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。

非线性规划问题在经济和工程等领域中普遍存 在，具有广泛的应用价值。随着社会的发展，非线 性规划问题的规模和结果也越来越复杂，要获得相 应问题的 解也变得越来越困难。 化方法是 解决这些问题强有力的工具，人们提出了许多求解 非线性规划问题的 化方法。这些方法在机理上 大致可以分为确定性 化方法和随机性 化方 法两类，这两种方法各有千秋。 本书介绍几个求解非线性规划问题的确定性 优化方法和随机性 化方法。全书内容共10章， 分为PARTⅠ和PARTⅡ两部分。PARTⅠ针对比式和规 划、多乘积规划、几何规划等工程上出现的 化 问题，提出了几个有效的分支定界算法，并证明了 算法的收敛性，该部分属于确定性 化方法。 PARTⅡ针对群智能 化方法中的萤火虫算法及粒 子群算法的改进做了研究，探讨了收敛性等相关问 题，该部分属于随机性 化

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。

本书探讨全局**化算法的理论评价与数值性能比较。本书分3 部分共11 章。第1 部分介绍全局**化的数学模型、基本理论与一些主流算法。第2 部分系统阐述全局**化算法的理论评价和数值性能比较，重点介绍用于数值比较的**化测试问题和主流的数据分析方法。第3 部分聚焦于数值评价的策略选择与结果解读及分析可能遇到的悖论，介绍两大悖论发生的概率和消除悖论的方法。

无

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。

本书阐述了如何在信息处理、数值分析和数学建模中使用小波作为分析工具。本书把信号展开为基和框架，利用滤波器组作为算法描述。这种统一的观点填补了现有小波文献中的不足。本书给出经典信息处理问题的以点，特别强调从应用角度出发的信号压缩，涉及当前研究的成果。本书可作为高年级本科生和研究生的教材，适用于信息处理、无线电通信、计算机科学和应用数学等专业，也适于从事相关领域的研究人员和从业人员阅读。

《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、Mathematic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。

《解析数论研究》中作者采用正确的方法，解决了大整数表为两个平方与一个素数之和这个猜想，给出能表为两平方和的整数的分布渐近公式这一经典问题的带有O型余项的结果，并对相邻素数差问题、奇数Goldbach猜想、三维除数问题等问题进行重新处理（以前一些处理有问题），给出适当的结果。《解析数论研究》适合从事解析数论研究的专家学者阅读。

这是一部非常成功的学术著作，它介绍了科学计算需要的各类数值分析。不但在严谨的数学科学背景下进行讨论，而且给出了数值分析方法的严格证明。本书适合作为数学、工程、计算机科学和其他相关专业高年级本科生或研究生数值分析课程的教材。本书涵盖了计算中数值分析的广泛主题，除数值分析的基础知识外，还涉及线性代数和非线性代数系统统的求解、数值微分与数值积分、常微分方程和偏微分方程的数值解、函数逼近等方面的内容，增加了优化方面的内容和相关信息的网络资源。书中并不详细分析算法，而是着重讲解相关的理论基础。

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粗糙集理论与概念格理论是20世纪80年代初期产生的两个数学分支，在知识发现与数据挖掘中有着重要应用，本书介绍了粗糙集与概念格的若干理论分支及某些应用领域。本书共分五篇，即粗糙集与概念格的应用前景，粗糙集的不确定性理论与度量，粗糙集的公理化与格结构，粗糙集的约简理论与方法，概念格的约简理论与规则提取，全书共18章，第1章作为本书的总论。本书可以作为人工智能研究人员的参考书。