本书以算法设计策略和算法分析方法为知识单元,将计算机经典问题与算法设计方法和技术技巧结合,系统介绍算法设计基础与技术及其经典问题应用。全书共9章,主要内容包括:算法和算法性能的基础知识,算法分析的基本数学方法,递归与分治、动态规划、贪婪算法、回溯法、分支限界法、随机算法、神经网络智能算法等不同算法设计策略,提供了相关算法设计技术和有效的算法分析,以及大量的详细实例和应用,同时对NPC和NP完全问题给出分析。 本书可供高等院校计算机算法设计与分析相关课程的教学使用,也可为计算机理论研究人员、计算机算法设计人员提供参考。
本书较为系统地介绍最优化领域中比较成熟的基本理论与方法。基本理论包括最优化问题解的必要条件和充分条件以及各种算法的收敛性理论。介绍的算法有:无约束问题的最速下降法、Newton法、拟Newton法、共辄梯度法、信赖域算法和直接法;非线性方程组和最小二乘问题的Newton法和拟Newton法;约束问题的罚函数法、乘子法、可行方向法、序列二次规划算法和信赖域算法等。还介绍了线性规划的基本理论与单纯形算法以及求解二次规划的有效集法。并简单介绍了求解全局最优化问题的几种常用算法。 作为基本工具,本书在附录中简要介绍了求解线性方程组的常用直接法和选代法以及MATLAB初步知识。
在计算机视觉处理中,特征指的是能够解决某种特定任务的信息。图像局部特征在目标识别、目标跟踪、目标匹配、三维重建、图像检索等应用中发挥着重要的作用。它是近20年来在计算机视觉领域中研究的热点问题之一。本
本书阐述了群智能算法和机器学习的发展概述,重点介绍了典型的群智能算法与机器学习相结合的算法在合成孔径雷达、MEMS矢量水听器、癌症、传染病、空气质量指数、股票、机器人转向及水质等方面的预测与分类,一定
《算法竞赛入门经典——习题与解答》是在《算法竞赛入门经典(第2版)》的基础上,延伸出来的一本习题与解答图书,它把C 语言、算法和解题有机地结合在一起,淡化理论,注重学习方法和实践技巧,是一本算法竞赛