本书围绕算术运算展开，在强调常规计算方法训练的重要性的基础上，有针对性地介绍了大量颇具特色的计算方法和技巧，具体内容包括20以内的加减法童子功、一位数加减法进阶、多位数加减法计算技巧、一位数的乘法技巧、多位数的乘法技巧以及除法的巧妙计算方法。另外，还介绍了中小学数学学习中常用的单位换算方法和其他重要内容。书中所涉及的速算和巧算原理通俗易懂，方法简洁实用，例题丰富，针对性强，可以帮助你快速提升基本算术运算能力。 本书可供中小学生阅读，也可供对速算感兴趣的读者参考。

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。

【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》

《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。

本书系统介绍计算几何的理论与方法. 内容包括计算几何的数学基础、曲线曲面的基本理论、Bézier 曲线曲面、B 样条曲线曲面、有理 Bézier 曲线曲面与 NURBS 方法、细分方法以及径向基函数等.

《差分进化算法理论与应用（精）》是著者（张春 美）在北京理工大学博士研究期间取得成果的基础上 ，进一步深入研究、充实整理后形成的，全书共分为 7章。内容包括差分进化算法、种群规模适应性差分 进化算法、参数适应性分布式差分进化算法、分布式 Memetie差分进化算法等。 《差分进化算法理论与应用（精）》可以为自动化 、计算机科学、管理科学等相关学科的教师、学生和 工作人员在学习和生产实践中提供参考。

本书主要是为理工科大学的本科生及研究生学习数值分析课程而编写的辅导书。本书内容包括：误差基础知识、函数插值、函数逼近、数值积分与数值微分、解线性代数方程组的直接法与迭代法、非线性方程求根、矩囝特征值和特征向量的计算以及常微分方程初值问题的数值解法等内容要点及典型习题的分析思路与求解方法。 本书可作为理工科各专业本科生及研究生学习数值分析课程时的参考书。

Computational conformal geometry is an emerging inter- disciplinary field, which appliesalgebraic topology, differential geometry and Riemann surface theories in geometricmodeling, computer graphics, computer vision, medical imaging, visualization, scientificcomputation and many other engineering fields. This textbook is the first one to thoroughlyintroduce both theoretical foundations and practical algorithms of Computational conformalgeometry, which have the direct applications in engineering and digital geometricprocessing, such as surface parameterization, surface matching, brain mapping, 3D facerecognition and identification, facial expression animation, dynamic face tracking, mesh-spline conversion and so on.

本书共四章，包括解析平面几何证明题，解析平面几何中除证明题以外的其他问题，解立体几何，解解析几何，后又提供了8个附录，以丰富本书内容。

《线性方程组的高效迭代算法》共分六章.章是绪论,主要概述研究问题,研究动机,研究背景,研究方法以及创新点.第二章对实际问题提出H一矩阵松弛型矩阵多分裂迭代法和H一矩阵松弛型非定常矩阵多分裂多参数迭代法,分析方法的收敛性条件,比较多分裂迭代法之间的敛散速度,并用Matlab语言和MPI并行语言验证了算法的有效性.第三章进一步研究一些H一矩阵松弛型矩阵多分裂法新的收敛性结果,分别研究非线性方程组的非定常矩阵多分裂法,线性互补问题的矩阵多分裂法,松弛型矩阵多分裂SSOR法和松弛型矩阵多分裂TOR法,得到新的更弱的收敛性结果,并进行了数值试验的比较.第四章设一计求解非对称线性方程组krylov子空间的平方共扼残差(CRS)算法和适合分布式并行计算改进的平方共扼残差(ICRS)算法,并对两种方法进行了理论分析和算法比较,后数值试验表明所提方法较好的收

离散数学和微积分不同，离散数学是以离散对象为研究对象的，是计算机专业和其他一些工程专业的数学基础。本书包含了数理逻辑、集合论、数函数和递推关系、图论、代数系统及布尔代数等主要内容。本书注重理论的系统性和准确性，特别重视对理论难点的诠释，叙述通俗易读。 本书适合作为高等学校计算机专业或其他工程类专业教材使用，也可以供对离散数学有兴趣的读者自学。

本书是根据*对高等院校计算方法课程的基本要求，依据理工科《计算方法教学大纲》，结合本学科的发展趋势，在积累多年教学实践的基础上编写而成的。本书介绍了现代科学与工程中常用的数值计算方法以及有关的基本概念与理论，涵盖了经典数值分析的所有内容，涉及插值与函数*逼近、数值微积分、线性方程组的直接方法和迭代法、一元非线性代数方程的数值解法、矩阵特征值与特征向量的数值解法、常微分方程初值问题数值解法等，着重阐述构造算法的基本思想与原理，既注重理论的严谨性，又注重方法的实用性。所有的数值方法均配有实验，供学生上机实习。每章均配有相当数量的习题，书末附有matlab软件应用简介，便寸：读者参考。 本书阐述严谨、脉络分明、深入浅出、循序渐进、富有启发性，适于教学使用。 本书适合作为高等院校理

