格拉姆G施密特过程在线性方程组求解、特征值计算、最小二乘问题中应用广。本书深入讨论矩阵误差分析的思想和理论,主要内容包括误差分析基础知识、传统和改进的格拉姆G施密特算法、重正交技术、极小残差法、分块算法等,证明过程用到的相关算法也都在有限精度下进行了分析。
本书主要是对数学分析和数值分析中的若干问题与方法进行探究和剖析,是作者近年来在该方面研究工作的积累和总结。其主要内容包括:一种生成迭代数列的新方法、含中介值微分等式证明题的构造新策略、数值微分公式的对偶校正公式、几个典型数列极限问题的推广、不定积分的解法探究、关于几个定积分问题的探究与拓展、几类积分不等式的构造问题探究
本教材依据《大学计算机基本要求》,从信息与社会、平台与计算、程序与算法、数据与智能四个维度进行组织。其中,信息与社会部分包括:信息与编码,信息伦理与法律,信息技术与社会变革,信息安全与隐私保护;平台与计算部分包括:计算模式演变,计算机的组织与结构,计算机的输入输出接口,计算机网络,物联网,新型计算系统(云计算、边缘计算
全书内容包括七个部分:绪论、误差和数据处理、线性方程组的数值解法、非线性方程(组)的数值解法、数值积分与微分、常微分方程(组)的数值解法、偏微分方程的数值解法。这些内容通过例题分多个步骤给以展现。
本书基于能力培养目标为导向的模块化教材体系,为达到本专业的应用型人才培养要求,在吸收国内外教材的知识体系结构的基础上,结合作者多年讲授本课程的体会,采用模块化方式编写,内容分别为:科学计算模块,主要为科学计算理论和误差理论;数值逼近模块,主要包括插值法、数据拟合、最佳平方逼近、数值微分和数值积分;数值代数模块,主要内容
非参数统计是统计学和数据科学的重要分支领域。本书作为该领域的基础教材,其特点体现在以下几方面:1.针对性强。本书针对数据分析专业的特点和需要,阐述非参数统计的基本概念、理论、方法和编程,重点从非受控观察数据对参数推断知识的需要角度出发,将统计推断知识、理论和方法与反事实复杂场景因果关系的解读与判断问题相结合,应用于稳健
本书主要聚焦于大规模整数规划模型的求解方法和策略,深入浅出地阐明了求解大规模整数规划模型主流方法的基本思想、原理、执行步骤以及在实际问题中的应用,共分为引言、整数规划建模、线性规划、精确离散优化方法、割平面法、列生成算法、拉格朗日松弛算法、Benders分解算法和启发式算法九章。每种算法和分析都注重结合问题实际,加入众
本书系统介绍非均匀采样系统的理论与分析方法,从非均匀采样网络化控制系统、非均匀采样马尔可夫跳变系统、事件触发网络化系统三个角度,详细介绍系统的稳定性分析方法、控制器设计方法等内容。针对非均匀采样系统的稳定性问题,提出一种基于不确定离散切换系统的分析方法;针对非均匀采样网络化控制系统,研究基于状态观测器的输出反馈控制、执
本书通过简单的解释和有趣的示例帮助你了解贝叶斯统计。举几个例子:你可以评估UFO出现在自家后院中的可能性、《星球大战》中汉?索罗穿越小行星带幸存下来的可能性、抓鸭子中大奖游戏的公平性,并学会用乐高积木理解贝叶斯定理。通过阅读本书,你会学习如何衡量自己所持信念的不确定性,理解贝叶斯定理并了解它的作用,计算后验概率、似然和
本书主要介绍数字信号处理中的卡尔曼(Kalman)滤波算法及其在相关领域应用中的相关内容。全书共7章。第1章为绪论。第2章介绍MATLAB算法仿真的编程基础。第3章介绍线性Kalman滤波。第4章讨论扩展Kalman滤波,并介绍其在目标跟踪和制导领域中的应用和算法仿真。第5章介绍无迹Kalman滤波,同时给出在应用领域