应用数理统计是一门搜集、整理、分析和解释统计数据的方法论学科，用于探索统计数据内在的数量规律性。本书内容分为8章，各个章节都使用实例来引入主题，并把统计概念、算法原理和一些非常实际的问题联系在一起进行讲解。每章后面都有与概念和计算有关的习题，这些习题能使读者更深刻地理解内容。同时，这种安排也使得本书适用于知识水平

本书按照2023年最新硕士研究生考研大纲的要求编写，是一本适合考研复习使用的讲解类全书。内容包括基础知识梳理、基本题型解析、经典考研真题、大学生数学竞赛真题以及综合提升拓展等，汇集了高等数学考研的基本解题思路、方法和技巧，融入编者多年教学及考研辅导的经验总结。每章根据考纲划分小节，节内包括知识清单、高频题型、核心考点、

本书从MATLAB基础语法讲起,介绍了基于MATLAB函数的科学计算问题求解方法,实现了大量科学计算算法。本书分为三大部分。第1章和第2章为MATLAB的基础知识,对全书用到的MATLAB基础进行了简单介绍。第3-12章为本书的核心部分,包括线性方程组求解、非线性方程求解、数值优化、数据插值、数据拟合与回归分析、数值积

本书介绍了智能优化算法中的RNA遗传算法，包括RNA遗传算法、具有茎环操作的RNA遗传算法、受蛋白质启发的RNA遗传算法、信息熵动态变异概率的RNA遗传算法、自适应策略的RNA遗传算法、发夹交叉操作RNA遗传算法的桥式吊车支持向量机建模和发夹变异操作RNA遗传算法的桥式吊车神经网络建模方法。本书体现了作者在RNA遗传算

最优化技术是科学与工程领域中的重要数学工具。本书首先介绍非线性方程组的解析与数值解法，然后介绍各个分支的最优化问题建模与求解方法，包括无约束最优化、凸优化(如线性规划、二次型规划与几何规划等)、非线性规划、混合整数规划、多目标规划与动态规划等，最后简要介绍智能优化方法，并与常规方法进行对比研究。与传统的最优化技术方面的

聚类问题在计算机科学和运筹学领域中均有着广泛的应用。本书研究聚类问题带下界约束的模型，主要研究聚焦带下界约束的k-中位问题。第一章介绍k-中位问题以及相关聚类模型的研究背景。第二章介绍带下界约束的k-中位问题的现有近似算法。第三章介绍广义的带下界约束的k-中位问题的近似算法。第四章介绍带下界约束的k-中位问题的其

本书共十二章，主要内容包括：函数、极限、连续，导数与微分，导数的应用，不定积分，定积分，定积分的应用，微分方程，向量代数、空间解析几何，多元函数微分学，重积分，无穷级数，曲线积分与曲面积分。本书可作为工科类高职高专院校的教材，也可作为专升本等学历提升人员的参考书。

本书提出了一种自适应多目标优化微分进化(SA-MODE)算法。该优化策略包括对多目标问题的扩展微分进化算法，通过在原算法中加入两个经典算子。因此，提出了秩排序和与两种方法动态更新微分进化参数和种群大小相关的拥挤距离，以减少目标函数的计算次数。在这种新的优化策略中，利用收敛率的概念动态更新种群规模来评估种群的同质性，并对

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《Ansys2022有限元分析从入门到精通》以Ansys2022为依托，对Ansys分析的基本思路、操作步骤和应用技巧进行详细介绍，并结合典型工程应用实例详细讲述了Ansys具体工程应用方法。本书共分为4篇20章：第1篇为操作基础篇（第1~6章），详细介绍Ansys分析全流程的基本步骤和方法；第2篇为专题实例篇（第7~