本書研究基于共軛梯度法的三項(xiàng)投影算法的理論及其求解大規(guī)模非線性單調(diào)方程組、信號(hào)恢復(fù)方面的應(yīng)用。第1章介紹所研究問題的學(xué)術(shù)背景和相關(guān)研究成果以及一些相關(guān)的知識(shí)。第2章提出了一種含有譜商參數(shù)的三項(xiàng)無(wú)導(dǎo)數(shù)投影算法。第3章提出了一種基于LS法的三項(xiàng)無(wú)導(dǎo)數(shù)投影算法。第4章提出兩種含有單個(gè)參數(shù)的三項(xiàng)無(wú)導(dǎo)數(shù)投影算法。第5章提出一種高

智能算法是一類直接的、隨機(jī)搜索的優(yōu)化方法，它是基于模擬自然界的生物現(xiàn)象而產(chǎn)生的一類新型優(yōu)化方法。本書在介紹優(yōu)化理論的基礎(chǔ)上，著重介紹求解復(fù)雜工程優(yōu)化模型的新智能算法。本書共有12章，第1～2章著重介紹智能算法的現(xiàn)狀及**化理論的基本概念；第3章著重介紹幾種求解單目標(biāo)約束優(yōu)化問題的新型智能算法；第4～5章介紹求解多目標(biāo)優(yōu)

本書介紹了數(shù)值計(jì)算的多個(gè)重要領(lǐng)域，包括誤差理論、線性代數(shù)、非線性方程求解、函數(shù)逼近、數(shù)值積分和微分以及常微分方程求解等內(nèi)容。內(nèi)容涵蓋了誤差基本理論、線性代數(shù)方程組、非線性方程、非線性方程組、函數(shù)逼近、數(shù)值積分、數(shù)值微分以及普通微分方程等多個(gè)重要領(lǐng)域。通過深入淺出的方式，解釋了這些數(shù)值計(jì)算方法的理論基礎(chǔ)，還闡述了其在盲源

"本書是為高等學(xué)校理工科師生編寫的數(shù)值計(jì)算方法教材,簡(jiǎn)明易學(xué)、富于創(chuàng)新。本書突出計(jì)算數(shù)學(xué)的基本思想,注重經(jīng)典數(shù)值方法的共性,特別注意同微積分、線性代數(shù)基礎(chǔ)知識(shí)的銜接。書中還介紹了相關(guān)數(shù)學(xué)問題和數(shù)值方法的歷史背景、科學(xué)意義和幾何直觀。本次修訂給出了一些典型算法相對(duì)應(yīng)的Python程序和算例,并介紹了相關(guān)的Python擴(kuò)展

"本書全面系統(tǒng)地闡明了現(xiàn)代多元復(fù)雜數(shù)據(jù)分析理論與方法，反映該專業(yè)國(guó)際前沿研究狀況。內(nèi)容包括多元數(shù)據(jù)可視化方法、矩陣代數(shù)、多元分析基本工具、多元統(tǒng)計(jì)分布、多元正態(tài)分布理論、多元似然方法、多元統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)、多元數(shù)據(jù)因子降維技術(shù)、主成分分析、因子分析、聚類分析、判別分析、對(duì)應(yīng)分析、典型相關(guān)分析、多維標(biāo)度分析、聯(lián)合分析以及高維

本書內(nèi)容包括選題背景；與平臺(tái)推薦和評(píng)論系統(tǒng)相關(guān)的已有研究成果；基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的推薦算法設(shè)計(jì)；評(píng)論系統(tǒng)中用戶生成圖像對(duì)后續(xù)消費(fèi)者決策所產(chǎn)生的影響；未來發(fā)展趨勢(shì)。

本書用許多活生生的例子，向沒有經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)的讀者展示了博弈論策略思維的道理。人生是一個(gè)永不停息的決策過程。從事什么樣的工作，怎樣打理一宗生意，該和誰(shuí)結(jié)婚，怎樣將孩子撫養(yǎng)成人，要不要競(jìng)爭(zhēng)總裁的位置，都是這類決策的例子。你不是在一個(gè)真空的世界里做決定。相反，你身邊全是和你一樣的決策制定者。雖然沖突的成分很多，但是合作的因素也

本書全面地介紹了基于狀態(tài)空間模型的線性定常系統(tǒng)理論。除了運(yùn)動(dòng)分析、能控能觀性、穩(wěn)定性、反饋鎮(zhèn)定、極點(diǎn)/特征結(jié)構(gòu)配置、觀測(cè)器設(shè)計(jì)等基礎(chǔ)理論之外，本書首次系統(tǒng)性地介紹了線性系統(tǒng)的輸入輸出標(biāo)準(zhǔn)型理論，全面地解決了狀態(tài)反饋極點(diǎn)配置、解耦控制、最小相位系統(tǒng)的輸出反饋鎮(zhèn)定、基于逆系統(tǒng)的輸出跟蹤、基于平坦輸出的狀態(tài)跟蹤等問題；充分利

本書結(jié)合作者近幾年的研究成果，主要介紹人工蜂鳥算法和蝠鲼覓食優(yōu)化算法的提出、改進(jìn)及其工程應(yīng)用，內(nèi)容包括：人工蜂鳥算法，包括算法提出的靈感、步驟、數(shù)學(xué)模型、性能測(cè)試及其工程應(yīng)用等；人工蜂鳥算法的改進(jìn)及其工程應(yīng)用，從運(yùn)用切比雪夫混沌映射進(jìn)行初始化來提高求解的精度和引導(dǎo)覓食時(shí)加入萊維飛行，使得算法避免過早收斂和具有良好的穩(wěn)定

本書分為8章，內(nèi)容包括時(shí)間序列分析的基礎(chǔ)知識(shí)、時(shí)間序列預(yù)測(cè)的常用方法，以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在時(shí)間序列預(yù)測(cè)中的應(yīng)用；時(shí)間序列異常檢測(cè)算法的技術(shù)與框架，如何識(shí)別異常的時(shí)間點(diǎn)及多種異常檢測(cè)方法；時(shí)間序列的相似性度量方法、聚類算法；多維時(shí)間序列在廣告分析和業(yè)務(wù)運(yùn)維領(lǐng)域的應(yīng)用，利用OLAP技術(shù)對(duì)多維時(shí)間序列進(jìn)行有效處理，通過根因分析技術(shù)