本書給出了數(shù)值分析的現(xiàn)代方法及Python程序?qū)崿F(xiàn)，主要包括誤差分析、解線性方程組的直接法和迭代法、矩陣特征值問題的計算、非線性方程求根、插值法與最小二乘擬合、數(shù)值積分和數(shù)值微分、常微分方程初值問題的數(shù)值解法、快速Fourier變換以及蒙特卡羅方法等。書中配有大量的例題及Python程序?qū)崿F(xiàn)，每一章給出了閱讀材料、習題

R軟件的基本介紹、R軟件的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和圖形功能、R軟件實現(xiàn)數(shù)據(jù)的處理及清洗方法，R軟件進行數(shù)據(jù)描述性分析，利用R軟件進行參數(shù)估計，R軟件進行假設(shè)檢驗，對應分析案例與R實現(xiàn)、典型相關(guān)分析案例與R實現(xiàn)。

本書結(jié)合作者近幾年的研究成果，主要介紹人工蜂鳥算法和蝠鲼覓食優(yōu)化算法的提出、改進及其工程應用，內(nèi)容包括：人工蜂鳥算法，包括算法提出的靈感、步驟、數(shù)學模型、性能測試及其工程應用等；人工蜂鳥算法的改進及其工程應用，從運用切比雪夫混沌映射進行初始化來提高求解的精度和引導覓食時加入萊維飛行，使得算法避免過早收斂和具有良好的穩(wěn)定

本書采納了人本主義社會學最為常見的一種研究視角，也即將互聯(lián)網(wǎng)時代短視頻行業(yè)中決定視覺呈現(xiàn)結(jié)果的算法看作一種實踐邏輯，將算法實踐納入到技術(shù)－組織－個人的研究框架下，強調(diào)算法實踐的社會情境性和社會嵌入性，并重點關(guān)注滲透在其中的人類主觀能動性，最終展示出各類社會行動者在與算法實踐互動的過程中，如何持續(xù)地、動態(tài)地參與著算法實踐

本書將對當前國內(nèi)外有關(guān)非規(guī)則顆粒形態(tài)離散元方法進行全面的論述，并結(jié)合相關(guān)研究工作對非規(guī)則顆粒離散元方法的工程應用進行重點介紹。本書將全面地介紹非規(guī)則顆粒離散元的組合顆粒單元、擴展多面體單元、多面體單元、超二次曲面單元、球諧函數(shù)單元和水平集單元方法。本書論述內(nèi)容將為離散元方法及工程應用的初學者提供有益的參考，也為顆粒材料

本書前四章詳盡論述了線性空間、矩陣和線性代數(shù)、線性映射和線性空間的分解。后五章討論線性映射和矩陣的分解、包括譜分解、奇異值分解和極分解，范數(shù)、矩陣函數(shù)、特別是解線性定常狀態(tài)方程所需的矩陣指數(shù)函數(shù)，線性映射和矩陣的廣義逆和矩陣方程，包括線性矩陣方程、連續(xù)時間和離散時間代數(shù)Riccati方程。線性代數(shù)在自動控制中的應用主要

本書以MATLAB為工具，以實際問題數(shù)學模型的建立與求解為案例，介紹數(shù)值計算方法及其在實際問題中的應用。主要內(nèi)容包括：MATLAB的基本操作、誤差分析、曲線插值與曲面插值、曲線擬合、數(shù)值積分與數(shù)值微分、特征值與特征向量的計算、線性方程組的數(shù)值解法、非線性方程((組)的數(shù)值解法、常微分方程(組)的數(shù)值解法、綜合案例講解等

本書以數(shù)值分析原理為綱,以算法設(shè)計為本,基于Python語言,詳細介紹了原理分析到自編碼算法設(shè)計與應用的過程和思想,旨在提升學生的數(shù)值計算和實踐編碼能力,其數(shù)值算法設(shè)計思想可遷移到機器學習和深度學習,為學術(shù)深造和應用研究奠定科學計算和自編碼基礎(chǔ).本書共包含數(shù)值分析的12個領(lǐng)域,教師可以根據(jù)不同的學習對象和教學目的選擇相

《數(shù)值計算方法理論與典型例題選講(第二版)》是為理工類大學本科課程數(shù)值分析和計算方法編寫的教材與課外自學指導兩用書，主要內(nèi)容包括引言、插值法、線性方程組的直接與迭代解法、方程求根、數(shù)據(jù)擬合與函數(shù)逼近、數(shù)值積分與數(shù)值微分、常微分方程數(shù)值解法、矩陣特征值與特征向量問題.此外，為了兼顧學生能力的培養(yǎng)和考試技能的提高，并幫助其

本書介紹作者近年來提出的最小約束違背優(yōu)化新方向和相關(guān)研究成果,主要內(nèi)容包括最小約束違背線性錐優(yōu)化、最小約束違背二次規(guī)劃、最小約束違背非線性凸優(yōu)化、一類最小約束違背極小極大優(yōu)化問題、最小約束違背非凸約束規(guī)劃和一般度量下的最小約束違背凸優(yōu)化.《BR》理論方面的進展包括以最小違背平移為工具,延拓了各類凸優(yōu)化問題的對偶理論,證

