本书主要讲述了抽象整数、带有单位的数量、数的可整除性、普通分数、小数、比和比例等内容,语言通俗易通;结构上划分七章,并从最基础的 理解数字 开始,又划分多个知识点,递进式讲述,衔接连贯.每章节在描述时,有的会配有具体例子参考,不脱离实际操作,使读者更快速掌握知识,也能够激发读者的阅读兴趣,启迪思维,提高对算术的认识. 本书适用于中小学师生、数学相关专业的学生以及对算术有专研精神的兴趣爱好者参考阅读.
三角恒等变形是中学数学的难点之一,《三角恒等式》全面系统地总结了中学课程中三角恒等变形的内容,对三角恒等式的证法和技巧做了分类指导,着重解题思路的分析.内容包括同角函数关系、加法定理、反三角函数、三角形的边角关系、三角恒等变形的各种应用以及代数对三角恒等变形的应用等。 《三角恒等式》精选例题、习题218则,习题还附有解法提示,可供中学师生、中学程度的自学青年作为学习三角恒等式的辅助读物。
本书共九章,重点通过基础知识讲解、算例剖析和技巧提示,引导读者熟悉GPU并行算法、CUDA Fortran基础知识,进而掌握基于CUDA Fortran的GPU高性能计算应用软件设计方法。其中,第1章介绍相关研究背景;第2~6章介绍基于CUDA Fortran的GPU通用计算基本概念、编程方法与优化原则;第7~9章介绍基于MPI+CUDA的N-S方程数值求解。书中的示例的构思以及分析过程是本书最具价值的部分,读者通过阅读这些内容,对GPGPU技术做到融会贯通、举一反三,只要掌握了这些简单的示例,更复杂的问题也能迎刃而解。在本书的帮助下,读者不需熟悉GPU硬件或者CUDAC(虽然熟悉这两者有助于使用本书)就可完成GPU的学习和使用。
【内容简介】 本书汇集了第16届至第20届国际数学奥林匹克竞赛试题及解答。本书广泛搜集了每道试题的多种解法. 且注重初等数学与高等数学的联系,更有出自数学名家之手的推广与加强。本书可归结出以下四个特点,即收集全、解法多、观点高、结论强。 本书适合于数学奥林匹克竞赛选手和教练员、高等院校相关专业研究人员及数学爱好者使用.
本书以简明易懂的方式,系统地介绍了无网格法的基本理论及各种代表性算法,使初学者很容易掌握这一计算方法的原理和知识。在内容组织上,以固体力学作为应用背景,以无网格法 介点原理 为主线,较为全面地介绍了无网格全局弱式法、局部弱式法、配点类方法、边界型方法和结合式方法等各类离散方法的基本原理及其算法。此外,对移动*小二乘近似法(MLS)的简化和稳定化、介点原理的应用,以及对配点类方法的完善和发展,是本书重点阐述的内容。《BR》
差分方程描述随离散时间变化的系统的规律性,在自然科学、工程技术和社会现象中有着广泛的应用.本教材在大学数学课程的基础上较系统地介绍了差分方程的基本概念、求解方法,线性差分方程组的基本理论,差分方程的定性、稳定性分析办法和分支理论的知识,特别是Liapunov函数、差分不等式和比较定理、鞍结点分支、Flip分支和不变解曲线的分支等知识,以便为凑者进行差分方程的应用和理论研究提供基础.书中给出了大量的应用例子来展示差分方程或差分方程组在物理学、经济学、生态学和传染病动力学等方面的广泛应用,包括我们近年来在研究人口增长、艾滋病和结核病传播、甲型流感防控等问题中建立的差分方程模型的分析和应用.这是一本差分方程基础知识介绍和应用研究相结合的教材,我们希望本书能引导读者在差分方程的应用方面尽快地从
《Mathematica基础及其在数学建模中的应用(第2版)》是作者结合多年的Mathematica与数学建模课程教学实践编写的,其内容包括Mathematica软件介绍、Mathematica应用基础、Mathematica在高等数学中的应用、Mathematica在线性代数中的应用、Mathematica在概率统计中的应用、利用Mathematica编程、Mathematica在数值计算及图形图像处理中的应用、Mathematica在绘制分形图中的应用、Mathematica在数学建模中的应用共9章。书中配备了较多关于Mathematica与数学建模的实例,这些实例是学习Mathematica与数学建模必须掌握的基本技能。 《Mathematica基础及其在数学建模中的应用(第2版)》由浅入深,由易到难,可作为学习Mathematica与数学建模的自学用书,也可以作为数学建模培训教材。
本书以一维杆单元为例,系统地阐述了有限单元法的基本原理、数值方法、程序实现和固体力学领域各类问题中的应用。 全书共13章。前6章为有限单元法的理论基础,包括直接刚度法,一维杆的“强”形式与“弱”形式,单元和插值函数的构造,加权余量法与虚功原理建立有限元格式,变分原理建立有限元格式。后7章为专题部分,包括线性静态有限元分析,线性动态有限元分析,几何非线性有限元分析,材料非线性有限元分析,复合材料多尺度分析,结构灵敏度分析,桁架结构有限元教学软件EFESTS。本书通过一维杆单元详尽地展示了有限单元法的细节,使读者更容易地学习有限元理论,这是作者的基本出发点,也是本书的特色。
本书详细地介绍了计算机中常用的数值计算方法,主要内容包括:解线性方程组的迭代法、线性最小二乘问题、矩阵特征值问题、解非线性方程组的数值方法、常微分方程初值和边值问题的数值解法、函数逼近。本书每章末均附有丰富、实用的习题。
本书系统地论述了有限元方法的数学基础理论。本书以椭圆偏微分方程的边值问题为例,介绍了协调有限元方法以及非协调等非标准有限元方法的数学描述、收敛条件和性质、有限元解的先验和后验误差估计以及有限元空间的基本性质,其中包括作者多年来的部分研究成果。
本书深入讨论Krylov子空间算法的核心思想和理论,结合算法的推导过程,介绍Krylov子空间算法和预处理技术的**进展,同时介绍Krylov子空间算法及预处理技术在电磁计算和数字图像处理中的应用.
