本书从大数据概述入手，介绍了大数据的定义、特点、类型与价值，阐述了数据挖掘的基本概念，讨论了大数据处理技术，然后重点讲述了数据挖掘的基本算法和技术，包括聚类分析、关联规则挖掘、决策树和神经网络等，最后从具体的应用场景出发，深入探讨了大数据分析和数据挖掘在实际中的应用和实践，包括金融、医疗、电子商务等领域，展望了大数据分

通过研究协变量与响应变量条件分位数之间的关系，分位数回归模型作为一种对经典线性回归模型的显著推广而出现。跟经典的线性回归模型相比，分位数回归不仅能处理响应变量的位置转移，而且能处理尺度变换。分位数回归能稳健地处理偏态的响应变量，也能灵活地反应协变量效应，因此它已经在复杂数据分析中表现出了极大地实用性。纵向数据、高维成分

概率论与数理统计

从古到今，人们经常会深陷占卜带来的虚幻的错觉，低估巧合事件的发生概率因而以为有神秘力量在起作用，将事物复杂的发展规律简单化、线性化，进而做出与实际情况相去甚远的预测。数学可以在非线性发展的世界中充当向导的作用。有了数学的帮助，我们就可以通过理性和逻辑思考，避免直觉所犯的一系列错误。但即使是数学，在处理这个复杂世界的各种

《数值计算方法习题集》是《数值计算方法》的配套教材，内容包括数值计算引论、非线性方程的数值解法、线性代数方程组的数值解法、插值法、曲线拟合的小二乘法、数值积分和数值微分、常微分方程初值问题的数值解法和试题及解答等8章。前7章每章均由内容提要、习题及解答、同步练习题及解答三部分组成，一章给出了3份试题样卷及解答。随着计算

《数值计算方法理论与典型例题选讲(第二版)》是为理工类大学本科课程数值分析和计算方法编写的教材与课外自学指导两用书，主要内容包括引言、插值法、线性方程组的直接与迭代解法、方程求根、数据拟合与函数逼近、数值积分与数值微分、常微分方程数值解法、矩阵特征值与特征向量问题.此外，为了兼顾学生能力的培养和考试技能的提高，并帮助其

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本书提出采用围线积分方法（Sakurai-Sugiura方法）来处理一种非线性特征值问题，该方法不仅可以将原特征值问题转化为一个标准特征值问题，而且具有并行计算的架构。本书第1章着重介绍了用边界元法与围线积分方法来求解不同类型特征值问题的公式推导与算法算例；基于第1章算法的建立，本书第2章介绍了基于此算法的各类声子晶体

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