基本解方法最早由V.D.Kupradze在文章PotentialmethodsinelasticityJ.N.Sneddon和R.Hill(Eds),ProgressinSolidMechanics,Vol.III,Amsterdam,pp.1-259,1963中提出。自1963年開始，出現(xiàn)大量基本解方法的計算，但鮮有

本書系雙語教材，主體部分用英語撰寫，延伸閱讀部分用漢語撰寫.主體部分主要內(nèi)容包括：常見數(shù)學公式和數(shù)學表達式的英語讀法、解線性方程組的直接法、矩陣代數(shù)迭代技術(shù)、一元方程求根、多項式插值、逼近論、數(shù)值微分與數(shù)值積分、常微分方程初值問題等.延伸閱讀部分內(nèi)容包括：數(shù)學家傳記、求解非線性方程組的最小二乘法、非線性方程組的不動點迭

書主要包含以下內(nèi)如：**化問題的簡介，凸分析基礎(chǔ)，無約束優(yōu)化的理論及線搜索算法框架，信賴域算法，線搜索收斂性分析及收斂速度分析，半光滑牛頓算法，共軛梯度算法，約束優(yōu)化理論及延伸理論，罰方法，增廣拉格朗日算法及算法在實際問題（支持向量機模型、超圖匹配）中的應用。本書對知識點的分析緊密結(jié)合當前研究前沿問題，并通過對應用問題

本書是工業(yè)和信息化部“十四五”規(guī)劃教材,也是科學版研究生教學叢書之一,本書考慮到工科各專業(yè)對數(shù)值分析的實際需要,重點突出學以致用的原則,著重介紹了常用數(shù)值計算方法的構(gòu)造和使用,內(nèi)容包括線性代數(shù)方程組數(shù)值解法、非線性方程和方程組的數(shù)值解法、插值法與數(shù)值逼近、數(shù)值積分、矩陣特征值計算、常微分方程數(shù)值解法等．同時,對數(shù)值計算

本書系統(tǒng)深入地闡述了鴿群優(yōu)化的起源、原理、模型、理論、改進及應用，力圖概括該算法自提出以來的國內(nèi)外**研究進展。全書共9章，主要包括鴿群優(yōu)化思想起源和研究現(xiàn)狀，鴿群優(yōu)化機制原理、數(shù)學模型和實現(xiàn)流程，鴿群優(yōu)化收斂性理論證明、首達時間及參數(shù)選擇，鴿群優(yōu)化模型改進，鴿群優(yōu)化在任務(wù)規(guī)劃、自主控制、信息處理、電氣能控等領(lǐng)域的典型

Origin是由OriginLab公司開發(fā)的一個科學繪圖與數(shù)據(jù)分析軟件，該軟件具有豐富的繪圖功能及數(shù)據(jù)處理與分析功能，已被廣泛應用于科技論文與論著的出版。《Origin科研繪圖與學術(shù)圖表繪制從入門到精通》共8章，匯集150個實例，涵蓋Origin基礎(chǔ)與基本操作、繪圖規(guī)范及其導出、數(shù)據(jù)類型及其導入方法、二維繪圖、三維繪圖

本書介紹了智能優(yōu)化算法中的RNA遺傳算法，包括RNA遺傳算法、具有莖環(huán)操作的RNA遺傳算法、受蛋白質(zhì)啟發(fā)的RNA遺傳算法、信息熵動態(tài)變異概率的RNA遺傳算法、自適應策略的RNA遺傳算法、發(fā)夾交叉操作RNA遺傳算法的橋式吊車支持向量機建模和發(fā)夾變異操作RNA遺傳算法的橋式吊車神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法。本書體現(xiàn)了作者在RNA遺傳算

在這本書中，主要研究了一些線性矩陣方程的有限迭代算法、MCGLS迭代算法及解析算法。本書提出線性矩陣方程的兩類算法(有限迭代算法和MCGLS迭代算法)并推廣到耦合算子矩陣方程上，同時把線性矩陣方程的一般迭代解推廣到約束解，這兩類算法的各章節(jié)之間密切相關(guān)并層層遞進。最后，本書給出了幾類線性矩陣方程的解析算法，推廣了國外專

本書從MATLAB基礎(chǔ)語法講起,介紹了基于MATLAB函數(shù)的科學計算問題求解方法,實現(xiàn)了大量科學計算算法。本書分為三大部分。第1章和第2章為MATLAB的基礎(chǔ)知識,對全書用到的MATLAB基礎(chǔ)進行了簡單介紹。第3-12章為本書的核心部分,包括線性方程組求解、非線性方程求解、數(shù)值優(yōu)化、數(shù)據(jù)插值、數(shù)據(jù)擬合與回歸分析、數(shù)值積

本書主要內(nèi)容包括線性方程組的數(shù)值解法、非線性方程求根、多項式插值、**逼近、數(shù)值積分與微分、常微分方程初邊值問題的數(shù)值方法、矩陣特征值問題的數(shù)值方法.除了以上基本內(nèi)容,本書還介紹了當前廣泛應用于實際問題的快速傅里葉變換、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和隨機模擬方法.讀者通過對本書的學習和討論,可以掌握設(shè)計數(shù)值算法的基本方法,為在計算機上