El contenido de este libro es conocimiento básico utilizado frecuentemente en modelos matemáticos de macroeconomía avanzada y es indispensable para aprender macroeconomía avanzada. El primer capítulo de este libro se divide en seis capítulos después de presentar brevemente el conocimiento matemático comúnmente utilizado en macroeconomía avanzada que se ha estudiado a nivel universitario, se centra en complementar el conocimiento matemático básico de macroeconomía avanzada que no se cubre en la licenciatura. nivel.
El primer capítulo es de cálculo. Además de brindar una descripción general de las derivadas, diferenciales e integrales aprendidas a nivel universitario, también agrega contenido como la derivación de integrales con parámetros, integrales de curvas, series trigonométricas y series de Fourier. La derivación de integrales que contienen variables paramétricas se encuentra a menudo en la derivación de modelos macroeconómicos. Las integrales de curvas, las series trigonométricas y las series de Fourier son preparativos para aprender funciones de variables complejas.
El capítulo 2 es álgebra lineal. Además de matrices, vectores, ecuaciones lineales y valores propios, se agregan recientemente determinantes de Hesse y determinantes de Hesse con bordes, matrices y derivación de formas cuadráticas. El primero es un conocimiento necesario para juzgar las condiciones de optimización, el segundo a menudo está involucrado en la optimización dinámica. derivación.
El tercer capítulo es la teoría de la medida. La teoría de la medida es la base de la teoría de la probabilidad avanzada. Sin conocimiento de la teoría de la medida, es imposible aprender el sistema axiomático de la teoría de la probabilidad. Debería haber aprendido la teoría de la medida después de aprender la teoría de la función variable real, pero este libro ofrece directamente una breve introducción a la teoría de la medida. Aunque es sólo un capítulo, básicamente resume los principales contenidos de la teoría de la medida.