ThisbookgrewoutofmylecturenotesforagraduatecourseonoptimalcontroltheorywhichItaughtattheUniversityofIllinoisatUrbana-Champaignduringtheperiodfrom2005to2010.Whilepreparingthelectures,Ihaveaccumulatedanentireshelfoftextbooksoncalculusofvariationsandoptimalcontrolsystems.
本书介绍了Patran 2010软件的基本操作以及Nastran2010的求解分析,全书共分为19章。第l章简介MSC公司以及Patran和Nastran的基本功能;第2章简介使用Patran建模和Nastran分析的过程;第3章介绍使用Patran建立几何模型;第4章介绍使用Patran进行有限元网格划分;第5章介绍材料属性;第6章单元属性:第7章介绍工况及边界条件;第8章介绍了如何进行分析控制;第9章介绍分析结果后处理。0章至19章是实例章,涵盖了使用Nastran分析的主要分析类型,其中0章介绍基本使用实例;第ll章介绍静力学分析;2章介绍屈曲分析;3章介绍模态分析;4章介绍瞬态响应分析;5章介绍频率响应分析;6章介绍响应分析;7章介绍非线性分析;8章介绍结构拓扑优化;9章介绍热传导分析。对所有实例的操作步骤都提供了详细的文字和图例说明,以便于读者学习掌握。 本书适合于高等院校研究生作为计算机
《谁排 ?:关于评价和排序的科学》是关于评分和排名科学的著作。它是搜索排序姊妹篇的第二本。主要内容有:排名概述、梅西法、科利法、基纳法、埃洛体系、马尔可夫法、攻防评分法、基于重新排序的排名方法、分差、用户偏好评分、处理平局、加入权重、“假如……会怎样”的问题与敏感性、排名聚合、比较排名的方法、数据等。《谁排 ?:关于评价和排序的科学》可作为数学、计算机、网络技术、管理学和数据科学等专业的参考书,也可作为教材使用。
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本书介绍了Patran 2010软件的基本操作以及Nastran2010的求解分析,全书共分为19章。第l章简介MSC公司以及Patran和Nastran的基本功能;第2章简介使用Patran建模和Nastran分析的过程;第3章介绍使用Patran建立几何模型;第4章介绍使用Patran进行有限元网格划分;第5章介绍材料属性;第6章单元属性:第7章介绍工况及边界条件;第8章介绍了如何进行分析控制;第9章介绍分析结果后处理。0章至19章是实例章,涵盖了使用Nastran分析的主要分析类型,其中0章介绍基本使用实例;第ll章介绍静力学分析;2章介绍屈曲分析;3章介绍模态分析;4章介绍瞬态响应分析;5章介绍频率响应分析;6章介绍响应分析;7章介绍非线性分析;8章介绍结构拓扑优化;9章介绍热传导分析。对所有实例的操作步骤都提供了详细的文字和图例说明,以便于读者学习掌握。 本书适合于高等院校研究生作为计算机
本书系统介绍了预测信息组合技术、预测方法组合技术、预测结果组合技术以及组合预测的基本理论,回答了为什么要进行组合预测、什么时候进行组合预测、怎样实现组合预测等具有重要实践意义的问题,是一部现代组合预测理论和方法的集大成之作。
《博弈入门》共分17部分,介绍了完全信息博弈、混合策略均衡、完全信息展开型博弈:理论;联盟博弈及其核心、完全信息展开型博弈:延伸与讨论、不完全信息展开型博弈、演化均衡等内容。《博弈入门》对博弈论进行了严谨而又通俗的介绍,是适用于高年级本科生和研究生的入门教材。
《运筹学导论(0版)》作为运筹学领域的佳作,是美国多所高校的运筹学教材用书,销售量一直名列前茅。原著作者长期从事运筹学的教学和科研工作,是业界的佼佼者。原著具有内容翔实、专业性强、应用价值高等特点,对靠前同类著作产生了重大影响。翻译出版该著作,对于丰富和发展我国军事管理学和运筹学理论和方法体系,完善军事管理学的定量研究手段,具有较大的理论价值和实践意义。译著可作为运筹学、管理学、系统工程等专业的教材,也可作为从事军事管理、经济管理等领域的研究人员的参考用书。
This book constitutes the refereed proceedings of the First International Workshop on Pattern Recognition with Support Vector Machines, SVM 2002, held in Niagara Falls, Canada in August 2002.The 16 revised full papers and 14 poster papers presented together with two invited contributions were carefully reviewed and selected from 57 full paper submissions. The papers presented span the whole range of topics in pattern recognition with support vector machines from computational theories to implementations and applications.
本书系统介绍锥约束优化的很优性理论与增广Lagrange方法,主要内容包括变分分析的相关基础、约束集合的切锥与二阶切集、对偶理论、非线性锥约束优化的一阶很优性条件和二阶很优性条件、三类重要的锥约束优化的很优性条件、凸规划的内点算法以及非凸半定规划的增广Lagrange方法的收敛速度估计等。本书可以作为非线性优化专业高年级大学生和研究生的教材,也可供从事相关研究的科研人员参考。