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。
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
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。
俄罗斯历来注重数学理论的研究，并且具有鲜明的特色，在计算数学领域的研究也有许多独特之处。 由H.C.巴赫瓦洛夫、热依德科夫、柯别里科夫所著的《数值方法(第5版俄罗斯数学教材选译)》是数值方法方面的经典教材，在俄罗斯影响很大。本书视角新颖，内容翔实，阐述系统，主要内容包括：计算误差，插值与数值微分，数值积分，函数逼近，多维问题，数值代数方法，非线性方程组和*化问题的解，常微分方程、偏微分方程和积分方程的数值求解方法。 本书可供高等院校计算数学及相关专业的学生、教师和研究人员使用参考。
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。
Maple是目前应用非常广泛的符号计算软件之一，它拥有非常强大的符号计算和数值计算功能。本书详细地介绍了Maple的基本功能，包括：数值计算、解方程、微积分计算、向量及矩阵计算、解常微分方程和偏微分方程等，本书深入讲解了Maple编程的基本原理。
本书主要介绍非线性控制系统的基本理论和一些*进展，全书分为八章．章介绍相关的数学预备知识，包括度量、流形、稳定性等：随后的章节主要分为两部分：部分包括第二章和第三章，主要讨论基于微分几何方法的非线性控制系统的分析：第二部分包括其余章节，主要讨论非线性系统的镇定和抗干扰控制问题．其中第二章集中考虑系统的可控性和可镇定性等系统的基本控制特性：第三章处理对非线性系统的化简，包括解耦和线性化。第四章和第五章分别考虑非线性系统的局部和全局镇定控制设计：第六章和第七章分别研究非光滑系统（即切换系统和有限时间稳定系统）的控制问题：后的第八章涉及非线性系统的H∞控制等。 本书可作为从事控制理论及其应用的科研工作者、工程技术人员、高等学校教师和研究生的教科书或参考书。
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《数值分析与科学计算》系统地介绍了数值分析的有关内容，共十章．内容包括：误差：非线性方程求根；线性方程组的数值解法；解线性代数方程组的迭代法；非线性方程组数值解与*化方法；插值方法；数据拟合与函数逼近；数值积分和数值微分；常微分方程的数值解；矩阵特征值与特征向量的计算．本书的*特色是在书中增加了科学计算与matlab软件的内容，在介绍各种数值方法的同时，具体讲解了如何将算法编写成程序，以及如何用数学软件求解相关的数值问题． 《数值分析与科学计算》可作为工科研究生以及本科生“数值分析”或“计算方法”课程的教材或教学参考书，也可作为“数值分析实验”的参考书和数学建模竞赛的辅导教材，还可供科技工：作者和工程技术人员学习和参考．
如何通过25次简单迭代得到圆周率的4500万位有效数字？利用深刻的数学思想以及高超的算法设计，就可以产生如此有威力的算法。本书用比较浅显的数学知识，比如三角函数、级数、迭代等概念，解释如何得到圆周率计算的高效算法。希望通过这本小册子，让读者从一个很小的角度感悟到计算机时代算法的基本思想。
本书介绍了科学计算中基本的数值计算方法。主要内容有：线性代数方程组的数值解法，非线性方程和方程组的迭代解法，矩阵特征值和特征向量的计算，函数的插值与曲线拟合，数值积分和常微分方程初值问题的数值解法。 本书可作高校理工科有关专业的教材，也可供有关科技人员参考。
本书对扩展有限单元法的理论、应用和程序进行了较为详尽的论述。全书共分9章，包括4部分内容。第1部分(第1章~第3章)系统地综述扩展有限单元法理论的研究进展和主要应用，简述扩展有限单元法理论的基础知识(水平集法和线弹性断裂力学基础) ;第2部分(第4章)详细地论述扩展有限单元法的基本理论;第3部分(第5章~第8 章)详细介绍扩展有限单元法在教聚裂纹扩展、非均质问题、动态断裂问题和剪切带演化领域中的应用;第4部分(第9章)介绍扩展有限单元法的程序设计，给出主要的程序代码，将有利于读者尽快掌握扩展有限单元法的程序实现，并在此基础上应用该方法解决工程实际问题。
