本書系統(tǒng)地介紹了模擬植物生長算法提出的背景和方法論依據(jù),對其原理進行詳細的介紹。本書重點對模擬植物生長算法在國內(nèi)外的不同應(yīng)用領(lǐng)域進行了總結(jié),特別對本書作者近年來對斯坦納最小樹問題、二層規(guī)劃問題、丟番圖方程等問題分別進行了闡述和求解,使作者全方位地認識模擬植物生長算法的求解特點和計算方法。
有限元語言是一種適用于有限元方法求解偏微分方程的模型語言。采用有限元語言編程就是書寫偏微分方程和算法,然后由生成器產(chǎn)生全部FORTRAN語言的有限元程序。本書的主要內(nèi)容包括:微分方程表達式,單物理場算法和多場耦合有限元算法的描述語言;元件化程序設(shè)計方法;有限元的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu);形函數(shù)庫,微分算子庫,單物理算法庫等。
本書系統(tǒng)地介紹了非線性最優(yōu)化問題的有關(guān)理論與方法,主要包括一些傳統(tǒng)理論與經(jīng)典方法,如非線性最優(yōu)化問題的最優(yōu)性理論,無約束優(yōu)化問題的線搜索方法、共軛梯度法、擬牛頓方法,約束優(yōu)化問題的可行方法、罰函數(shù)方法和SQP方法等,同時也吸收了新近發(fā)展成熟并得到廣泛應(yīng)用的成果,如信賴域方法、投影方法等。
本書是數(shù)理統(tǒng)計學(xué)的專業(yè)基礎(chǔ)課教材。內(nèi)容包括緒論、抽樣分布、點估計、區(qū)間估計、假設(shè)檢驗、非參數(shù)檢驗和分布的檢驗、Bayes方法和統(tǒng)計判決理論等七章,各章都配備了習(xí)題,可供綜合性大學(xué)和師范院校數(shù)學(xué)系或統(tǒng)計系本科生"數(shù)理統(tǒng)計"課的教材或參考書。具備微積分、矩陣代數(shù)及概率論基本知識的讀者皆可使用本書。
作者針對高維稀疏數(shù)據(jù)挖掘問題,從數(shù)據(jù)預(yù)處理的角度,研究對象—屬性空間的劃分問題,其目的是把所研究的數(shù)據(jù)挖掘空間分解為若干規(guī)模較小的對象—屬性空間,從而降低實際數(shù)據(jù)挖掘的難度。本書針對高維稀疏數(shù)據(jù)挖掘問題,以降低數(shù)據(jù)挖掘規(guī)模,建立了體系完整的數(shù)據(jù)預(yù)處理理論和方法,具有很強的理論意義和實際應(yīng)用前景。
本書主要對幾類常用的非線性優(yōu)化算法:共軛梯度法、擬牛頓法、鄰近點法、信賴域方法以及求解約束優(yōu)化問題的梯度投影法、有限記憶BFGS方法、Topkis-Veinott方法等逐一作了介紹,尤其著重于對這幾類算法的改進和擴展應(yīng)用,包含對共軛梯度法參數(shù)的討論、修正的共軛梯度法、修正的擬牛頓公式及對應(yīng)的修改的擬牛頓算法、非單調(diào)的B
本書系統(tǒng)而深入地介紹了迭代方法、預(yù)處理技術(shù)及其并行計算。迭代法涉及分裂方法、并行多分裂方法、Krylov子空間方法、并行Krylov子空間方法、Newton法及其變形;預(yù)處理技術(shù)涉及一般代數(shù)預(yù)處理、問題相關(guān)預(yù)處理、多層和多重網(wǎng)格預(yù)處理以及非線性預(yù)處理;為了方便實施,介紹了方法在諸多方面的應(yīng)用,并用統(tǒng)一框架介紹了網(wǎng)上可得
算法數(shù)論(第二版)
非線性最優(yōu)控制計算方法及其應(yīng)用
《線性模型分析方法——適用于動物科學(xué)和動物醫(yī)學(xué)》通過大量實例詳細介紹線性模型的建立方法和統(tǒng)計分析的基本原理、方法與常見問題,包括回歸分析模型及其應(yīng)用、方差協(xié)方差分析模型及其應(yīng)用、多元線性模型及其應(yīng)用、線性混合模型及其應(yīng)用、線性混合模型參數(shù)估計方法等,統(tǒng)計分析方法包括*小二乘(LS)法、*小范數(shù)二次無偏估計(MINQUE
突變理論一直是前沿?zé)狳c課題之一,在自然科學(xué)和社會科學(xué)領(lǐng)域均獲得了極大的關(guān)注與深入的研究。 《迭代突變論札記》從一個典型的非線性Logistic方程出發(fā),從迭代的角度剖析突變發(fā)生的成因!兜蛔冋撛洝钒ㄉ仙屯蛔儯陆敌屯蛔,Δ脈沖突變和sinm(·)、cosm(·)脈沖的非線性及突變模型!兜蛔冋撛洝愤給
