本書是作者依據多年從事模式識別教學和研究的體會,參考相關文獻編寫而成的,深入淺出地介紹了模式識別理論和技術的基本概念、原理、方法和實現。全書共分為11章,每章闡述模式識別中的一個知識點,內容包括貝葉斯決策、概率密度函數的估計、線性判別分析、非線性判別分析、組合分類器、無監(jiān)督模式識別、特征選擇、特征提取、半監(jiān)督學習及人工

大學計算機應用基礎是大中專院校非計算機專業(yè)學生的公共必修課之一，課程內容包括計算機系統(tǒng)概述、辦公自動化操作基礎、計算機網絡和網絡信息安全、新一代信息技術和大模型應用等方面的基礎知識以及大學生必不可少的信息處理能力和計算機應用技能等的相關培養(yǎng)和訓練。課程的教學目標主要包括3個方面。 1）認知目標 培養(yǎng)學生了解計算機系統(tǒng)、

本書是教育部“101計劃”核心教材數學領域中的概率學科的教材，共分上下兩冊。 概率論是從數量側面研究隨機現象規(guī)律性的數學學科，理論嚴謹、應用廣泛、發(fā)展迅速.概率思維已滲透到許多領域，概率方法已被廣泛采用.因此，“概率論”課程已成為與“數學分析”和“高等代數”并列的數學專業(yè)基礎課，通常分為概率論基礎與隨機過程兩部分，用兩

本書是有限單元法的基礎教材，系統(tǒng)闡述了有限單元法的基本理論，詳細介紹了各種線彈性問題的有限元分析方法，并簡要介紹了非線性問題的有限元分析方法�；�礎理論部分主要介紹平面單元、空間單元和等參數單元；專題部分介紹了桿梁單元和板殼單元，非線性部分主要介紹了材料非線性問題和幾何非線性問題；應用部分對目前常用的有限元商業(yè)軟件的發(fā)展

因析設計在試驗設計的理論及其應用中占有重要地位，它可以經濟有效地實施具有多個輸入變量的試驗，并已經廣泛地應用到很多領域。本書內容主要包括:①因析設計的數學基礎；②二水平最小低階混雜設計的理論構造方法、純凈效應的概念和純凈效應準則；③s水平最小低階混雜設計的理論構造方法，這里s是素數或者素數冪；④二水平最大估計容量設計的

本書是作者在總結課題組十多年來在無網格方法及其理論和應用方面研究工作的基礎之上,經過系統(tǒng)整理而著成的.本書內容豐富,不僅包括了無網格方法中構造逼近函數的重要方法,而且包括了求解一些(初)邊值問題的無單元Galerkin法、無網格邊界積分方程法和無網格配點法.在系統(tǒng)闡述這些無網格方法的基本原理之后,重點講述它們的性質、穩(wěn)

為理工科大學各專業(yè)普遍開設的“數值分析”課程編寫的教材.其內容包括插值與逼近，數值微分與數值積分，非線性方程與線性方程組的數值解法，矩陣的特征值與特征向量計算，常微分方程數值解法.每章附有習題并在書末給出了部分答案，每章還附有復習與思考題和計算實習題.全書闡述嚴謹，脈絡分明，深入淺出，便于教學.

數值線性代數旨在計算機上高效和準確實現各種矩陣運算，是科學和工程計算的核心，同時也為數據科學和人工智能提供核心算法。本教材從浮點表示和誤差分析開始，重點介紹線性方程組、最小二乘問題、特征值和奇異值分解等幾個經典數值線性代數問題的理論和算法。在此基礎上，結合擴散系統(tǒng)、圖繪制、主成分分析、譜聚類等應用案例，展示矩陣計算的應

本書基于“思想剖析，啟發(fā)思維；多為展示，淺入深出；性質分析，優(yōu)化性能；算法實踐，探究創(chuàng)新”的原則編寫，在體現算法思想、表達算法內容、剖析算法性質、展示高性能算法及其應用四個方面有新突破，并強調數值內容的創(chuàng)意處理與性質分析的可視化處理，希望幫助學生實現“真懂數學思想、能做算法分析、擅長建模計算、善于學科融合”的成才目標。

本書通過介紹基本的數值計算方法，培養(yǎng)學生對計算數學的理解，并掌握一定的解決實際問題的能力。主要內容包括四個模塊：數值代數、數值逼近、數值優(yōu)化、微分方程數值解。其中數值代數模塊包括：直接法與迭代法求解線性代數方程組、最小二乘問題、特征值和奇異值問題的基本算法等；數值逼近模塊包括：整體多項式和分片多項式插值、多項式的最佳一