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本书深入浅出地介绍了数值计算的基本概念、常用方法及其程序实现。内容涵盖数值计算的一般概念和误差分析的常用方法，线性方程组的直接解法，插值的概念及主要插值方法，迭代法求解方程、线性方程组及非线性方程组的常用方法，数值积分与数值微分的常用方法，函数逼近的概念及常用方法，求解矩阵特征值与特征向量的常用方法，求解一阶常微分方程

本书以近邻思想、同步聚类模型及快速同步聚类算法为研究课题，重点研究了基于近邻图与单元网格图的聚类算法、基于近邻势与单元网格近邻势的聚类算法、快速同步聚类算法、基于Vicsek模型线性版本的同步聚类算法、基于线性加权Vicsek模型的收缩同步聚类算法、基于分而治之框架与收缩同步聚类算法的多层同步聚类方法和基于ESynC算

本书系统地介绍了运筹学中的主要内容，重点讲解了应用广泛的线性规划、运输问题、整数规划、图论与网络计划、存储论、决策分析等内容。本书强调学以致用，以大量实际问题为背景引出运筹学各分支的基本概念、模型和方法，具有很强的实用性。在基本原理和方法的介绍方面，本书尽量避免使用复杂的理论证明，而是通过大量通俗易懂的例子对理论方法进

本书的目的是考虑大型且具有挑战性的多阶段决策问题，这些问题原则上可以通过动态规划和**控制来解决，但它们的精确解决方案在计算上是难以处理的。本书讨论依赖于近似的解决方法，以产生具有足够性能的次优策略。这些方法统称为增强学习，也可以叫做近似动态规划和神经动态规划等。本书的主题产生于**控制和人工智能思想的相互作用。本书的

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本书共分为九章，内容包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计学的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析及回归分析。本书总结并融入编者多年来一线教学的实践经验并结合现今政策文件，从教与学两个方面综合考虑修订而成。

本书采纳了人本主义社会学最为常见的一种研究视角，也即将互联网时代短视频行业中决定视觉呈现结果的算法看作一种实践逻辑，将算法实践纳入到技术－组织－个人的研究框架下，强调算法实践的社会情境性和社会嵌入性，并重点关注渗透在其中的人类主观能动性，最终展示出各类社会行动者在与算法实践互动的过程中，如何持续地、动态地参与着算法实践

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本书分为预备知识、基础模块和进阶模块三部分，内容包括空间解析几何及其应用、多元函数微积分及其应用、线性代数及其应用、概率统计及其应用等内容。全书遵循学生认知规律，注重数学的育人功能，以“悟学用”为主线进行内容编排，突出“专数”结合，融入数学文化和数学建模思想，图文并茂、结构严谨、说理透彻、通俗易懂。书中例题与习题覆盖面