《21世纪大学数学精品教材》为大学本科(本科1普通类和本科2一类)数学系列教材，体现了对数学精品的归纳及本套教材的精品特征，具有鲜明的特点，按照统一的指导思想组编而成。 本书详细介绍了数值分析的基本概念和方法，内容包括：数值代数、非线性方程求根、插值与*平方逼近理论、数值积分与微分、常微分方程数值解法，并基于Matlab软件介绍了相应的工程数值算法。 本书可作为高等院校工科类各专业和部分理科专业的数值分析课程教材，也可作为教研工作者的参考书。

数值数学是数学的一个分支，它提出、发展、分析并应用科学计算中的方法于若干领域，如分析学、线性代数、几何学、逼近论、函数方程、优化问题和微分方程等等。而其他领域，如物理学、自然和生物科学、工程、经济、金融科学也经常提出问题，而问题的解决同样需要科学计算。 因此可以说，数值数学是现代应用科学中具有很强相关性的不同学科的一个交叉学科，是这些学科中定性和定量分析的重要工具。 写作《数值数学》的目的之一，是给出数值方法的数学基础，分析其基本的理论性质（如稳定性、精度、计算复杂性），应用MATLAB这一界面友好并被广泛接受的软件，通过例子和反例说明其特征和优缺点。讨论每一类问题时，都评述*适合的算法，进行理论分析，并利用一个MATLAB程序验证理论结果。《数值数学》每一章都包含例子、练习，并运

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

本书系统地总结了近年来非线性误差理论与测量平差的*成果，论述了其基本理论和计算方法。主要内容包括：张量与微分几何的基本概念，非线性小二乘法的常用基本算法；顾及到二次项和三次项的非线性函数的广义方差一协方差传播率；非线性条件平差的迭代解法与顾及到二次项的近似直接解法；非线性平差模型强度的曲率度量与非线性诊断；非线性参数平差和秩亏自由网平差顾及到二次项的近似直接解法以及非线性参数平差的迭代解法、张量几何法及扩展的张量几何法等。 本书侧重实用的非线性平差计算方法，理论叙述力求深入浅出。本书可作为测绘工程专业高年级大学生和研究生的关于现代测量误差理论与数据处理的教学参考书，亦可供有关测绘专业的教师、科研和工程技术人员参考。

本书是同济大学计算数学教研室几位老师集体智慧的结晶，内容涉及数值计算的基本内容，如函数插值与函数逼近、线性与非线性方程(组)的求解、数值积分与微分、矩阵的特征值与特征向量的计算、常微分方程的近似数值解，还阐述了当今科学与工程研究中经常遇到的数值计算问题求解的新方法，如快速傅里叶变换、蒙特卡罗*方法(高维积分计算)、数值求导的稳定算法、大型线性方程组的分块迭代算法等；在介绍一些重要的典型算法时，附上了在工程中广泛使用的MATLAB程序书后附有丰富的习题和数值实验题并提供了配套的习题解答。 本书适合作为高等院校本科生和工科研究生“数值计算”课程的教材，也适合相关科研人员参考。

This book grows out of the lectures the first author gave in the summer of 2002 in the Institute of Computational Mathematics of Chinese Academy of Sciences．The purpose of the lectures was to present a concise introduction to the basic ideas and mathematical tools in the construction and analysis of finite element methods for solving partial differential equations So that the students can start to do research on the theory and applications of the finite element method after the summer course．Some of the materials of the book have been taught several times by the authors in Nanjing University and Peking University．The current form of the book is based on the lecture notes which are constantly updated and expanded reflecting the newest development of the topics through the years．

本书的主要内容有误差理论、插值法、数据拟合、数值积分与数值微分、线性代数方程组的直接解法和迭代法、一元非线性方程的数值解法、矩阵特征值问题的计算方法和常微分方程数值解法，其中包括了作者多年来的一些教学实践经验的总结。为适应当前教学改革和课程建设的需要，在内容的取舍、组织和阐述上都进行了一些新的有益尝试。 本书既适合理工科相关专业的研究生或本、专科生作为教材作用，也可作为从事科学与工程计算的相关人员自学和进修计算方法的参考书。

Iterative Methods for Sparse Linear Systems, Second Edition gives an in-depth, up-to-date view of practical algorithms for solving large-scale linear systems of equations. These equations can number in the millions and are sparse in the sense that each involves only a small number of unknowns. The methods described are iterative, i.e., they provide sequences of approximations that will converge to the solution. This new edition includes a wide range of the best methods available today. The author has added a new chapter on multigrid techniques and has updated material throughout the text, particularly the chapters on sparse matrices, Krylov subspace methods, preconditioning techniques, and parallel preconditioners. Material on older topics has been removed or shortened, numerous exercises have been added, and many typographical errors have been corrected. The updated and expanded bibliography now includes more recent works emphasizing new and important research topics in this field. This book can