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

《并行计算》是分布式并行计算的算法设计和消息传递并行编程的入门教程。《并行计算》详细介绍了包括MPI基础知识、求解线性代数方程组的共轭梯度法的并行算法实现、并行程序的效率和可扩展性、进程组和通信器操作、求解三对角线性代数方程组的追赶法、求解偏微分方程的算法并行化方法等相关内容；还分析了并行程序可扩展性差的主要原因，为读者提供了全面的并行计算知识体系和解决方案。《并行计算》提供了典型科学计算问题的并行算法与程序设计实例，并介绍了国际上流行的科学计算软件、工具及平台。内容从简到繁、循序渐进，可帮助读者逐步掌握并行计算技能，解决学习和工作中的问题。

《广义逆的理论与计算》研究了广义逆的新理论和计算方法，主要包括加权M-P广义逆，加权DRAZIN逆和核逆的扰动理论及广义逆的神经网络算法，其中介绍广义逆的神经网络算法的专著在国内比较少。 《广义逆的理论与计算》适合计算数学、应用数学的研究生和科研工作者参考阅读。

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》

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。

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

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。

本书系统地介绍现代优化算法的发展脉络，重点针对局部搜索、模拟退火、禁忌搜索、遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等经典算法进行了阐述，内容涉及优化机制、理论、流程、设计、应用等多个层面，并且每个算法都结合案例分析指导算法的设计与应用，同时介绍了国内外最近研究进展并开展相应的算法实践与应用研究。

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。

本书介绍扩散方程的计算方法，重点介绍作者近十年来取得的研究进展。内容包括：简要介绍扩散方程几类常见的有限体积方法；扭曲网格上扩散方程的多种高精度有限体积格式，其中包括具有保正性的格式和保持离散极值原理的格式，网格的类型包括匹配网格和非匹配网格；扩散方程的非线性迭代方法和并行计算格式等。本书可供理工科研究生及相关科技工作者阅读参考。

无

《计算代数数论教程》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。

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。

《稳态Navier-Stokes方程的Liouville定理》介绍了Navier-Stokes方程，特别是定常Navier-Stokes方程的基础知识和**技巧，重点讨论了Liouville定理与定常Navier-Stokes方程解的分类问题。第1章将回顾一些基本的工具和技术，包括Stokes方程的基本解、Stokes估计、Bogovskii映射等；第2章对于三维稳态Navier-Stokes方程，将描述一些主要的进展，包括一些取决于速度、总压力或势函数的Liouville唯一性结果；第3章将从Navier-Stokes方程的衰减估计来研究；第4章将介绍一些二维Navier-Stokes方程的进展，包括Liouville定理、解的衰减或分类估计；*后，第5章将从不同区域或其他模型来讨论Liouville定理的一些进展。

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。