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

本書是數(shù)理統(tǒng)計方面的經(jīng)典教材，從數(shù)理統(tǒng)計學的初級基本概念及原理開始，詳細講解概率與分布、多元分布、特殊分布、統(tǒng)計推斷基礎(chǔ)、極大似然法等內(nèi)容，并且涵蓋一些高級主題，如一致性與極限分布、充分性、優(yōu)假設(shè)檢驗、正態(tài)模型的推斷、非參數(shù)與穩(wěn)健統(tǒng)計、貝葉斯統(tǒng)計等.此外，為了幫助讀者更好地理解數(shù)理統(tǒng)計和鞏固所學知識，書中還提供了一些重

相依混合隨機變量是現(xiàn)代概率統(tǒng)計中的重要概念,它具有非常直觀的實際應(yīng)用背景,如時間序列數(shù)據(jù)、空間數(shù)據(jù)、網(wǎng)格數(shù)據(jù)和高頻數(shù)據(jù)等都具有相依性,且呈現(xiàn)漸近獨立的特征.因此,近幾十年來一直都吸引了眾多學者的關(guān)注與研究,獲得了豐碩的研究成果.本書主要介紹混合隨機變量的基本理論,內(nèi)容包括混合隨機變量的定義與性質(zhì)、隨機過程的混合性質(zhì)、混

本書共19章,內(nèi)容包括Origin2023概述、初識Origin2023、Origin文件管理、工作表管理、數(shù)據(jù)的導(dǎo)入與導(dǎo)出、數(shù)據(jù)管理和處理、簡單二維圖形繪制、二維圖形修飾處理、三維圖形繪制、三維圖形修飾處理、特殊圖形、多圖層圖表管理、數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析、推斷性統(tǒng)計分析、試驗數(shù)據(jù)分析與處理、回歸擬合分析、數(shù)字信號處理、數(shù)字圖

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(yīng)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(yīng)用問題

摩爾定律快要走到盡頭，但計算革命不會終止。更好的軟件編程、3D芯片和量子計算等方法應(yīng)運而生，其中云計算將成為業(yè)界應(yīng)對摩爾定律消亡的最佳手段，物聯(lián)網(wǎng)（IoT）的興起將讓我們逼近一個"消失點”，此前計算機的形體從大到小，此后計算機將變得"無形”，使計算無處不在，智能融入日常生活。本書由計算專業(yè)領(lǐng)域的專家學者知名吳翰清執(zhí)筆，

本書共分8章，分別介紹了相關(guān)預(yù)備知識、線性方程組的迭代解法、非線性方程組的迭代解法、矩陣特征值的計算方法、函數(shù)逼近理論、常微分方程組的數(shù)值解法、邊值問題的數(shù)值方法和變分原理初步知識。本書內(nèi)容重基礎(chǔ)、輕理論、重應(yīng)用，編入了大量的應(yīng)用案例，盡量回避了相關(guān)理論證明。教材中每種算法均附上了算法步驟和實現(xiàn)代碼，具有很好的示范作用

試驗設(shè)計與數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析

基于圖像的三維重建是計算機視覺領(lǐng)域的重要研究方向，在文化遺產(chǎn)保護、數(shù)字化城市建模、駕駛導(dǎo)航、虛擬現(xiàn)實等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。傳統(tǒng)的三維重建算法通常僅利用圖像底層特征或簡單的場景語義類別（如天空、建筑）等信息從單幅或多幅圖像中推斷場景的空間結(jié)構(gòu)，在光照變化、透視畸變、弱紋理區(qū)域等諸多因素的影響時，往往難以獲得較好的結(jié)果。在