本書為科學出版社“十四五”普通高等教育本科規(guī)劃教材。本書力求將數(shù)值方法和計算機實現(xiàn)相結(jié)合，以計算方法設(shè)計為基礎(chǔ)，圍繞計算原理和計算步驟闡述的主線展開。內(nèi)容涵蓋線性方程組和非線性方程的求解、多項式插值與逼近、數(shù)值積分與數(shù)值微分、常微分方程數(shù)值解等傳統(tǒng)數(shù)值分析內(nèi)容，還特別加入快速Fourier變換、圓周率計算的外推法等在計

SageMath為GNU項目下的開源軟件，旨在以數(shù)學思維并借助成熟的算法解決科學計算問題。本書囊括大量實戰(zhàn)內(nèi)容，全面講解基于SageMath的開發(fā)技術(shù)，更配合跨學科的用例，幫助讀者盡快掌握SageMath的開發(fā)技巧。本書共15章，層次分明，由淺入深地講解SageMath開發(fā)技術(shù)，從基礎(chǔ)到實戰(zhàn)，內(nèi)容循序漸進。本書遵循Sa

本教材包括ANSYS軟件基礎(chǔ)與高級仿真應(yīng)用兩部分:第1章-第8章為基礎(chǔ)部分,詳細說明ANSYS基本操作、實體模型的建立、材料模型的選取、網(wǎng)格的劃分、結(jié)構(gòu)分析的內(nèi)容和方法等。第9章-第11章為高級應(yīng)用部分,將作者團隊的科研成果與軟件使用緊密結(jié)合,提煉出適合的算例來介紹科學研究與工程應(yīng)用中所涉及的高級仿真技術(shù),包括子模型與

《Origin數(shù)據(jù)分析、科技繪圖與可視化從入門到精通》以O(shè)riginPro2024b中文版為軟件平臺，結(jié)合作者多年的數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗，通過大量科研場景下的應(yīng)用實例，詳細介紹Origin在科研數(shù)據(jù)處理與科學數(shù)據(jù)可視化中的使用方法與技巧。全書共11章，第1～3章主要講解Origin的基礎(chǔ)知識，包括Origin的操作界面、文件管

本書比較全面地介紹了演化多目標優(yōu)化與智能計算相關(guān)的基本理論、方法、以及作者團隊在演化多目標優(yōu)化與智能計算領(lǐng)域過去近十年的主要研究成果。全書共12章，第1-2章主要內(nèi)容為簡單介紹多目標優(yōu)化的問題、基本概念和復雜多目標優(yōu)化和智能計算問題相關(guān)的基礎(chǔ)知識；第3-7章主要介紹了作者提出的一些先進的演化多目標優(yōu)化算法以及相關(guān)應(yīng)用；

全書共分上、下兩冊，本書為上冊，適用于較多學時的＂數(shù)值分析＂課程教學和大類招生專業(yè)分流前學生學習。主要介紹解線性方程組的直接法和迭代法、解線性最小二乘問題的直接法、矩陣特征值問題的計算方法、函數(shù)插值、數(shù)值積分、微分方程數(shù)值解法及幾類經(jīng)典現(xiàn)代數(shù)值方法。

全書從內(nèi)容上分為三大部分。第一部分主要介紹超啟發(fā)式算法的基礎(chǔ)理論，其中第1章介紹了超啟發(fā)式算法的內(nèi)涵和分類，第2~第5章分別介紹了選擇構(gòu)造類、選擇攝動類、生成構(gòu)造類、生成攝動類這四類超啟發(fā)式算法，第6章從理論層面給出了超啟發(fā)式算法的嚴格定義和基本框架。第二部分重點介紹超啟發(fā)式算法在多種實際優(yōu)化問題中的應(yīng)用，其中第7~第

本書是一部深入探討計算思維在信息科技跨學科主題學習中的實踐與應(yīng)用的專著。全書共分為五章，系統(tǒng)闡述了跨學科主題學習的概念、特征、教育價值以及開展方式，并詳細分析了信息科技跨學科主題學習的具體要求。 本書首先介紹了計算思維這一關(guān)鍵能力，包括其概念、問題解決能力、系統(tǒng)設(shè)計和行為理解等方面，并探討了計算思維在跨學科領(lǐng)域的應(yīng)用

有限元方法是一種被廣泛釆用的求解數(shù)理方程的數(shù)值計算方法，是解決眾多工程問題的強有力的計算工具。本書共10章，首先介紹有限元方法的發(fā)展歷史與工程應(yīng)用概況，接著重點介紹有限元方法的理論基礎(chǔ)、桿系結(jié)構(gòu)，重點講解靜力學問題、動力學問題、材料非線性問題、幾何非線性問題、接觸非線性問題、溫度場問題的有限元分析方法，以及擴展多尺度有

本書稿主要研究單變量情形和雙變量情形下的非負靜態(tài)細分算法、SIA矩陣與馬爾科夫過程。首先介紹了細分算法以及一致收斂性的基本概念，研究了SIA矩陣的性質(zhì)以及與馬爾科夫過程之間的聯(lián)系，利用SIA矩陣收斂的特性與馬爾科夫鏈相關(guān)性質(zhì)，分別詳細討論了單變量與雙變量非負細分算法的一致收斂性，并推廣了收斂的某些條件；在此基礎(chǔ)上，進一