本书定位于辅助学者联系企业、解决问题；启发企业凝练问题、联合作者；助力政府引导、出台激励政策；为学校与科研院所提供“如何将原创研究与服务国家有效结合起来”的思路；为新型研发机构提供“如何牵线搭桥，搭建企业、学者、政府连接桥梁”的灵感。帮助读者在应用数学研究方面具有更广泛和深入的理解。本书由中国工业与应用数学学会组织编写

本书基于ABAQUS6.14软件系统介绍了有限元分析的全部流程，并从实际应用出发，侧重ABAQUS软件的实际操作和工程问题求解，针对有限元分析流程中各个相关的知识点进行了详细讲解并与案例结合，详细和重点介绍了有限元分析基本流程和ABAQUS的相关功能模块。本书结合实例，主要讲解ABAQUS6.14软件系统在材料科学领域

《Python应用数值方法解决工程和科学问题》是为想要学习和应用数值方法来解决工程和科学问题的学生撰写的。书中提供了足够丰富的理论知识。如果读过本书的姊妹篇《工程与科学数值方法的MATLAB实现(第4版)》，就会发现过渡到Python程序是无缝的！不需要事先具有Python编程经验。本书以解决问题为导向，强调理论联系实

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

在中国科大“高等应用数学”课程讲义的基础上编写而成，是研究生从事科学研究的“入门”课。第1～3章主要介绍应用数学处理问题的思路，回顾大学数学基础并引出渐近分析方法；第4～5章通过案例介绍应用数学的分析过程；第6～7章介绍量纲分析和尺度化等数学问题的简化方法；第8～10章介绍正则摄动、奇异摄动、多尺度摄动等各种摄动方法；

本书是在《ProbabilityandStatistics（概率论与数理统计）》的基础修订而来，全书总共11章，包括：引言、随机变量及其概率分布、数字特征、大数定律与中心极限定理、统计量及其概率分布、参数估计和假设检验、回归分析、方差分析、马尔科夫链等内容，本书用丰富的例子讲述各种基本概念、基本理论和基本方法，在叙述上