本书共九章，重点通过基础知识讲解、算例剖析和技巧提示，引导读者熟悉GPU并行算法、CUDA Fortran基础知识，进而掌握基于CUDA Fortran的GPU高性能计算应用软件设计方法。其中，第1章介绍相关研究背景；第2~6章介绍基于CUDA Fortran的GPU通用计算基本概念、编程方法与优化原则；第7~9章介绍基于MPI+CUDA的N-S方程数值求解。书中的示例的构思以及分析过程是本书最具价值的部分，读者通过阅读这些内容，对GPGPU技术做到融会贯通、举一反三，只要掌握了这些简单的示例，更复杂的问题也能迎刃而解。在本书的帮助下，读者不需熟悉GPU硬件或者CUDAC（虽然熟悉这两者有助于使用本书）就可完成GPU的学习和使用。
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》
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.
本书对扩展有限单元法的理论、应用和程序进行了较为详尽的论述。全书共分9章，包括4部分内容。第1部分(第1章~第3章)系统地综述扩展有限单元法理论的研究进展和主要应用，简述扩展有限单元法理论的基础知识(水平集法和线弹性断裂力学基础) ;第2部分(第4章)详细地论述扩展有限单元法的基本理论;第3部分(第5章~第8 章)详细介绍扩展有限单元法在教聚裂纹扩展、非均质问题、动态断裂问题和剪切带演化领域中的应用;第4部分(第9章)介绍扩展有限单元法的程序设计，给出主要的程序代码，将有利于读者尽快掌握扩展有限单元法的程序实现，并在此基础上应用该方法解决工程实际问题。
《反问题的数值解法（典藏版）》系统介绍了数学物理反问题求解的正则化方法，主要包括适定与不适定问题的基本概念：反问题、不适定性及其与*类算子方程的联系，基于算子广义逆理论的各种推广，几种提高正则解精度和计算效率的迭代正则化方法、离散正则化方法，各种正则化算法的数值实现，带有工程、物理与经济应用背景有启发性的实例，在附录中给出了*近的国内外研究成果和示范性MALAB语言源程序。 《反问题的数值解法（典藏版）》适合于数学专业科研人员、大学教师使用，亦可供从事科学和工程领域中反问题数值计算方法研究的科研人员，高等院校的教师、研究生和高年级大学生参考。
本书作者现任美国西北大学教授，多种国际权威杂志的主编、副主编。作者根据在教学、研究和咨询中的经验，写了这本适合学生和实际工作者的书。本书提供连续优化中大多数有效方法的全面的*的论述。每一章从基本概念开始，逐步阐述当前可用的*技术。 本书强调实用方法，包含大量图例和练习，适合广大读者阅读，可作为工程、运筹学、数学、计算机科学以及商务方面的研究生教材，也可作为该领域的科研人员和实际工作人员的手册。 总之，作者力求本书阅读性强，内容丰富，论述严谨，能揭示数值*化的美妙本质和实用价值。
本书对近年来认知计算和多目标优化领域常见的理论及技术进行了较为全面的阐述和总结，并结合作者多年的研究成果，对相关理论及技术在应用领域的实践情况进行了展示和报告。全书从认知计算和多目标优化两个方面展开，主要内容包含以下几个方面：认知科学及其特点，多目标优化问题及其求解方法，高效免疫多目标SAR图像自动分割算法，基于智能计算的认知无线网络频谱分配与频谱决策方法。
本书系统介绍ZI数据和相关ZI模型的统计推断原理、方法和应用。内容主要包括：ZI模型参数的极大似然估计、Bayes估计、基于经典方法的影响诊断、基于K-L距离的Bayes影响诊断、ZI参数和散度参数的假设检验，ZI随机效应模型参数的极大似然和Bayes估计、基于经典方法的影响诊断、基于K-L距离的Bayes影响诊断、回归系数和散度参数的假设检验、方差成分检验，ZI模型及相应的随机效应模型中与均值函数有关的协变量函数形式和联系函数形式的误判检验等。
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。
本书系统地介绍了计算机中的无误差数值方法及其应用。前三章的内容包括：整数的准确运算、单模剩余算法、多模剩余算法、p-adic数系统和Hensel码运算法。第四章至第十一章内容包括：准确求解线性方程组、矩阵求逆、广义逆、*多项式运算、多项式矩阵、矩阵特征多项式、矩阵约当型、数论变换FNT、素数与素数识别、整数因子分解及信息安全与数字密码。
