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。
本书是关于积分方程的高精度算法的*本书.全书分为五章:*章阐述积分方程与积分算子以及相关的泛函分析理论,方便读者无需特殊准备便可以通读本书;第二章阐述数值积分,重点介绍多维积分与反常积分的外推和分裂外推方法,其中关于带参数的超奇积分的数值方法与外推是首次见于专著;第三、四、五章分别阐述Volterra型积分方程、Fredholm型积分方程和边界积分方程的高精度算法.本书取材新颖,与同类书的内容不雷同,所提供的算法具有计算复杂度低、精度高、并行度高和拥有后验误差估计等特点,适合从事积分方程和边界元计算的科研工作者和工程计算人员参考,也适合计算数学和应用数学的博士生、硕士生和本科高年级学生作为专业或参考教材.
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。
20世纪后半叶,计算机的问世对科学研究、工程设计和人类社会活动与认知客观世界产生了极为深刻的革命和影响。作为同理论研究、实验研究并行的第三种方法,科学计算方法已经成为人类认识和探索客观未知规律不可或缺的重要手段,使前两种方法以前不可能完成的许多事情成为可能和现实。在独创性的和先导性的许多重大突破中,科学计算展示了其强大的和不可替代的功效,部分原因是它可以节省巨大的难以想象的乃至不实际的人力和物力。因此,科学计算的重要性和作用无论如何描述都不为过。科学计算以计算机为工具,但并不是它的自然产物,而是数学和计算机科学相结合的一门学科,二者相辅相成,互相促进和发展。科学计算的核心是寻找有效可靠的数值算法,进行数学建模、数值模拟和数值求解。正因如此,科学计算——以前也称之为数值分析或
本书较系统地介绍了有限元法的基本理论和方法、ANSYS软件基本使用方法和工程应用方法,力求使读者掌握有限元法的基本概念、基本理论以及应用。 本书可作为机械类专业的研究生、高年级本科生教材,也可供从事有限元教学的教师以及工程技术人员和科学工作者参考。 本书共分2篇,13章,内容包括有限元法的基本方法和理论、平面问题的有限元法、轴对称问题的有限元法、空间问题的有限元法、杆梁问题的有限元法、板壳问题的有限元法、结构振动问题的有限元法、温度场问题的有限元法、非线性问题的有限元法、ANSYS基本使用方法、ANSYS应用案例、基于ANSYS的工程应用。 本书可作为机械类专业的研究生、高年级本科生教材,也可供从事有限元教学的教师以及工程技术人员和科学工作者参考。
本书内容包括电子计算机上常用的各种数值计算方法,如插值法、小二乘法、*一致逼近、数值微积分、方程求根法、线性与非线性代数方程组解法、矩阵特征值与特征向量求法、常微分方程初值问题的解法、求解数理方程定解问题的差分法、有限元法等。还包含同类书中未见的一些内容,如广义佩亚诺定理、外推法及其在某些问题中的应用。书中重点讨论了各种计算方法的构造原理和使用,对稳定性、收敛性、误差估计和优缺点等也作了适当的介绍。 本书内容丰富,取材精炼;重点突出,推导详细,数值计算例子较多;内容安排由浅人深,每章都有概述、小结、复习题等,便于教学。本书可作理工科院校非计算数学专业研究生或高年级学生教材,也可供从事数值计算的科技工作者阅读参考。
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