GilbertStrang是麻省理工學院數(shù)學教授，美國國家科學院院士和美國藝術與科學院院士，在有限元理論、變分法、小波分析及線性代數(shù)等領域卓有成就，著有多部經(jīng)典數(shù)學教材，開設多門開放式課程，享有國際盛譽。本書是深度學習的導論，全面介紹機器學習的數(shù)學基礎，闡述架構神經(jīng)網(wǎng)絡的核心思想，主要內(nèi)容包括線性代數(shù)的重點、大規(guī)模矩陣

"本書是普通高等教育“十一五”國家級規(guī)劃教材。為便于讀者更好地理解，本書在第2版基礎上進行了更新：調(diào)整了章節(jié)順序，更新了部分例題、證明表述。本書分為集合論、初等數(shù)論、圖論、組合數(shù)學、代數(shù)結構、數(shù)理邏輯等6個部分，既有嚴謹、系統(tǒng)的理論闡述，也有豐富的、面向計算機科學與技術發(fā)展的應用實例，同時配有大量的典型例題與練習。各章

"本書介紹了圖與網(wǎng)絡的基本概念與核心內(nèi)容，其中，核心內(nèi)容有連通性、歐拉問題與哈密頓圈問題、平面圖與著色問題、拉姆齊數(shù)與隨機圖等。包括的經(jīng)典算法有最小支撐樹和最短路算法、網(wǎng)絡流算法與匹配算法。本書在內(nèi)容上注重理論與實例相結合，也注重將一些現(xiàn)代學科的應用融入相應的章節(jié)，如信息學、生物醫(yī)藥、人工智能、編碼設計、芯片設計等。在

本書依據(jù)高等學校經(jīng)濟管理類本科數(shù)學基礎課程教學基本要求，在總結線性代數(shù)課程教學改革成果，吸收國內(nèi)外同類教材的優(yōu)點，結合我國高等教育發(fā)展趨勢的基礎上編寫而成，以突出數(shù)學思想、強化概念理解、注重思維發(fā)展、培養(yǎng)數(shù)學能力、體現(xiàn)教育理念、提高教學質(zhì)量為根本，力求實現(xiàn)課程內(nèi)容與數(shù)學思想相促進、知識傳授與能力培養(yǎng)相融合、理論教學與實

本書在全面介紹組合數(shù)學基礎、母函數(shù)、遞推關系、容斥原理、抽屜原理、基于群論的圖染色問題的基礎上，還介紹了組合優(yōu)化、組合算法、編碼理論等。全書共分為10章：第1-2章介紹組合數(shù)學的基礎；第3章著重討論了兩種不同類型的母函數(shù)及其應用；第4章介紹了遞推關系及兩種典型數(shù)列在組合計數(shù)中的應用；第5章著重討論了容斥原理在集合計數(shù)中

本教材共分為7章：行列式、矩陣及其運算、向量空間、線性方程組、特征值與特征向量、二次型和線性空間與線性變換，內(nèi)容涵蓋了線性代數(shù)科目的基本部分。編者對教材內(nèi)容進行了仔細斟酌、反復修改及完善，使本教材內(nèi)容經(jīng)典、體系完備、結構合理、重點難點敘述詳盡、通俗易懂，特別是課程思政方面，案例涵蓋面廣，形式豐富，主要有：課題引出融入、

線性代數(shù)是大學數(shù)學的一門重要基礎課程，也是自然科學和工程技術各領域中廣泛應用的數(shù)學工具。本教材根據(jù)高等院校線性代數(shù)教學大綱要求編寫而成的，不僅介紹了線性代數(shù)的相關概念、理論、方法等基礎知識，還介紹了線性代數(shù)在實際生活中的應用．本書共分六章，包括行列式、矩陣、向量組與向量空間、線性方程組、相似矩陣和二次型、線性空間與線性

本書內(nèi)容講述：線性代數(shù)是大學本科階段理工科、財經(jīng)類各專業(yè)必修的課程，其研究的對象、涉及到的基本思想與解決問題的方法都不同于高等數(shù)學，導致學生學習該課程有一定的難度�；�于此，宋浩老師帶領多年講授該課程的老師們共同編寫了這本《線性代數(shù)講義》。

本書從模糊集合的基本概念和性質(zhì)入手，深入討論了模糊模式識別、模糊關系與模糊映射、模糊邏輯和推理、模糊聚類與分類、模糊決策分析、模糊優(yōu)化技術，以及模糊系統(tǒng)的建模方法，最后探討了模糊數(shù)學在各領域的應用。模糊數(shù)學是一種以隸屬度和不確定性為基礎，能夠描述和處理模糊、不確定和不完全信息的數(shù)學工具。通過這本書，讀者可以全面理解模糊

本書是根據(jù)蘇聯(lián)哈爾科夫大學出版社出版的蘇什凱維奇于1954年所著《數(shù)論初等教程》譯出的。本書共分為七章，分別介紹了數(shù)的可約性、歐幾里得算法與連分數(shù)、同余式、平方剩余、元根與指數(shù)、關于二次形式的一些知識、俄國和蘇聯(lián)數(shù)學家在數(shù)論方面的成就。本書可作為綜合大學及師范學院數(shù)學系的數(shù)論教科書，也可供自修數(shù)論的讀者和中學教師參考閱