A. 《经济学中的数学》读书笔记
第一部分为导论(第1-5章)，主要介绍一元微积分及其应用。
第二部分(第6-11章)介绍线性代数及其在经济学中的应用，包括线性方程组及其解法、矩阵代数、行列式等内容。
第三部分(第12-15章)介绍多元微分并重点应用于比较静态分析。
第四部分(第16-22章)主要是最优化方面的内容，包括无约束最优化和约束最优化等问题。
第五部分(第23-25章)介绍特征值与动态学，引入差分方程解决动态经济学的有关问题。
第六部分(第26-28章)介绍高等线性代数。
第七部分(第29-30章)的高等数学分析是对前面经济学数学方法的进一步深化。
第八部分重点介绍数学本身的方法论问题。
B. 经济学中什么地方会用到计算数学
本科阶段的经济学大盖能用基础数学知识，微积分和概率及数理统计基础，微积分中极值求内法如容拉格朗日极值法很常用，概率的概念，数学期望和方差等。如果是要求较高的经济学专业可能还要用到微分方程，计量经济学还会用到像“最小二乘法“等数理统计分析方法。
本科以后阶段的经济学，除了上面说的数学知识，可能会用到的数学知识：线性规划、非线性规划、拓扑学、微分方程、实分析、复分析等等。此外，统计学也会学很多，如抽样方法，实验设计等，这些是统计学知识而不算是数学知识了。
C. 在经济学中用得最多的数学知识是什么
经济学的范式是：一、文献综述；二、自己建立数理模型；三、寻找数据检验自己的模型。第一部分无需太多数学知识（却需要较高英文水平），第二部分集中于数理方法，第三部分集中于计量方法数理方法中：一、准备知识里面要学好：集合、关系（等价、传递等）、全序、前序、凸凹、拟凸（凹）。了解度量空间的部分知识。了解拟凹函数、凹函数和微分学知识，部分线性代数知识。这些知识将很好地帮助您了解高级微观经济学的内容，尤其是效用存在性定理的证明、对一般均衡的理解等等。如果要研究经济个体最优行为这些知识就显得尤为必要。二、如果研究宏观经济学，变分法和最优控制非学不可，否则高级宏观就寸步难行。这要求有微分方程的知识，较好的经济学基础。当然，如果微分方程的方法忘得一干二净，可以借助matlab软件来辅助实现。但是经济学更多的要求变量间的复杂联系，软件毕竟是软件，不明白人的意图。三、在相关的其它经济学理论中，随机现象也经常要被讨论，这就需要一些数理统计和概率论的知识，但个人感觉用这些理论多集中于金融学，理论经济学中不多见。四、如果想研究杨小凯的新兴古典经济学，一些拓扑学知识是必不可少的，组合数学的理解力要求也较高。控制理论的梆梆控制等等问题也要懂一些。计量方法中：一、回归是必须要懂的，否则真无法说什么经济学研究了。了解回归，必须了解线形代数、概率论、数理统计（主要是假设检验）的相关知识，否则就无法理解诸如f检验和t检验这样怪异的东西。回归中的什么异方差、序列相关等问题就不多说了。主要使用eviews或者spss软件就可以了。推荐spss，因为比较直观。二、现在流行的协整分析（即将过时）似乎也不得不学了。这要求更高的线性代数知识，数理统计知识。否则不好理解。三、面板数据分析是现在最流行的了。使用的软件有stata8.0和eviews5.0以后版本，否则就需要自己编程来分析。所以如果数理统计、线性代数的知识不好，这些东西也就没法说了。四、除了这些，一些统计知识诸如主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析都需要了解，当然这些分析可以借助spss来实现。五、许多学者现在很关注非参数统计和非参数计量问题，这些方法对检验定性结论是很有帮助的，有空可以看一下，需要数理统计方面的功底。经济学对数学知识的要求甚高，令人头疼，说实话，懂了上述的数学基础也未必就能理解相关的经济学，当然本人的能力有限，思维也较迟钝，恳请高手们能多多帮助。我弱弱的推荐几本书：数理：蒋中一《动态最优化基础》，他的第一本《数理经济学基础》建议对基本数学知识（即考研中的数三）不了解的同学也要看看。他的动态最优化的确写得不错。龚六堂的《动态经济学方法》 推荐看其中的最优控制部分，可能是国内最全面的书了（针对经济学方面来说）。安吉尔（angel）的《经济数学方法与模型》，上海财大出的，写得很贴近现在的经济学研究，一些基本的概念说得也很清楚。计量部分：不推荐看李子奈先生的高教出版社的《计量经济学》，推荐看他的《高级计量经济学》初学者推荐看孙敬水的《计量经济学》，因为里面有大量案例，可以照着做。统计中的因子分析等等可参看一本spss介绍的书就行了，没必要理解的多么深刻。关于面板分析，本人也在郁闷中。