本书是在贯彻落实*《高等教育面向21世纪教学内容和课程体系改革计划》的要求精神及第1版的基础上，按照工科及经济管理类“本科数学基础课程教学基本要求”并结合当前大多数本专科院校的学生基础、教学特点和教材改革精神进行编写的，全书以通俗易懂的语言，全面而系统地讲解数学实验的内容，全书共分7章，第1章是绪论；第2-5章是基础实验部分，内容包括一元微积分实验、多元微积分实验、线性代数实验和概率论与数理统计实验；第6章是综合实验；第7章是数学建模初步，每章都以实验的形式将有关内容与MATLAB相结合，达到理论与实践的统一，便于读者学习和上机实验，每节后面有“练习题”，每小节（或节）的例题（或实验）前有简要的“实验目的”，并在附录中有MATLAB的基本操作。 本教材理论系统，举例丰富、新颖，讲解透彻，难度适宜，
本书对近年来认知计算和多目标优化领域常见的理论及技术进行了较为全面的阐述和总结，并结合作者多年的研究成果，对相关理论及技术在应用领域的实践情况进行了展示和报告。全书从认知计算和多目标优化两个方面展开，主要内容包含以下几个方面：认知科学及其特点，多目标优化问题及其求解方法，高效免疫多目标SAR图像自动分割算法，基于智能计算的认知无线网络频谱分配与频谱决策方法。
本书讨论处理无约束**化问题的数值方法，主要包括Newton法。共轭梯度法、拟Newton法、Powell直接方法以及非线性小二乘法，并且阐明了其理论、应用和发展动向。
本书力图将数值分析的基本知识与Matlab软件有机地结合，强调数值分析的基本方法与相关算法的Matlab实现。介绍如何应用Matlab提供的数值分析有关的函数来实现数值分析中的各种方法，强调数值方法的应用，目的是使读者在学习数值分析的方法之后，能够应用数学软件来解决实际问题。 本书分三个层次，个层次是数值分析的基本方法，与相应算法的Matlab实现；第二个层次是对数值分析中的一些问题作深入讨论，是数值分析内容的扩展；第三个层次是介绍与数值分析有关的Matlab函数，以案例的形式来分析问题，讨论如何运用数值分析的知识以及相关的Matlab函数解决实际问题。 本书可作为“数值分析”实习或实验课的教材或教学参考书，可作为“数值分析”课程和教学实验课的辅助教材，也可供科技工作者和工程技术人员学习与参考。本书对如何运用Matlab函数解
本书汇集了第46届至第50届靠前数学奥林匹克竞赛试题及解答.书中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。
本书根据普通高等理工科院校“计算方法”和“数值分析”课程的教学大纲编写而成，重点介绍计算机上常用的典型计算方法和基本理论。主要内容包括数值计算中的误差分析、线性方程组与非线性方程组的解法、矩阵特征值与特征向量的计算、非线性方程求根的方法、数值逼近的插值法与数据拟合法、数值积分与数值微分、常微分方程初值问题的数值解法等。书中内容力求精炼充实、由浅入深，从典型算法与实际问题着手，循序渐进，简洁易懂，便于教学与自学。每章都有较明确简洁的算法与实例，着重训练读者的计算能力，培养读者解决实际问题的方法和创新能力。每章后还配有适量的习题，便于读者掌握和巩固重点内容、算法与基本思想。
本书涵盖了数学建模初步、差分方程、插值与数值积分、常微分方程、线性代数方程组、非线性方程与方程组、无约束优化、约束优化、整数规划、数据统计分析、统计推断、回归分析等基本而重要的建模门类。各章的前部，是数学软件MATLAB/LINDO/LINGO的常用基本命令的演示，后部则是一些典型的建模案例，每个实验又区分难易，较简单的实验，以程序为单一主体；较复杂的，则设置模型问题、建模求解、程序设计、结果说明等段落，清晰演示一个数学模型从问题提出、模型假设到建模求解、编程实现的全过程，使得学生对基本命令有例可查，对典型方法有法可依。本书适合大学理工、人文、经管、医学、农学等各院系各专业的师生阅读和练习，只需具备若干基本的微积分、线性代数、概率统计、很优化的常识，以及推荐的安装有MATLAB/LINDO/LINGO等数学