本书以自封闭的形式系统介绍了线性不适定问题的正则化求解方法，以及在数学物理反问题研究中的一些应用。主要内容包括：不适定问题的基本概念和特点，研究不适定问题需要的基本数学工具和方法，求解不适定问题的标准的正则化方法及近年来的新发展，以及正则化方法在逆时热传导、数值微分、逆散射等领域中的应用。本书的内容包含了作者和其他学者近几年来的有关工作。
兰德尔 勒维克*朱华君译的《守恒律方程的数 值方法》着重介绍守恒律方程的数学理论和数值方法 。守恒律方程的数学理论部分从标量守恒律到方程组 的守恒律，从线性对流方程到非线性方程的顺序由简 到难地给出了守恒律方程的特性介绍。数值方法方面 介绍了数值方法的特性，包括收敛性，稳定性和CFL 条件等，介绍了经典的Godunov格式，近似Riemann解 算子和非线性稳定性，还介绍了高分辨格式，包括限 制器，人工粘性，TVD格式和ENO格式等内容。
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。
支持向量机的研究是近十余年机器学习、模式识别和数据挖掘领域中的研究热点，受到了计算数学、统计、计算机、自动化和电信等有关学科研究者的广泛关注，取得了丰硕的理论成果，并被广泛地应用于文本分类、图像处理、语音识别、时间序列预测和函数估计等领域，本书首先介绍了核函数的概念；然后从几何直观的角度介绍了建立二分类模型和回归模型过程中所取得的理论成果；*后对于分解算法、*小二乘支持向量机、多分类、模糊支持向量机、在线学习和大规模分类相关的优秀成果进行了归纳和整理，从数学上对相关算法的原理进行了详细分析。本书的内容既包括支持向量机的**进展，也包括作者的多年研究成果。作者希望本书能够有助于对机器学习、模式识别和数据挖掘感兴趣的读者更加快速地了解支持向量机的**研究动态，能够有助于读者理清算法的本
无
本书系统地论述了约束**化中常用的计算方法和新算法，以及这些方法的计算框图和在计算机上实现的计算方案。主要内容包括：二次规划算法、直接法、系列无约束**化方法、容许方向法、简约梯度法、约束变尺度法等。本书取材着眼于方法的实用性和全面性。
本书提供了系统可靠性和可靠性**化的详细介绍从元件可靠度提高和冗余排列的角度，论述了**化系统可靠度的**技术，展示了几个研究案例，并说明了**化技术是如何应用于实际问题的.也特别注意寻找可靠性和费用之间平衡的**化方法。《BR》 本书开始回顾了关键的背景材料，讨论了许多**化模型，接着涉及了**化工具，如启发式方法、离散**化、非线性规划、混合整数规划、**指派和智能化启发式算法，也描述了这些工具的计算机实现.案例研究涵盖了工程应用的不同领域，包括微电子组装、软件开发及核反应堆维护。《BR》 本书有大量的数值例子，还包含了超过180道习题.因此，本书适合作为可靠性工程和运筹学研究生水平的教材，对工程师也有参考价值。《BR》 本书*作者郭位(WayKuo)是美国国家工程院院士，台湾"中央研究院"院士，中国工程院外籍院
本书把握当今信息时代数字化、互联网、大数据三大技术特征，着眼于当代科学活动及科学文本的大数据引领科学计量学深刻变革的理念，从理论基础和应用两个方面介绍科学计量大数据的**进展。理论基础部分，从科学计量的大数据基础的角度，论述了数字出版、互联网与科学计量大数据，面向科学计量的数据体系；科学论文的使用数据和论文使用数据的开放获取优势；应用部分，分别探讨了科学家的工作时间表，科学论文在社交网络中的传播机制，实时追索论文使用数据呈现的研究热点与研究前沿，以及基于使用、引用等多重指标的单篇论文评价体系。
本书针对各类具有多尺度特性的问题给出简化数学处理方法(平均化和均匀化)，该方法可用于求解偏微分方程、随机微分方程、常微分方程以及Markov链。《BR》 全书共分三部分，*部分为背景资料；第二部分为扰动展开，给出此类问题的共性；第三部分阐述了一些证明扰动方法的理论。每章结束部分的讨论和文献目录中均对本章的一些结论进行了推广和扩展，并附上参考文献。除第1章外，所有章节均提供相应练习。