D. 经济学中的x和y与数学中的x和y为什么不同
y＝x表示这个函数是确定的，即y的值与x一样，被称为一次函数；y＝f（x）即为以x为自变量的不确定的函数，此时写y只是为了方便一点，比如y＝f(x)＝2x+3
E. 用经济学解读中国有数学知识吗
“社会统计学与数理统计学的统一”理论的重大意义
王见定教授指出：社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量，而变量和随机变量是两个既有区别又有联系，且在一定条件下可以相互转化的数学概念。王见定教授的这一论述在数学上就是一个巨大的发现。
我们知道“变量”的概念是17世纪由著名数学家笛卡尔首先提出，而“随机变量”的概念是20世纪30年代以后由苏联学者首先提出，两个概念的提出相差3个世纪。截至到王见定教授，世界上还没有第二个人提出变量和随机变量两者的联系、区别以及相互的转化。我们知道变量的提出造就了一系列的函数论、方程论、微积分等重大数学学科的产生和发展；而随机变量的提出则奠定了概率论和数理统计等学科的理论基础和促进了它们的蓬勃发展。可见变量、随机变量概念的提出其价值何等重大，从而把王见定教授在世界上首次提出变量、随机变量的联系、区别以及相互的转化的意义称为巨大、也就不视为过。
下面我们回到：“社会统计学和数理统计学的统一”理论上来。王见定教授指出社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量，这样王见定教授准确地界定了社会统计学与数理统计学各自研究的范围，以及在一定条件下可以相互转化的关系，这是对统计学的最大贡献。它结束了近400年来几十种甚至上百种以上五花八门种类的统计学混战局面，使它们回到正确的轨道上来。
由于变量不断地出现且永远地继续下去，所以社会统计学不仅不会消亡，而且会不断发展状大。当然数理统计学也会由于随机变量的不断出现同样发展状大。但是，对随机变量的研究一般来说比对变量的研究复杂的多，而且直到今天数理统计的研究尚处在较低的水平，且使用起来比较复杂；再从长远的研究来看，对随机变量的研究最终会逐步转化为对变量的研究，这与我们通常研究复杂问题转化为若干简单问题的研究道理是一样的。既然社会统计学描述的是变量，而变量描述的范围是极其宽广的，绝非某些数理统计学者所云：社会统计学只作简单的加、减、乘、除。从理论上讲，社会统计学应该复盖除数理统计学之外的绝大多数数学学科的运作。所以王见定教授提出的：“社会统计学与数理统计学统一”理论，从根本上纠正了统计学界长期存在的低估社会统计学的错误学说，并从理论上和应用上论证了社会统计学的广阔前景。
F. 经济学中的经济学是学什么的，难学吗
个人感受：
经济学和生活息息相关，几乎各行各业若想做精做大都需要经济专学知识。比如法律专业属就需要经济学的知识作为基础和脊柱，（本人就读过的法律院校入学第一年就开设经济学课程）。
其实经济学并不难学也不是很枯燥，如果你对经济学有一点兴趣的话更容易将这门课学好。经济学和生活的关系太紧密了，你几乎无时无刻都可以将经济学知识运用于生活中，正因为你几乎无时无刻不在“实践”，所以经济学知识不会像其他书本知识一样在考试、工作以后就被丢在脑后，反而它会相伴你一生。
学经济学的最大的感触就是，经济学教你如何节约时间，如何事半功倍，如何选择机会成本。这些都不仅可以运用你将来的工作，更会带给你高效的人生。
官方解释：
经济学（economics）是 研究人类社会在各个发展阶段上的各种经济活动和各种相应的经济关系及其运行、发展的规律的科学。其中经济活动是人们在一定的经济关系的前提下，进行生产、交换、分配、消费以及与之有密切关联的活动，在经济活动中，存在以较少耗费取得较大效益的问题。经济关系是人们在经济活动中结成的相互关系，在各种经济关系中，占主导地位的是生产关系。
G. 经济学中的线性代数主要学什么
经济学中的线性代数主要学习行列式、矩阵、线性方程组、向量空间与线性变换、特征值和特征向量、矩阵的对角化，二次型及应用问题等内容。
线性代数是数学的一个分支，它的研究对象是向量，向量空间（或称线性空间），线性变换和有限维的线性方程组。
