.K. 米塔-列夫勒,(M.)G. 弗雷格,(F.L.)G. 克莱因,(C.)F. 弗罗贝尼乌斯,F.G. 柯瓦列夫斯卡娅,C.B. 亥维赛,O. 里奇,G. 庞加莱,(J.-)H. 马尔可夫,A.A. 皮卡,(C.-)E. 斯蒂尔杰斯,T.(J.) 李亚普诺夫,A.M. 皮亚诺,G. 胡尔维茨,A. 沃尔泰拉,V. 亨泽尔,K. 希尔伯特,D. 班勒卫,P. 闵科夫斯基,H. 阿达尔,J.(-S.) 弗雷德霍姆,(E.)I. 豪斯多夫,F. 嘉当,E.(-J.) 波莱尔,(F.-E.-J.-E) 策梅洛,E.F.F. 罗素,B.A.W. 列维-齐维塔,T. 卡拉西奥多里,C. 高木贞治 勒贝格,H.L. 哈代,G.H. 弗雷歇,M.-R. 富比尼,G. 里斯,F.(F.) 伯恩施坦,C.H. 布劳威尔,L.E.J. 诺特,(A.)E. 米泽斯,R.von 卢津,H.H. 伯克霍夫,G.D. 莱夫谢茨,S. 李特尔伍德,J.E. 外尔,(C.H.)H. 莱维,P. 赫克,E. 拉马努金,S.A. 费希尔,R.A. 维诺克拉多夫 莫尔斯 巴拿赫,S. 辛钦 霍普夫,H. 维纳,N. 奈望林纳,R. 西格尔,C.L. 阿廷,E. 哈塞,H. 扎里斯基,O. 博赫纳,S. 布饶尔,R.(D.) 塔尔斯基,A. 瓦尔德,A. 柯尔莫哥洛夫,A.H. 冯·诺伊曼,J. 嘉当,H. 卢伊,H. 哥德尔,K. 韦伊,A. 勒雷,.J. 惠特尼,H. 克列因 阿尔福斯,L.V. 庞特里亚金 谢瓦莱,C. 坎托罗维奇 盖尔范德 爱尔特希 施瓦尔茨 小平邦彦。
* 数字著作：《算数书》《算经十书》《周髀算经》《九章算术》《海岛算经》《孙子算经》《张丘建算经》《五曹算经》《五经算术》《缀术》《数术记遗》《夏侯阳算经》《缉古算经》《数理精蕴》《畴人传》《数书九章》《测圆海镜》《益古演段》《四元玉鉴》《算法统宗》《则古昔斋算学》《几何原本》《自然哲学的数学原理》《几何基础》 * 中国古代数学计算方法：筹算，珠算，孙子剩余定理，增乘开方法，贾宪三角，招差法，盈不足术，百鸡术。
* 其他：纵横图，记数法，黄金分割，希腊几何三大问题，计算工具，和算，费尔兹奖，沃尔夫奖，希尔伯特数学问题，国际数学教育委员会，国际数学联合会，国际数学家大会，数学刊物，中国数学教育，中国数学研究机构，中国数学会。
◆ 数学基础：逻辑主义，形式主义，直觉主义。
◆ 数理逻辑 * 逻辑演算：命题、一阶、高阶、无穷、多值-模糊、模态、构造逻辑等。
* 模型论：模态模型论，非标准模型等。
* 公理集合论：集合论公理系统，力迫方法，选择公理，连续统假设等。
* 逆归论：算法，递归函数，递归可枚举集，不可解度，广义递归论，判断问题，分层理论等。
* 证明论：数学无矛盾性，哥德尔不完备性定理，构造性数学，希尔伯计划等。
◆ 集合论：集合，映射，序数，基数，超限归纳法，悖论，数系（实数，虚数），组合数学，图论（四色问题）、算术等。
◆ 代数学 * 多项式：代数方程等。
* 线性代数：行列式，线性方程组，矩阵，自向量空间，欧几里得空间，线性变换，线性型，二次性，多重线性代数等。
* 群：有限群、多面群体、置换群、群表示论、有限单群等。
* 无限群：交换群，典型群，线性代数群，拓扑群，李群，变换群，算术群，半群等。
* 环：交换环，交换代数，结合代数，非结合代数-李代数，模，格-布尔代数等。
* 乏代数 * 范畴 * 同调代数-代数理论 * 域：代数扩张，超越扩张，伽罗瓦理论-代数基本定理，序域，赋值，代数函数域，有限域，p进数域等。
◆ 数论 * 初等数论：整除，同余，二次剩余，连分数，完全数，费马数，梅森数，伯努利数，数论函数，抽屉原理等。
* 不定方程：费马大定理等。
* 解析数论：筛法，素分布法，黎曼ζ函数，狄利克雷特征，狄利克雷L函数，堆垒数论-整数分拆，格点问题，欧拉常数等。
* 代数数论：库默尔扩张，分圆域，类域论等。
