本書基于科學(xué)與工程中的數(shù)學(xué)問題，主要介紹誤差及算法的穩(wěn)定性、線性方程組的直接解法與迭代解法、函數(shù)的插值與逼近、數(shù)值積分與微分、非線性方程（組）的數(shù)值解法、特征值問題的數(shù)值解法和常微分方程初值問題的數(shù)值解法。本書分為理論知識部分和實驗部分，二者各有側(cè)重，相輔相成。本書適合數(shù)學(xué)、力學(xué)、計算機等理工科的本科生，以及理工科相關(guān)

所謂的康德主義他這里用的是康德的第一條絕對命令，大致來說，在參與博弈時，每個人都會思考：假設(shè)其他人都進行和我現(xiàn)在相同的行動，我能否得利？本書是羅默最近十年主要在做的工作，他向讀者介紹了一些生產(chǎn)經(jīng)濟中，消費者或者生產(chǎn)者內(nèi)部存在類似的康德博弈的。本書是用現(xiàn)代經(jīng)濟學(xué)的效用理論和博弈論重新闡釋合作經(jīng)濟學(xué)的基本概念，通過一些純粹

最優(yōu)化技術(shù)是科學(xué)與工程領(lǐng)域中的重要數(shù)學(xué)工具。本書首先介紹非線性方程組的解析與數(shù)值解法，然后介紹各個分支的最優(yōu)化問題建模與求解方法，包括無約束最優(yōu)化、凸優(yōu)化(如線性規(guī)劃、二次型規(guī)劃與幾何規(guī)劃等)、非線性規(guī)劃、混合整數(shù)規(guī)劃、多目標規(guī)劃與動態(tài)規(guī)劃等，最后簡要介紹智能優(yōu)化方法，并與常規(guī)方法進行對比研究。與傳統(tǒng)的最優(yōu)化技術(shù)方面的

積分嵌套拉普拉斯近似（IntegratedNestedLaplaceApproximation，INLA）是一種新的近似貝葉斯計算方法，相比傳統(tǒng)的馬爾可夫鏈蒙特卡羅（MCMC）方法，它可以高效地擬合多種貝葉斯模型。INLA旨在解決潛在高斯馬爾可夫隨機場模型參數(shù)的邊際推斷，利用模型中潛在變量的條件獨立性來提高計算速度�！�

本書是《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》的配套輔導(dǎo)用書．本書內(nèi)容依據(jù)教材中章節(jié)次序編排．全書共9章，每章基本上又分4個板塊，即內(nèi)容概要；題型歸納與例題精解；測試題及其答案；課后習(xí)題解答．

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

在這本書中，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。本書提出線性矩陣方程的兩類算法(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，同時把線性矩陣方程的一般迭代解推廣到約束解，這兩類算法的各章節(jié)之間密切相關(guān)并層層遞進。最后，本書給出了幾類線性矩陣方程的解析算法，推廣了國外專

隨著計算機軟件的發(fā)展，許多復(fù)雜的計算可以由計算機完成。本書講述了運籌學(xué)的基礎(chǔ)知識和相關(guān)算法，主要介紹了與運籌學(xué)問題求解密切相關(guān)的LINDO、Lingo、WinQSB、MATLAB軟件的使用方法。其主要內(nèi)容包括運籌學(xué)實驗軟件簡介及操作、線性規(guī)劃實驗、對偶理論與靈敏度分析實驗、整數(shù)規(guī)劃實驗、運輸問題與指派問題實驗、目標規(guī)劃

《ABAQUS2022中文版有限元分析從入門到精通》以有限元軟件ABAQUS2022為對象，系統(tǒng)地介紹了ABAQUS2022的各種基本功能。全書分為11章，主要從線性結(jié)構(gòu)靜力問題、接觸問題、材料非線性問題、結(jié)構(gòu)模態(tài)問題、顯式非線性問題、熱應(yīng)力問題、多體系統(tǒng)問題、多步驟問題及子程序開發(fā)9個方面系統(tǒng)地講解了ABAQUS20

《Ansys2022有限元分析從入門到精通》以Ansys2022為依托，對Ansys分析的基本思路、操作步驟和應(yīng)用技巧進行詳細介紹，并結(jié)合典型工程應(yīng)用實例詳細講述了Ansys具體工程應(yīng)用方法。本書共分為4篇20章：第1篇為操作基礎(chǔ)篇（第1~6章），詳細介紹Ansys分析全流程的基本步驟和方法；第2篇為專題實例篇（第7~