《矩阵之美（算法篇）》对多种**矩阵算法进行了新颖、全面且深入的解读。具体而言，第1章从代数、几何、分析和概率等多个角度详细介绍了*小二乘法；第2章对主成分分析进行了深入解析，涵盖代数、几何、子空间逼近与概率视角；第3章探讨了一种新兴的非对称数据分析方法 主偏度分析，并深入剖析了其性质和理论内涵；第4章介绍了典型相关分析及其关键性质，并从几何角度对其本质进行了进一步的阐释；第5章聚焦于非负矩阵分解，探讨了其与混合像元分析、奇异值分解、聚类分析及KKT条件的关联；第6章重点介绍局部线性嵌入，并将其与其他典型非线性特征提取方法进行了系统比较；第7章深入介绍**的傅里叶变换，并从矩阵角度对其内涵进行了新的诠释；第8章介绍了一种新颖的一阶统计分析方法 连通中心演化，重点阐明其在数据中心识别方面的优势和潜
本书以简明统一的方式介绍了用于求解线性约束凸优化问题的分裂收缩算法。我们以变分不等式（VI）和邻近点算法（PPA）为基本工具，构建了求解线性约束凸优化问题的分裂收缩算法统一框架。在该框架中，所有迭代算法的基本步骤包括预测和校正，分裂是指通过求解（往往有闭式解的）的凸优化子问题来实现迭代的预测;收缩指通过校正生成的新迭代点在某种矩阵范数意义下更加接近解集。统一框架既涵盖了经典意义下的PPA算法、用于求解线性约束凸优化问题的增广拉格朗日乘子法（ALM）和处理两个可分离块凸优化问题的乘子交替方向法（ADMM）等耳熟能详的算法，还为多块可分离凸优化问题的求解提供了多种方法。通过掌握这一并不复杂的统一框架，者可以根据可分离凸优化问题的具体特点，自行设计预测-校正方法求解。
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.
计算,实际上是解决问题的过程。人们希望用计算机能找到解决一切问题的方法，因此在计算领域建立了算法理论和算法模型，并根据各种问题提出具体算法。而计算的复杂性是现代数学中最令人着迷的领域之一。本书通过几个经典的计算问题：哥尼斯堡七桥问题、汉密尔顿路径问题、整数分解和国际象棋问题，浅探计算的魅力。
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》
本书弱化了理论的严密证明，代之以简单的推导与方法的说明，加强了例题的示范作用，是浙江工业大学教学改革的系列教材之一。 本书主要介绍数值计算的基本理论与方法，内容包括数值计算引论、解线性方程组的直接法、解线性方程组的迭代法、非线性方程（组）的数值解法、插值法、逼近、数值积分与数值微分、常微分方程初值问题数值算法等。对于数学系的学生，教学内容可侧重算法的理论部分；对于一般工科的学生，教学内容可侧重算法的实用性和实验性部分。
《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。
《边缘计算模式》共13章。第1章和第2章介绍边缘计算模式的相关概念和发展现状。第3～5章阐述边缘计算的新型框架，包括边缘联盟计算架构、混合边缘计算架构、移动节点辅助的边缘计算架构。第6～9章系统论述边缘存储理论与方法，包括边缘计算的数据协同存储和访问服务、数据缓存高效索引机制、跨层混合数据共享机制，以及安全可信的边缘存储架构。第10～13章系统论述边缘计算的任务调度理论方法，包括边缘计算的在线任务分派和调度方法、复杂依赖性应用分派和调度方法、服务链请求调度方法、服务增强模型。
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本书是系统地介绍各类多维奇异积分的高精度算法的专著.全书共5章：第1章介绍面型与点型奇异积分（包括弱奇异、Cauchy强奇异、Hadamard超奇异积分）的概念与存在条件及一些基本性质，并介绍各类奇异积分算子的定义和基本性质；第2章简略介绍正常积分的数值方法和加速收敛方法；第3章主要论述一维各类奇异积分与含参数的奇异积分的高精度算法以及各类奇异积分的加速收敛方法,同时给出了外推的稳定性分析；第4章主要论述各类多维奇异积分与含参的奇异积分的高精度算法以及各类奇异积分的加速收敛方法；第3、4章是本书的核心内容；第5章介绍奇异积分与奇异积分算子的渐近展开式.本书取材新颖，算例翔实，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.
《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。
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本书是明朝三大数学名著之一，是我国数学史、珠算史上百科全书式的重要著作，内容几乎涉及现代初等数学、珠算的所有内容，故称为 大全 。 本书适合大中小学数学教师及广大数学爱好者阅读.
本书为“科学计算及其软件教学丛书”之一，从计算数学的要求出发，系统介绍国内外新发展的数值并行计算方法，并进行可扩性与复杂性分析。主要内容包括：并行计算基础理论，数值并行计算方法和并行计算的编程环境与编程实例。全书深入浅出，串行、并行算法相结合，并行算法与实际编程例子相结合，易于理解和掌握。每章附有习题，可供练习。