* 数的几何 * 丢番图逼近 * 一致分布 * 超越数论 * 概率数论 * 模型式论 * 二次型的算术理论 * 代数几何 ◆ 几何学 * 欧几里得几何学-希尔伯特公理系统：欧里几得空间，坐标系，圆周率，多边形，多面体等。
* 解析几何学：直线，平面，二次曲线，二次曲面，二次曲线束，二次曲面束，初等几何变换，几何度量等。
* 三角学 * 综合几何学：尺规作图-希腊几何三大问题等。
* 仿射几何学：仿射变换等。
* 射影几何学：对偶原理，射影坐标，射影测度，绝对形，交比-圆点，直线几何等。
* 埃尔朗根纲领 * 百欧几里得几何学 * 微分几何学：曲线，曲面-直纹面-可展曲面-极小曲面等。
* 微分流形：张量，张量分析，外微分形式，流形上的偏微分算子，复流形，辛流形，黎曼几何学，常曲率黎曼空间-齐性空间-黎曼流形的变换群-闵科夫斯基空间，广义相对论，联络论，杨-米尔斯理论，射影微分几何学，仿射微分几何学，一般空间微分几何学，线汇论，积分几何学等。
◆ 拓扑学 * 一般拓扑学（拓扑空间，度量空间，维数，多值映射 * 代数拓扑学（同调论，同伦论-CW复形，纤维丛-复叠空间，不动点理论-闭曲面的分类-庞加莱猜想 * 微分拓扑学（流形-横截性 * 纽结理论 * 可微映射的奇点理论 * 突变理论 * 莫尔斯理论 ◆ 分析学 * 微积分学 ** 函数：初等函数，隐函数等。
** 极限：函数的连续性等。
** 级数 ** 微分学：导数，微分，中值定理，极值等。
** 积分学：积分，原函数，积分法，广义积分，含参变量积分等。
** 多元微积分学：偏导数，全微分，方向导数，雅可比矩阵，雅可比行列式，向量，向量分析，场论等。
* 复变函数论：复变函数（解析函数，柯西积分定理，解析函数项级数，幂级数，泰勒级数，洛朗级数，留数，调和函数，最大模原理，共形映射，特殊函数，整函数，亚纯函数，解析开拓，椭圆函数，代数函数，模函数，函数值分布论，黎曼曲线，单叶函数，正规族，拟共形映射，解析函数边值问题，狄利克雷级数，解析函数边界性质，拉普拉斯变换，积分变换，泰希米勒空间，广义解析几何等）。
* 多复变函数论 * 实变函数论：勒贝格积分，有界变差函数，测度论，黎曼-斯蒂尔杰斯积分，赫尔德不等式，施瓦兹不等式，闵科夫斯基不等式，延森不等式等。
* 泛函分析：泛函数，函数空间，索伯列夫空间，拓扑线性空间，巴拿赫空间，半序线性空间，希尔伯特空间，谱论，向量值积分，线性算子，全连续算子，谱算子，线性算子扰动理论，赋范代数，广义函数，非线性算子（泛函积分，算子半群，遍历理论，不变子空间问题）等。
* 变分法：变分法，大范围变分法等。
* 函数逼近论：函数构造论，复变函数逼近（外尔斯特拉斯-斯通定理，拉格朗日插值多项式逼近，埃尔米特插值多项式逼近，三角多项式，连续模，强迫逼近，有理函数逼近，正交多项式，帕德逼近，沃外尔什逼近，联合逼近，抽象逼近，宽度，熵，线性正算子逼近，傅里叶和）等 * 傅里叶分析：三角函数，傅里叶级数，傅里叶变换-积分（傅里叶积分算子，乘子，共轭函数，卢津问题，李特尔伍德-佩利理论，正交系，极大函数，面积积分，奇异积分，算子内插，BMO空间，Hp空间，奇异积分的变换子，佩利-维纳定理，卷积，Ap权），概周期函数，群上调和分析（哈尔测度，正定函数，谱综合）等。
* 流形上的分析：霍奇理论，几何测度论，位势论等。
* 凸分析 * 非标准分析 ◆ 微分方程 * 常微分方程（初等常数微分方程,线性常微分方程,常微分方程初值问题,常微分方程边值问题,常微分方程解析理论,常微分方程变换群理论,常微分方程定性理论,常微分方程运动稳定性理论,哈密顿系统,概周期微分方程,抽象空间微分方程,泛函数分方程-微分差分方程,常微分方程摄动方法,常微分方程近似解似解,动力系统-拓扑动力系统-微分动力系统 * 偏微分方程（数学物理方程,一阶偏微分方程,哈密顿-雅可比理论,偏微分方程特征理论,椭圆型偏微分方程-拉普拉斯方程,双曲型偏微分方程-波动方程,双曲守恒律的间断解,抛物型偏微分方程-热传导方程,混合型偏微分方程,孤立子,索伯列夫空间,偏微分方程的基本解,局部可解性,偏微分算子的特征值与特征函数,数学物理中的反问题,自由边界问题,分歧理论,发展方程,不适定问题 * 积分方程：弗雷德霍姆积分方程,沃尔泰拉积分方程,对称核积分方程,奇异积分方程,维纳-霍普夫方程,维纳-霍普夫方法等。
