本書(shū)系雙語(yǔ)教材，主體部分用英語(yǔ)撰寫(xiě)，延伸閱讀部分用漢語(yǔ)撰寫(xiě).主體部分主要內(nèi)容包括：常見(jiàn)數(shù)學(xué)公式和數(shù)學(xué)表達(dá)式的英語(yǔ)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(wèn)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

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(kāi)始，出現(xiàn)大量基本解方法的計(jì)算，但鮮有

本書(shū)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(shū)之一,本書(shū)考慮到工科各專(zhuān)業(yè)對(duì)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(duì)數(shù)值計(jì)算

本書(shū)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(lái)的國(guó)內(nèi)外**研究進(jìn)展。全書(shū)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(kāi)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�！禣rigin科研繪圖與學(xué)術(shù)圖表繪制從入門(mén)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(lèi)型及其導(dǎo)入方法、二維繪圖、三維繪圖

本書(shū)詳細(xì)介紹了ANSYS公司的有限元分析平臺(tái)Workbench2022的應(yīng)用。通過(guò)本書(shū)的學(xué)習(xí)，讀者不僅能掌握軟件的基本操作，還能提高解決實(shí)際問(wèn)題的能力。全書(shū)共13章，第1章以各個(gè)分析模塊為基礎(chǔ)，介紹ANSYSWorkbench2022的界面、啟動(dòng)菜單設(shè)置及與常見(jiàn)CAD軟件集成等內(nèi)容。第2章～第13章以項(xiàng)目案例為指導(dǎo)，主

本書(shū)從MATLAB基礎(chǔ)語(yǔ)法講起,介紹了基于MATLAB函數(shù)的科學(xué)計(jì)算問(wèn)題求解方法,實(shí)現(xiàn)了大量科學(xué)計(jì)算算法。本書(shū)分為三大部分。第1章和第2章為MATLAB的基礎(chǔ)知識(shí),對(duì)全書(shū)用到的MATLAB基礎(chǔ)進(jìn)行了簡(jiǎn)單介紹。第3-12章為本書(shū)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(shū)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(chē)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(chē)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法。本書(shū)體現(xiàn)了作者在RNA遺傳算

本書(shū)面向應(yīng)用,介紹各種數(shù)值計(jì)算方法的基本原理及Python程序?qū)崿F(xiàn)。全書(shū)共分十五章,主要內(nèi)容包括:緒論、Python基礎(chǔ)、非線性代數(shù)方程的求根、插值、數(shù)值微分與數(shù)值積分、線性及非線性方程組求解、樣條函數(shù)、最小二乘法與回歸分析、常微分及偏微分方程的求解、過(guò)程最優(yōu)化、MonteCarlo模擬、智能優(yōu)化算法。

在這本書(shū)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(shū)提出線性矩陣方程的兩類(lèi)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(lèi)算法的各章節(jié)之間密切相關(guān)并層層遞進(jìn)。最后，本書(shū)給出了幾類(lèi)線性矩陣方程的解析算法，推廣了國(guó)外專(zhuān)