本书介绍作者近年来提出的最小约束违背优化新方向和相关研究成果,主要内容包括最小约束违背线性锥优化、最小约束违背二次规划、最小约束违背非线性凸优化、一类最小约束违背极小极大优化问题、最小约束违背非凸约束规划和一般度量下的最小约束违背凸优化.《BR》理论方面的进展包括以最小违背平移为工具,延拓了各类凸优化问题的对偶理论,证

本书共用六章的篇幅介绍了排序、覆盖和博弈等相关问题研究结果，分别从近似算法、在线算法和算法博弈论三个层面进行了阐述。每个部分都对应着一个独立问题的算法设计与分析结果，并给出了具体算法和分析步骤。特点：本书既重视近似算法的理论基础，又注重实践应用。通过对经典算法和实际案例的分析，读者能够理解理论知识的实际应用，并学习如何

本书共12章，包括Abaqus概述、Abaqus建模、定义属性和分析步、定义相互作用和载荷边界条件、划分网格与分析作业、可视化后处理、线性静力学分析、非线性力学分析、模态分析、显式动力学分析、热力学分析用户子程序等知识。本书在知识点的讲解过程中，结合大量的实例案例，详细介绍了Abaqus2022有限元分析全方位的知识应

本书介绍Patran2020的基本操作以及Dytran2020的求解分析。全书共15章，前8章分别介绍了MSCSoftware公司软件Patran和Dytran的基本功能、Patran建模和Dytran分析过程、创建几何模型、划分有限元网格、单元属性、约束和加载、流固耦合、运行分析。第9章至第15章涵盖Dytran对应

本书以Ansys2024为依据，对AnsysWorkbench分析的基本思路、操作步骤、应用技巧进行了详细介绍，并结合典型工程应用实例详细讲述了AnsysWorkbench的具体工程应用方法。本书前9章为操作基础，详细介绍了AnsysWorkbench分析全流程的基本步骤和方法，包括AnsysWorkbench2024

本书分为6篇：第1篇智能优化的理论基础，内容包括优化理论和智能优化方法概述；第2篇进化算法，内容包括遗传算法、DNA算法、Memetic算法和文化算法；第3篇仿人智能优化算法，内容包括神经网络算法、模糊逻辑算法、思维进化算法；第4篇群智能优化算法，内容包括蚁群优化算法、粒子群优化算法、混合蛙跳算法、猴群算法、自由搜索算

本书主要内容包括Origin入门，表格管理，数据管理，矩阵管理，数据可视化，三维数据可视化，数学统计分析，数据运算，数据分析等内容，覆盖了科学绘图与数据分析的各个方面，实例丰富而典型，将重点知识进行融入应用，指导读者有的放矢地进行学习。

本书以Python作为程序设计语言，采用理论与实训案例相结合的形式，深入浅出地介绍数学、数据分析和人工智能领域的核心知识。全书共9章，涵盖Python的基础语法、数字运算和方程求解、矩阵运算和线性代数、数据可视化、微积分应用、统计分析、概率论基础、优化算法、机器学习应用等知识。

本书共14章，第1-4章以各个分析模块为基础，介绍ANSYSWorkbench2022及其与其他软件的集成、几何建模、网格划分、结果后处理等内容。第5-14章以项目实例为指导，主要讲解Workbench在结构静力学分析、结构动力学分析、热力学分析、接触分析、电磁场分析、线性屈曲分析、结构优化分析、流体动力学分析、多物理

本书根据ABAQUS2022有限元软件的功能，结合不同学科及工程应用，按照从简单到复杂的原则分为两部分，共18章。第1-6章按软件功能依次讲解了几何模型的建立、分析步及载荷边界条件的定义、相互作用定义、网格划分、分析和后处理等；第7-18章按照不同学科专业领域所涉及的实际工程问题，结合实例分别介绍了ABAQUS在静力学