本書分5章。第1章介紹常微分方程的建模案例和基本概念。第2章介紹幾類重要一階微分方程的初等積分法及幾類可積的高階微分方程的求解。第3章闡述常微分方程初值問題解的存在性、**性，以及解關(guān)于初值的連續(xù)依賴性和可微性。第4章研究常微分方程組解的基本理論和求解方法。第5章介紹常微分方程數(shù)值計算和數(shù)學(xué)軟件求解方法，并給出建模應(yīng)用

本書是作者多年從事復(fù)變函數(shù)論雙語教學(xué)經(jīng)驗的總結(jié).其內(nèi)容設(shè)置完全適合我國現(xiàn)行高等院校(特別是師范院校)本科教學(xué)的教學(xué)目標與課時需要.本書內(nèi)容深入淺出、層次分明,理論體系嚴謹、邏輯推導(dǎo)詳盡,強調(diào)“分析式”教學(xué)法,在引入概念前,加入了必要的分析與歸納總結(jié),然后提出相應(yīng)的概念;在提出問題之后,進行推理分析、增加條件,最后得到問

近年來，隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在圖像分析、語音識別、自然語言理解等難點問題中都取得了十分顯著的應(yīng)用成果。本書系統(tǒng)地介紹了深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于機器人環(huán)境感知面臨的難點與挑戰(zhàn)，針對性地提出基于正則化深度學(xué)習(xí)的機器人環(huán)境感知方法,并結(jié)合機器人作業(yè)場景分類、多任務(wù)協(xié)同環(huán)境感知、機器人導(dǎo)航避障環(huán)境深度恢復(fù)、感知目

本書是大學(xué)本科非理科專業(yè)必修課“高等代數(shù)”課程教材。全書共九章：行列式、矩陣、線性方程組與n維向量空間、矩陣的特征值與特征向量、二次型、多項式、線性空間、線性變換、歐氏空間。本書將特征值與特征向量分為矩陣的特征值與特征向量(第四章)和線性變換的特征值與特征向量(8.4節(jié))兩部分，力求使得只修高等代數(shù)Ⅰ(第一章至第五章)

本書主要介紹本科高等代數(shù)中行列式理論、矩陣理論、線性方程組理論、多項式理論、線性空間理論等.。全書共分10章：第1章為行列式，第2章為矩陣，第3章為線性方程組，第4章為多項式，第5章為二次型，第6章為線性空間，第7章為線性變換，第8章為λ-矩陣,第9章為歐氏空間,第10章為雙線性函數(shù)(選修).本書每節(jié)都配有相應(yīng)的習(xí)題,

本書共六章,內(nèi)容包括:矩陣、行列式、線性方程組、矩陣的特征值與特征向量、二次型、線性空間與線性變換.每節(jié)配有適量習(xí)題,每章配有復(fù)習(xí)題,書末附有習(xí)題參考答案.本書脈絡(luò)清晰,以矩陣為線索并貫穿全書始末,內(nèi)容深入淺出,簡明扼要,闡述詳細.

本書是根據(jù)普通高等學(xué)校非數(shù)學(xué)專業(yè)本科線性代數(shù)課程教學(xué)大綱的基本要求，結(jié)合作者多年的教學(xué)實踐編寫而成。內(nèi)容包括：行列式、矩陣、線性方程組、方陣的特征值與特征向量、數(shù)值計算初步、應(yīng)用舉例。在保證課程體系和數(shù)學(xué)邏輯完整性的基礎(chǔ)上，本書更加重視體現(xiàn)出線性代數(shù)核心內(nèi)容是如何在實際問題中出現(xiàn)的，其理論是如何在解決實際問題中發(fā)揮作用

簡牘數(shù)學(xué)史論稿

本書內(nèi)容涵蓋了函數(shù)與極限、一元函數(shù)微分學(xué)、一元函數(shù)積分學(xué)、微分方程等內(nèi)容。本書講解深入淺出、通俗易懂、論證嚴謹，并且按照循序漸進的原則選編了大量教學(xué)例題和習(xí)題。本書在適當降低知識難度的前提下，突出高等數(shù)學(xué)的學(xué)習(xí)功能，突出邏輯思維和計算能力的培養(yǎng)。

本書第1~5章是變分方法所需要的泛函分析基礎(chǔ)內(nèi)容；第6章主要介紹了相互等價的Ekeland變分原理與Cansti不動點定理，側(cè)重于變分原理與不動點理論之間的關(guān)系；第7~8章是Sobolev空間和Banach空間中微分學(xué)的基本知識，同時討論了Poisson方程與泛函極值問題的互相轉(zhuǎn)化；第9~10章的重點是臨界點理論和泛函