◆ 计算数学 * 数值分析：数值微分等。
* 数值逼近：插值，曲线拟合等。
* 计算几何：样条函数值积分-数论网格求积分法，有限差演算，有限差方程等。
* 常微分方程初值问题数值解法：单步法，多步法，龙格-库塔法，亚当斯法等。
* 常微分方程边值问题数值解法：打靶法等。
* 高次代数方程求根 * 超越方程数值解法 * 非线性方程组数值解法：迭代法，牛顿法等。
* 最优化 * 线性规划：单纯形方法等。
* 无约束优化方法 * 约束优化方法 * 概率统计计算 * 蒙特卡罗达：伪随机数等。
* 代数特征值问题数值解法：广义特征值问题数值解法等。
* 线性代数方程组数值解法：稀疏矩阵，广义逆矩阵，对角优势矩阵，病态矩阵，消元法-高斯消去法，松驰法，共轭梯度法等。
* 偏微分方程边值问题差分方法 * 偏微分方程初值问题差分方法：计算流体力学，特片线法，守恒格式，分步法（局部一维方法、交替方向隐式法、显式差分方法、隐式差分方法），有限差分方法，有限元方法，里茨-加廖金方法（里茨法、加廖金法），玻耳兹曼方程数值解法，算图-诺模图等。
* 数值软件：并行算法，误差，最小二乘法，外推极限法，快速傅里叶变换-快速数论变换，数值稳定性，区间分析，计算复杂性等。
◆ 概率论 * 概率分布（数学期望，方差，矩，正态分布，二项分布，泊松分布 * 随机过程（马尔可夫过程，平稳过程，鞅，独立增量过程，点过程，布朗运动，泊松过程，分支过程，随机积分，随机微分方程，随机过程的极限定理，随机过程统计，滤波，无穷粒子随机系统等。
* 概率，随机变量 * 概率论中的收敛 * 大数律 * 中心极限定理 * 条件期望 ◆ 数理统计学 * 参数估计：点估计，区间估计等。
* 假设检验：列联表等。
* 线性统计模型：回归分析，方差分析等。
* 多元统计分析：相关分析等。
* 统计质量管理：控制图，抽样检验，寿命数据统计分析，概率纸等。
* 总体 * 样本 * 统计量 * 实验设计法 * 抽样调查 * 统计推断 * 大样本统计 * 统计决策理论 * 序贯分析 * 非参数统计 * 稳健统计 * 贝叶斯统计 * 时间序列分析 * 随机逼近 * 数据分析 ◆ 运筹学 * 数学规则：线性规划，非线性规划，无约束优化方法，约束优化方法，几何规划，整数规划，多目标规划，动态规划-策略迭代法，不动点算法，组合最优化-网络流，投入产出分析等。
* 军事运筹学：彻斯特方程，对抗模拟，对策论，最优化等。
* 马尔可夫决策过程 * 搜索论 * 排队论 * 库存论 * 决策分析 * 可靠性数学理论 * 计算机模拟 * 统筹学 * 优选学 ◆ 数学物理 ◆ 控制理论 ◆ 信息论 ◆ 理论计算机科学 ◆ 模糊性数学
逻辑学 名人名言
和初中数学相比，高中数学的内容多，知识广泛，抽象，理论性强。
是对初中数学知识的推广和引伸，也是对初中数学知识的完善。
因此不少同学进入高中之后很不适应，特别是立体几何，空间概念、空间想象能力又不可能一下子就建立起来，需要一个过程。
以下就怎样学好高中数学提一点建议。
一、提高听课的效率是关键。
学习期间，听课的效率如何，决定着学习的效果，提高听课效率应注意以下几个方面：1、课前预习能提高听课的针对性。
预习中发现的问题，就是听课的重点；对预习中遇到的没有掌握好的有关的旧知识，可进行补缺，以减少听课过程中的困难，有助于提高思维能力；预习还可以培养自己的自学能力。
2、听课要全神贯注。
全神贯注就是全身心地投入课堂学习，耳到、眼到、心到、口到、手到。
耳到：就是专心听讲，听老师如何讲课，如何分析，如何归纳总结。
眼到：就是在听讲的同时看课本和板书，看老师讲课的表情，手势和演示实验的动作。
心到：就是用心思考，与老师的教学思路保持一致。
口到：就是主动回答问题或参加讨论。
