本书以通俗易懂的方式系统地介绍和阐述结构方程模型 (SEM) 的基本概念和统计原理，侧重结构方程模型的实际运用，介绍和示范各种常用结构方程模型，以及许多新近发展的模型，包括带分类条目的验证性因子分析 (CFA) 模型、双因子CFA模型、贝叶斯CFA 模型、缺失值多重插补 (MI)、潜变量合理值的估计和应用、调节中介效应模型、贝叶斯路径分析模型、带个体差异观察时间的潜发展模型 (LGM)、检验带分类变量的量表的测量不变性、纵向潜类别分析 (LLCA)、潜转换分析 (LTA)、带协变量和远端结局变量的潜发展混合模型 (GMM)、手动实施 BCH 方法和三步法混合模型建模、各种结构方程模型的蒙特卡罗模拟功效分析以及潜类别分析 (LCA) 模型的样本量估计。 本书采用国际著名 SEM 软件Mplus估计所有模型，使用真实数据演示各种模型估计，详细解读程序代码及输出结果。本书提供
本书围绕数据模型及计算主线,按共性算法案例、数据工程领域中数据计算案例展开.第1章(概述篇)概述了数据建模与计算的思想与方法,提出了数据建模的多模型融合思想和数据计算的多算法集成策略,让模型和算法点亮数据的光芒.第2章到第6章(共性算法篇)例举了若干共性数据计算方法,包括几何模型重建、图像处理中的优化算法、数值微分算法、主成分分析方法与改进、数据拟合的梯度型优化算法.第7章到第17章(数据建模与计算篇)围绕统计生成性模型与数据机理模型融合、多算法集成创新主线,例举了十一个数据工程领域数据建模与计算的案例,涉及医学、金融、量化投资、图像处理、智能决策、音乐流派分类、疫情数据分析、功能服装设计、海洋数据分析等领域的数据分析及应用.后记概括了本书的主要特点和核心内容,强调了数据模型融合和算法集成是上策,对未来进
本书介绍了移动网格方法的历史和现状，作者根据这几年对移动网格方法的一些研究体会，写成此书。本书研究的移动网格方法要做的就是保持单元或节点数不变而通过重新分布节点位置实现自适应目标。特别地，我们将把动态网格与求解过程结合起来，用最适合求解问题的方式来生成网格，即在解的梯度大的地方网格自动加密，而在解的梯度小的地方网格自动变稀疏，其基本目标是改进计算精度，并使数值误差分布趋于均匀。本书侧重自适应网格技术，在流体计算、相场界面问题、双曲守恒律方程等问题上都有成功的应用。本书易读性强，深入浅出，提供代码，使读者容易上手实践。
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。
由科恩著的《计算代数数论教程(英文版)》介绍了148种算法，它们是数论计算的基础，其中包括与数论、椭圆曲线、素性测定和因式分解等相关的计算。 书中对每种算法都作了完整的理论介绍，将学习者需要的理论基础降到 。书中对每个算法的详细描述实现了其直接在计算机上的运行，并且给出了众多的进一步的执行提示。书中的许多算法在别的书上从来没有被看到过，或者说它们 次以书的形式出现在我们面前。
互补约束优化是一类带均衡约束的数学规划问题, 在工程设计、交通网络、通信网络、**控制、经济等领域有广泛的应用. 本书主要介绍互补约束优化的理论和算法, 内容包括互补约束优化的应用背景及其约束规格和**性条件、线性互补约束优化的快速算法、非线性互补约束优化的光滑化算法、非线性互补约束优化的松弛方法等.
互补约束优化是一类带均衡约束的数学规划问题, 在工程设计、交通网络、通信网络、**控制、经济等领域有广泛的应用. 本书主要介绍互补约束优化的理论和算法, 内容包括互补约束优化的应用背景及其约束规格和**性条件、线性互补约束优化的快速算法、非线性互补约束优化的光滑化算法、非线性互补约束优化的松弛方法等.
支持向量机的研究是近十余年机器学习、模式识别和数据挖掘领域中的研究热点，受到了计算数学、统计、计算机、自动化和电信等有关学科研究者的广泛关注，取得了丰硕的理论成果，并被广泛地应用于文本分类、图像处理、语音识别、时间序列预测和函数估计等领域，本书首先介绍了核函数的概念；然后从几何直观的角度介绍了建立二分类模型和回归模型过程中所取得的理论成果；*后对于分解算法、*小二乘支持向量机、多分类、模糊支持向量机、在线学习和大规模分类相关的优秀成果进行了归纳和整理，从数学上对相关算法的原理进行了详细分析。本书的内容既包括支持向量机的**进展，也包括作者的多年研究成果。作者希望本书能够有助于对机器学习、模式识别和数据挖掘感兴趣的读者更加快速地了解支持向量机的**研究动态，能够有助于读者理清算法的本
本书是应用数学与计算数学中有关曲面及多元函数插值、逼近、拟合的入门书籍,从多种物理背景、原理出发,导出相应的散乱数据拟合的数学模型及计算方法,进而逐个进行深入的理论分析。书中介绍了多元散乱数据拟合的一般方法,包括多元散乱数据多项式插值、基于三角剖分的插值方法、Boole和与Coons曲面、Sibson方法或自然邻近法、Shepard方法、Kriging方法、薄板样条方法、MQ拟插值法、径向基函数方法、运动最小二乘法、隐函数样条方法、R函数法等；同时还特别介绍了近年来国际上越来越热并在无网格微分方程数值解方面有诸多应用的径向基函数方法及其相关理论。
广义逆在研究奇异矩阵问题、病态问题、优化问题以及统计学问题中起着重要作用. 本书主要研究内容包括算子广义逆的性质、表示、反序律、扰动以及算子广义逆的迭代算法.
