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(jì)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(xí)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(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的處理及清洗方法，R軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)描述性分析，利用R軟件進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，R軟件進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，對應(yīng)分析案例與R實(shí)現(xiàn)、典型相關(guān)分析案例與R實(shí)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(jìn)及其工程應(yīng)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(xué)模型、性能測試及其工程應(yīng)用等；人工蜂鳥算法的改進(jìn)及其工程應(yīng)用，從運(yùn)用切比雪夫混沌映射進(jìn)行初始化來提高求解的精度和引導(dǎo)覓食時(shí)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(huì)學(xué)最為常見的一種研究視角，也即將互聯(lián)網(wǎng)時(shí)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(shí)踐邏輯，將算法實(shí)踐納入到技術(shù)－組織－個(gè)人的研究框架下，強(qiáng)調(diào)算法實(shí)踐的社會(huì)情境性和社會(huì)嵌入性，并重點(diǎn)關(guān)注滲透在其中的人類主觀能動(dòng)性，最終展示出各類社會(huì)行動(dòng)者在與算法實(shí)踐互動(dòng)的過程中，如何持續(xù)地、動(dòng)態(tài)地參與著算法實(shí)踐

本書將對當(dāng)前國內(nèi)外有關(guān)非規(guī)則顆粒形態(tài)離散元方法進(jìn)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(yīng)用進(jìn)行重點(diǎn)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(kuò)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(yīng)用的初學(xué)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(shí)間和離散時(shí)間代數(shù)Riccati方程。線性代數(shù)在自動(dòng)控制中的應(yīng)用主要

本書以MATLAB為工具，以實(shí)際問題數(shù)學(xué)模型的建立與求解為案例，介紹數(shù)值計(jì)算方法及其在實(shí)際問題中的應(yīng)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(jì)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(jì)為本,基于Python語言,詳細(xì)介紹了原理分析到自編碼算法設(shè)計(jì)與應(yīng)用的過程和思想,旨在提升學(xué)生的數(shù)值計(jì)算和實(shí)踐編碼能力,其數(shù)值算法設(shè)計(jì)思想可遷移到機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí),為學(xué)術(shù)深造和應(yīng)用研究奠定科學(xué)計(jì)算和自編碼基礎(chǔ).本書共包含數(shù)值分析的12個(gè)領(lǐng)域,教師可以根據(jù)不同的學(xué)習(xí)對象和教學(xué)目的選擇相

《數(shù)值計(jì)算方法理論與典型例題選講(第二版)》是為理工類大學(xué)本科課程數(shù)值分析和計(jì)算方法編寫的教材與課外自學(xué)指導(dǎo)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(xué)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(jìn)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(jì)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(xué)公式和數(shù)學(xué)表達(dá)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(xiàng)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(xué)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(dòng)點(diǎn)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(shí)際問題（支持向量機(jī)模型、超圖匹配）中的應(yīng)用。本書對知識點(diǎn)的分析緊密結(jié)合當(dāng)前研究前沿問題，并通過對應(yīng)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(xué)版研究生教學(xué)叢書之一,本書考慮到工科各專業(yè)對數(shù)值分析的實(shí)際需要,重點(diǎn)突出學(xué)以致用的原則,著重介紹了常用數(shù)值計(jì)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(jì)算、常微分方程數(shù)值解法等．同時(shí),對數(shù)值計(jì)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(jìn)及應(yīng)用，力圖概括該算法自提出以來的國內(nèi)外**研究進(jìn)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(jī)制原理、數(shù)學(xué)模型和實(shí)現(xiàn)流程，鴿群優(yōu)化收斂性理論證明、首達(dá)時(shí)間及參數(shù)選擇，鴿群優(yōu)化模型改進(jìn)，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(gè)科學(xué)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(yīng)用于科技論文與論著的出版。《Origin科研繪圖與學(xué)術(shù)圖表繪制從入門到精通》共8章，匯集150個(gè)實(shí)例，涵蓋Origin基礎(chǔ)與基本操作、繪圖規(guī)范及其導(dǎo)出、數(shù)據(jù)類型及其導(dǎo)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(dòng)態(tài)變異概率的RNA遺傳算法、自適應(yīng)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(jī)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(shí)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(jìn)。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(xué)計(jì)算問題求解方法,實(shí)現(xiàn)了大量科學(xué)計(jì)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(jìn)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(xiàng)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(dāng)前廣泛應(yīng)用于實(shí)際問題的快速傅里葉變換、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和隨機(jī)模擬方法.讀者通過對本書的學(xué)習(xí)和討論,可以掌握設(shè)計(jì)數(shù)值算法的基本方法,為在計(jì)算機(jī)上