本书基于MATLAB2020a软件,根据常用优化算法进行编写,包含多种优化算法的MATLAB实现方法,可以帮助读者掌握MATLAB在优化算法中的应用。全书分为4部分,包括MATLAB基础知识、常规优化算法、智能优化算法和拓展运用。第一部分从初识MATLAB开始详细介绍MATLAB基础、程序设计、图形绘制等内容;第二部分
本书针对群智能优化算法并不能保证一定能够获得全局最优解,经常在一些问题上陷入局部最优等问题,受流体搜索算法设计过程以及支持向量机中核映射的启发,提出了一种新的群智能优化算法--核搜索优化算法。书中介绍了核搜索优化算法的数学原理和优化流程,并对该算法进行了基准函数测试,结果表明,核搜索优化算法相比其他主流算法,表现出更好
数学是研究科学的基础工具,书名所述学科的一些题目有其深刻的数学原理.但课本未有详尽清晰的论证,或根本不作论证.本书将作详尽清晰的论证,以供有关专家、教师、学生参考.
本书首先介绍MATLAB语言程序设计的基本内容,在此基础上系统介绍各个应用数学领域的问题求解,如基于MATLAB的微积分问题、线性代数问题、积分变换与复变函数问题、非线性方程与**化问题、常微分方程与偏微分方程问题、数据插值与函数逼近问题、概率论与数理统计问题的解析解和数值解方法等;还介绍了较新的非传统方法,如模糊逻辑
优化技术是一种以数学为基础,用于求解各种工程问题优化解的应用技术。本书较为系统地介绍了优化技术的基本理论和方法以及现有绝大多数优化算法的MATLAB程序。本书内容包括无约束和约束优化方法、规划算法等经典优化技术以及遗传算法、粒子群等现代优化算法,而对于其他优化算法及群智能优化算法的基本理论、实现技术以及算法融合,读者可
ANSYSWorkbench2022/LS-DYNA实现了LS-DYNA求解器的强大计算功能与ANSYSWorkbench中提供的前处理和后处理工具的完美结合。本书对ANSYSWorkbench2022/LS-DYNA进行了由浅入深的讲解,全书分为两大部分:第一部分介绍了ANSYSWorkbench2022/LS-DY
本书是应用数学与计算数学中有关曲面及多元函数插值、逼近、拟合的入门书籍,从多种物理背景、原理出发,导出相应的散乱数据拟合的数学模型及计算方法,进而逐个进行深入的理论分析。书中介绍了多元散乱数据拟合的一般方法,包括多元散乱数据多项式插值、基于三角剖分的插值方法、Boole和与Coons曲面、Sibson方法或自然邻近法、
本书是理工科高等院校普遍开设的数值计算原理课程的辅导教材,书中内容覆盖数值计算原理中的误差分析、插值法、曲线拟合、数值积分与数值微分、非线性方程求根、线性方程数值解法、特征值数值解法以及常微分方程初值问题数值解等知识点。全书共9章,每章包含知识点概述、典型例题解析、习题详解、同步训练题以及同步训练题答案,帮助学生加强对
本书阐述现代科学与工程计算中各种常用算法的基础知识与编程实现方法,内容包括设计数值算法的原则、非线性方程的数值解法、线性方程组的直接法与迭代法、函数插值法与昀小二乘拟合法、数值积分法与数值微分法、常微分方程初值问题的数值解法、矩阵特征值与特征向量计算的数值方法等。每章首先阐述基础知识要点,其次给出相应算法的详细描述,然
"本书着重介绍现代科学计算中常用的数值计算方法及其原理,包括插值法、函数逼近与曲线拟合、数值积分、常微分方程的数值方法、线性代数方程组的解法、非线性方程和方程组的解法及矩阵特征值与特征向量的计算。每章附有习题(书末有答案)及数值实验题。本书在附录中给出了用matlab程序设计实现各章数值实验题的求解过程。本书可作为理工