本書主要內(nèi)容包括服裝版型設(shè)計概述,版型出樣依據(jù)、出樣方法及出樣技術(shù),并對裙、褲、衣身、衣領(lǐng)和衣袖的版型設(shè)計做了詳盡的分析總結(jié),最后探討了工業(yè)化樣板的制訂和推檔技術(shù)。
內(nèi)容簡介本書屬《經(jīng)濟數(shù)學(xué)基礎(chǔ)叢書》,在第一版的基礎(chǔ)上修訂再版。全書共9章,內(nèi)容包括:隨機事件與概率、隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律和中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、方差分析與回歸分析、sPSS統(tǒng)計軟件介紹。每章均配有不同難易程度的適量習(xí)題,書末附有習(xí)題答案。 本次修訂保持了原教材
本書與主教材配套使用,內(nèi)容包括隨機事件和概率、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、樣本及抽樣分布、參數(shù)估計和假設(shè)檢驗。本書可以作為獨立學(xué)院本科生概率論與數(shù)理統(tǒng)計的跟蹤聯(lián)系冊,也可以作為電大、成教相關(guān)學(xué)生的練習(xí)冊。
《概率論與建模(第二版)》遵循高等院校教學(xué)指導(dǎo)委員會關(guān)于概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程的教學(xué)基本要求編寫而成,《概率論與建模(第二版)》共9章,分別是隨機事件與概率、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗和方差分析和回歸分析。
《概率統(tǒng)計與數(shù)學(xué)模型學(xué)習(xí)指導(dǎo)》為《概率統(tǒng)計與數(shù)學(xué)模型》的配套學(xué)習(xí)指導(dǎo)教材,內(nèi)容包括每一章的基本要求?內(nèi)容提要?釋疑解難?典型例題以及教材的習(xí)題解答.第1~5章介紹概率論的基本知識,包括隨機事件與概率?隨機變量及其分布?多維隨機變量及其分布?隨機變量的數(shù)字特征?大數(shù)定律與中心極限定理等;第6~9章介紹數(shù)理統(tǒng)計的基本知識,
《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》系統(tǒng)地介紹概率論與數(shù)理統(tǒng)計的基本內(nèi)容以及數(shù)理統(tǒng)計的基本思想、原理與方法.內(nèi)容包括隨機事件與概率、一維隨機變量及其概率分布、多維隨機變量及其概率分布、數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、樣本及抽樣分布、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、方差分析與回歸分析.各章都配有適量的例題與習(xí)題,習(xí)題又分為用于基本知識與計算訓(xùn)練的
《數(shù)值計算方法及其程序?qū)崿F(xiàn)》力圖探索數(shù)值計算方法教學(xué)的一種新嘗試,立足于數(shù)學(xué)思維而面向科學(xué)計算,適應(yīng)應(yīng)用型人才的培養(yǎng)需要,內(nèi)容處理上突出數(shù)值計算方法的基本設(shè)計和內(nèi)涵理解.《數(shù)值計算方法及其程序?qū)崿F(xiàn)》旨在介紹科學(xué)計算中常用的數(shù)值計算方法及其理論,包括數(shù)值計算方法的意義、插值方法、數(shù)值積分與數(shù)值微分、非線性方程求根、線性方
《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(第四版)》體系新穎、結(jié)構(gòu)嚴謹、內(nèi)容翔實、敘述清晰、重點突出、難點分散、例題典型、習(xí)題豐富。重視對學(xué)生分析、推理、計算和應(yīng)用數(shù)學(xué)能力的培養(yǎng)。內(nèi)容包括:隨機事件及其概率、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征與極限定理、樣本及其分布、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、回歸分析與方差分析、正交試驗設(shè)