向量空间是现代数学的一个重要课题；因而，线性代数被广泛地应用于抽象代数和泛函分析中；通过解析几何，线性代数得以被具体表示。线性代数的理论已被泛化为算子理论。由于科学研究中的非线性模型通常可以被近似为线性模型，使得线性代数被广泛地应用于自然科学和社会科学中。
H. 数学是经济学中的宗教吗
不是，数学是定量化的分析工具。
工具和信仰的区别是，前者可以服务于任何宗教，后者接受或者仅仅认定某些特定的宗教。
前者是武器，后者是政治。
一个坚定的实证主义者，如果想要税负他，可以利用他所认可的工具。
坚持不认可实证主义者的工具，就会陷入另一个“宗教”。
I. 经济学和数学是什么关系
一、数学对现代经济学研究和发展的影响
随着经济学发展以及研究的深化，经济学家们逐渐认识到，在考虑和研究问题时，要求具有逻辑严谨的理论分析模型和通过计量分析方法进行实证检验，需要完全弄清楚一个结论成立需要哪些具体条件。单纯依靠文字描述进行推理分析，不能保证对所研究问题前提的规范性及推理逻辑的一致性和严密性，也不能保证其研究结论的准确性、易证实性和理论体系的严密。这样以数学和数理统计作为基本的分析工具就成为现代经济学研究中最重要的分析工具之一。每个学习现代经济学和从事现代经济学研究的人必须掌握必要的数学和数理统计知识。现代经济学中几乎每个领域或多或少都要用到数学、数理统计及计量经济学方面的知识，而且不了解相关的数学知识，就很难准确理解概念的内涵，也就无法对相关的问题进行讨论，更谈不上自己做研究，给出结论时所需要的边界条件或约束条件。理解概念是学习一门学科，分析某一问题的前提。如果想要学好现代经济学，从事现代经济学的研究，就需要掌握必要的数学。
二、数学在经济学应用中的意义
如果经济学没有采用数学，经济学就不可能成为现代经济学。许多经济学概念是需要用数学来定义，经济行为和经济现象也主要是通过运用数学语言来分析和研究的。用数学语言来表达关于经济环境和个人行为方式的假设，用数学表达式来表示每个经济变量和经济规则间的逻辑关系，通过建立数学模型来研究经济问题，并且按照数学的语言逻辑地推导结论。因此，不了解相关的数学知识，就很难准确理解概念的内涵，也就无法对相关的问题进行讨论。数学在理论分析中的作用是：(1)使得所用语言更加精确和精炼，假设前提条件的陈述更加清楚，这样可以减少许多由于定义不清所造成的争议；(2)分析的逻辑更加严谨，并且清楚地阐明了一个经济结论成立的边界和适应范围，给出了一个理论结论成立的确切条件；(3)利用数学有利于得到不是那么直观就得到的结果；(4)它可改进或推广已有的经济理论。
三、数学在经济学中应用的局限性
首先，经济学不是数学，数学在经济学中只是作为一种工具被用来考虑或研究经济行为和经济现象。数学作为工具和方法必须在经济理论的合理框架中才能真正发挥其应有作用而不能将之替代经济学。其次，经济理论的发展要从自身独有的研究视角出发去研究、分析现实经济活动内在的本质和规律。经济学中运用的任何数学方法，离不开一定的假设条件它不是无条件地适用于任何场所，而是有条件适用于特定的领域。再次，数学计量分析方法只是执行经济理论方法的工具之一，而不是惟一的工具。经济学过分对数学的依赖会导致经济研究的资源误置和经济研究向度的单一化从而不利于经济学的发展
四、数学和经济学关系中几点误区
1.否定数学在经济学中的作用。国内有的经济学家认为产生经济思想非常重要从而否定数学的作用,否定技术性比较强的成果。我们不否认经济思想的重要性,但如果没有数学作为工具,一般来说无法保证自己的经济思想或结论是否严谨,有没有错误的应用。现代经济学已经成为一门非常严谨的社会科学学科。没有严谨的讨论,你的思想或结果就不会被别人承认。也有人认为用数学来研究的经济问题就是远离现实。其实经济学里面用数学讨论的绝大部分问题都是来源于现实世界,非常具有现实性和指导性。
2.经济学数学化过分倾向。经济学数学化的过分倾向束缚了人们解决问越的思路，限制了人们寻求其他有效的解决方法，从而一定程度上阻碍了经济学的研究与发展。经济学是研究资源配置及社会经济关系的一门科学，它既有社会科学属性，又有自然科学属性。为了资源配置更合理有效，经济学有必要借助数学思维工具。作为社会科学，经济学研究必须借鉴社会科学的其他分支学科的研究方法，因而资源配置过程中所形成的经济关系涉及到经济制度、社会心理、价值观念等难以量化的因素，数学既不能对经济现象做出定性分析，也不可能将经济问题全部公式化或模型化，就要用其他的一些研究方法。