本书系统地论述了矩阵扰动分析的理论、方法和新的进展,内容包括:矩阵空间的范数与度量,线性方程组和最小二乘问题的扰动理论,代数特征值问题的扰动理论等。本书不仅是总结作者多年研究工作的专著,而且是一本很好的教材,书中各节都附有难易程度不同的习题。
本书系统介绍了线性代数方程组求解和矩阵特征值问题中一些重要的计算方法以及Jacobi矩阵的重要性质和它的特征值反问题.线性代数方程组求解方面的内容包括:共轭斜量法、SYMMLQ方法、极小残量法、GMRES法、对称化方法、QMR法、CGS法、BICGSTAB法、HSS法以及SSS算法等;矩阵特征值问题方面的内容包括:QL方法、Rayleigh商迭代法、分合法、Lanczos方法、QR方法、子空间迭代法、Arnoldi法、Jacobi-Davidson方法以及QZ算法等;Jacobi矩阵方面的内容包括:极值性质、推广的根的隔离定理、Paige公式以及它与Gauss型求积公式的关系等;在Jacobi矩阵特征值反问题方面介绍了三个基本问题:(k)问题、双倍维问题和周期Jacobi阵问题.
本书系统总结了到本世纪初为止近似算法领域的成果,重点关注近似算法的设计与分析,介绍了这个领域中重要的问题以及所使用的基本方法和思想。全书分为三部分:部分使用不同的算法设计技巧给出了下述优化问题的组合近似算法:集合覆盖、施泰纳树和旅行商、多向割和k-割、k-中心、反馈顶点集、短超字符串、背包、装箱问题、小时间跨度排序、欧几里得旅行商等。第二部分介绍基于线性规划的近似算法。第三部分包括四个主题:在一个格中找一个短向量、计数问题的可近似性、基于PCP定理的近似困难性以及未解决的问题等,这些问题都是近似算法领域中的前沿研究内容。 本书可作为计算机科学、应用数学、运筹学、信息科学与网络工程、物流与交通运输、管理科学与工程、生命科学、电子科学与技术等学科专业的研究生及高年级本科生的教学用书,对
郭坤宇编著的《算子理论基础》前3章概述线性泛函分析的基本内容。第四、第五章建立在前3章的基础上,重点讲述算子理论、算子代数的一些基本概念、理论和方法。在第六章,我们综合运用前5章的知识研究3类具体的算子——Toeplitz算子、Hankel 算子和复合算子,这3类算子具有广泛的应用价值。 书中列举了大量的应用实例,并配备了一定数量的习题。 本书内容精炼,叙述简明扼要,可作为数学院系高年级学生和研究生的教学用书或教学参考书,特别可用于算子理论与算子代数方向研究生的入门用书。
本书是为高等理工科院校各专业本科生、研究生开设的 数值计算方法 课程而编写的教材. 全书系统地介绍了现代科学与工程计算中常用的数值分析理论、方法及有关应用,内容包括: 数值计算方法引论、线性方程组的数值解法、非线性方程的数值解法、矩阵的特征值与特征向量的计算、插值法、小二乘法与曲线拟合、数值微积分、常微分方程的数值解法等. 本书取材新颖、阐述严谨、内容丰富、重点突出、推导详尽、思路清晰、深入浅出、富有启发性,便于教学与自学. 为了加强对学生基本知识的训练与综合能力的培养,每章末都配备了小结并精选了相当数量的算法与C语言程序设计上机实例、复习思考题及综合练习题,以便读者巩固、复习、应用所学知识. 书末附有习题答案与提示,可供教师与学生参考.本书可作为高等理工科院校各专业本科生、研究生 数值计算
本卷包括一元微积分、多元微积分、复变函数、常微分方程、矩阵分析与线性系统、系统辨识、偏微分方程、积分方程共8部分内容。书中从理论与应用方面深入浅出地阐述了各分支中的基本概念、基本理论与基本方法。内容注重背景,强调应用,便于读者加深理解、掌握与应用。本书可供理、工、农、医、经管等领域的广大科技人员,大、中专院校教师、学生及研究生使用。
本教材主要介绍近年来产生发展的多种智能优化算法。包括为人熟知的遗传算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法和蚁群优化算法;近年来已成为研究热点的粒子群优化算法;还有尚待普及的捕食搜索算法和动态环境下的进化计算。书中讨论这些算法的产生和发展、算法的基本思想和理论、基本构成、计算步骤和主要的变形以及数值例子和实际应用。为了方便读者学习,各章之后还附有精选的习题、思考题及相关的参考文献。 本教材是为“智能优化方法”这门研究生课程编写的,可作为系统工程、管理工程、计算机、自动化、人工智能以及其他应用优化算法专业的研究生及高年级的本科生教材,也可供相关专业的研究人员和工程技术人员参考。