手到：就是在听、看、想、说的基础上记下讲课的要点以及自己的感受。
3、作好笔记，笔记不是记录而是将上述听课中的要点等作出简单扼要的记录，以便复习。
二、及时复习。
复习不是一遍遍地看书或笔记，而是采取回忆式的复习：先回忆上课老师所讲的内容，然后打开笔记与书本，对照一下还有哪些没记清的，补起来，这样就把当天内容巩固下来，同时也检查了当天听课的效果，也为改进听课方法及提高听课效果提出必要的改进措施。
三、认真完成作业。
有不少同学把提高数学成绩的希望寄托在大量做题上，这是不妥当的，重要的不在做题多，而在于做题精，效率要高。
在准确地把握住基本知识和方法的基础上做一定量的练习是必要的。
另外要讲究做题的效率，即做题后有多大收获，这就需要在做题后进行一定的“反思”，思考一下本题所用的基础知识，数学思想方法是什么，是否还有别的解法，本题的分析方法与解法，在解其它问题时，是否也用到过，把它们联系起来，你就会得到更多的经验，更重要的是养成善于思考的好习惯，这将大大有利于今后的学习。
当然没有一定量的练习就不能形成技能，也是不行的。
四，培养自学的能力。
高中的知识面广，要训练完高考中的习题类型是不可能的，只有通过较少的、较典型的例题去融会贯通这一类型习题，如果不自学、不靠阅读理解，将会失去一类型习题的解法。
另外，科学在不断的发展，考试在不断的改革，高考也随着全面的改革不断的深入，数学题型的开发在不断的多样化，近年来提出了应用型题、探索型题和开放型题，只有靠学生的自学去深刻理解和创新才能适应现代科学的发展。
五，建立良好的学习数学习惯。
习惯是经过重复练习而巩固下来的稳重持久的条件反射和自然需要。
建立良好的学习数学习惯，会使自己学习感到有序而轻松。
高中数学的良好习惯应是：多质疑、勤思考、好动手、重归纳、注意应用。
学生在学习数学的过程中，要把教师所传授的知识翻译成为自己的特殊语言，并永久记忆在自己的脑海中。
另外还要保证每天有一定的自学时间，以便加宽知识面和培养自己再学习能力。
另外，做题应把准确性与常规解法放在第一位，而不是一味地去追求速度或技巧，这也是学好数学的重要问题。
六，培养良好的学习兴趣。
两千多年前孔子说过：“知之者不如好之者，好之者不如乐之者。
”意思说，干一件事，知道它，了解它不如爱好它，爱好它不如乐在其中。
“好”和“乐”就是愿意学，喜欢学，这就是兴趣。
兴趣是最好的老师，有兴趣才能产生爱好，爱好它就要去实践它，达到乐在其中，有兴趣才会形成学习的主动性和积极性。
随之信心也就会增强，学好数学也就水到渠成。
五年级上数学手抄报
这个问题我认为没有任何一个人有能力、有资格来回答。
正如我们面对e^πi=-1这个式子，如此简洁，却如此捉摸不透。
除了赞叹与敬畏，还能再说什么呢
还有斐波那契数列的比值，无限趋近于0.618...的黄金分割，而这个比值无论在自然界、还是伟大的艺术作品中，都有体现。
而符合这个比例的事物，往往会给人以美与和谐的感觉。
这就像是造物主在创世之初的设定，世界在这个基础上构建...而这正是纯数学吸引人之所在...也是我们人类孜孜以求探知的方向之所在。
从心理学的角度来看，人们往往对不确定、无法把握的事物感到恐惧。
所以我们觉得有理数都是“可感知”的，而对无理数以及虚数，就会感到无所适从。
进而产生神秘的感觉。
但正如“测不准原理”向我们揭示的一样，我们人类对于客观世界的所谓“准确”把握其实只是错觉，人类对准确的探知程度是有限的。
也就是说，这个世界的本质，其实都是无理数...无理数乃世界的本质，正如“π、e”等无理数所代表的永恒结构一样。
我们只能永远地取近似值。
纯粹的有理数就像古典物理分析里的“绝对光滑平面”一样，只是一种理论中存在的理想状态罢了。
我们永远无法预测无理数的下一位数字是几，正揭示了我们无法把握这个世界一切事件发生遵循的唯一规律——随机。
以上是我个人的粗浅理解，其实也和楼主一样，在写这些文字的时候，心里装着同样的疑问。
因此也就算不上是回答了。
人类一思考，上帝就发笑。
