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

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

內(nèi)容簡介本書較為系統(tǒng)地介紹了數(shù)值線性代數(shù)的基本理論、方法及其主要算法的MATLAB程序?qū)崿F(xiàn)。全書共7章，內(nèi)容包括數(shù)值線性代數(shù)理論基礎(chǔ)、正交變換Krylov子空間、解線性方程組的矩陣分裂迭代法、解線性方程組的子空間方法、解線性方程組的矩陣分解法、線性最小二乘問題的數(shù)值解法和矩陣特征值問題的數(shù)值方法。書中配有豐富的例題和習(xí)

本書以ANSYS2021版本為依據(jù)，對ANSYS分析的基本思路、操作步驟、應(yīng)用技巧進(jìn)行了詳細(xì)介紹，并結(jié)合典型工程應(yīng)用實(shí)例詳細(xì)講解了ANSYS的具體應(yīng)用方法。全書分為兩篇，共計(jì)15章。第1篇為操作基礎(chǔ)，詳細(xì)講解了ANSYS分析全流程的基本步驟和方法，包括ANSYS概述、幾何建模、劃分網(wǎng)格、施加載荷、求解和后處理等內(nèi)容。第

《高等概率論》從Kolmogorov公理化體系出發(fā),主要講授高等概率論的基礎(chǔ)概念和基本方法,分概率論、隨機(jī)過程和鞅論三部分內(nèi)容.《高等概率論》共十章,具體包括緒論、概率空間與隨機(jī)變量、分布與積分、條件數(shù)學(xué)期望、隨機(jī)變量列的收斂、特征函數(shù)及其應(yīng)用、隨機(jī)過程基礎(chǔ)、鞅論基礎(chǔ)、可選時定理的應(yīng)用、隨機(jī)點(diǎn)過程等.《高等概率論》在內(nèi)

以理性選擇模型為基礎(chǔ)發(fā)展而來的博弈理論，是20世紀(jì)人類知識最重要的進(jìn)展之一，它為我們洞察、認(rèn)識和理解人類社會提供了重要的理論、方法與工具。本書覆蓋了博弈論的所有重要理念，系統(tǒng)介紹了博弈論的基本理論與研究方法，注重博弈論在經(jīng)濟(jì)學(xué)中的應(yīng)用，對經(jīng)濟(jì)學(xué)中的經(jīng)典博弈論實(shí)例，如寡頭競爭、公共產(chǎn)品、討價還價、保險(xiǎn)市場、聲譽(yù)理論、拍賣

在排序問題的研究中,一方面問題模型求解方法的多樣性,另一方面實(shí)際的生產(chǎn)和服務(wù)需求使得問題新模型不斷涌現(xiàn),使得經(jīng)典排序的基本假設(shè)被不斷突破.工時可變的排序問題,是一類非常重要的非經(jīng)典排序問題.《工時可變的排序模型與算法》介紹了工時可變排序問題的重要性和現(xiàn)實(shí)意義,介紹了三類工時可變的排序問題,以及在重新排序中的應(yīng)用.《工時

本書深入全面地講解了現(xiàn)代推薦算法，同時兼顧深度和廣度，介紹了當(dāng)下較前沿、先進(jìn)的各類算法及其實(shí)踐。本書從總覽篇開始，介紹推薦系統(tǒng)的基本概念及工作環(huán)節(jié)。在模型篇中，除了梳理推薦系統(tǒng)的發(fā)展史，本書還重點(diǎn)講解面向工業(yè)實(shí)踐的選擇及改進(jìn)，為讀者打下推薦系統(tǒng)的算法基礎(chǔ)；進(jìn)而帶著讀者進(jìn)階到前沿篇、難點(diǎn)篇，面對推薦系統(tǒng)中的各式問題，給出

本書將模糊數(shù)據(jù)作為統(tǒng)計(jì)學(xué)研究范疇的對象，特別是以具有凸性的模糊數(shù)據(jù)作為研究對象，將統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法和模糊數(shù)學(xué)理論有機(jī)地結(jié)合起來，尤其是將α截集與置信區(qū)間分析方法相結(jié)合，提出并研究了模糊統(tǒng)計(jì)估計(jì)方法、廣義模糊估計(jì)量等。這些成果豐富和發(fā)展了模糊數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方法，在模糊數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方法的方法論、認(rèn)識論上具有一定程度的創(chuàng)新發(fā)展。