本書共19章,內(nèi)容包括Origin2023概述、初識Origin2023、Origin文件管理、工作表管理、數(shù)據(jù)的導(dǎo)入與導(dǎo)出、數(shù)據(jù)管理和處理、簡單二維圖形繪制、二維圖形修飾處理、三維圖形繪制、三維圖形修飾處理、特殊圖形、多圖層圖表管理、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析、推斷性統(tǒng)計(jì)分析、試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析與處理、回歸擬合分析、數(shù)字信號處理、數(shù)字圖

本書系雙語教材，主體部分用英語撰寫，延伸閱讀部分用漢語撰寫.主體部分主要內(nèi)容包括：常見數(shù)學(xué)公式和數(shù)學(xué)表達(dá)式的英語讀法、解線性方程組的直接法、矩陣代數(shù)迭代技術(shù)、一元方程求根、多項(xiàng)式插值、逼近論、數(shù)值微分與數(shù)值積分、常微分方程初值問題等.延伸閱讀部分內(nèi)容包括：數(shù)學(xué)家傳記、求解非線性方程組的最小二乘法、非線性方程組的不動(dòng)點(diǎn)迭

書主要包含以下內(nèi)如：**化問題的簡介，凸分析基礎(chǔ)，無約束優(yōu)化的理論及線搜索算法框架，信賴域算法，線搜索收斂性分析及收斂速度分析，半光滑牛頓算法，共軛梯度算法，約束優(yōu)化理論及延伸理論，罰方法，增廣拉格朗日算法及算法在實(shí)際問題（支持向量機(jī)模型、超圖匹配）中的應(yīng)用。本書對知識點(diǎn)的分析緊密結(jié)合當(dāng)前研究前沿問題，并通過對應(yīng)用問題

摩爾定律快要走到盡頭，但計(jì)算革命不會(huì)終止。更好的軟件編程、3D芯片和量子計(jì)算等方法應(yīng)運(yùn)而生，其中云計(jì)算將成為業(yè)界應(yīng)對摩爾定律消亡的最佳手段，物聯(lián)網(wǎng)（IoT）的興起將讓我們逼近一個(gè)"消失點(diǎn)”，此前計(jì)算機(jī)的形體從大到小，此后計(jì)算機(jī)將變得"無形”，使計(jì)算無處不在，智能融入日常生活。本書由計(jì)算專業(yè)領(lǐng)域的專家學(xué)者知名吳翰清執(zhí)筆，

本書共分8章，分別介紹了相關(guān)預(yù)備知識、線性方程組的迭代解法、非線性方程組的迭代解法、矩陣特征值的計(jì)算方法、函數(shù)逼近理論、常微分方程組的數(shù)值解法、邊值問題的數(shù)值方法和變分原理初步知識。本書內(nèi)容重基礎(chǔ)、輕理論、重應(yīng)用，編入了大量的應(yīng)用案例，盡量回避了相關(guān)理論證明。教材中每種算法均附上了算法步驟和實(shí)現(xiàn)代碼，具有很好的示范作用

試驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析

《奇異**控制方法及其應(yīng)用》共6章。第1章是緒論。本章首先介紹了線性二次型**控制問題、線性二次型**控制問題的迭代算法、線性二次奇異**控制問題、奇異攝動(dòng)方程解的漸近展開方法和線性二次隨機(jī)**控制問題，其次對全局優(yōu)化問題進(jìn)行了概述，并在介紹過程中闡述了該書的研究思路。第2章是線性二次奇異**控制問題的線性迭代計(jì)算方法

在經(jīng)濟(jì)學(xué)、政治學(xué)、社會(huì)學(xué)、心理學(xué)和教育學(xué)等學(xué)科領(lǐng)域，因子分析法應(yīng)用廣泛。本書作者用明確的數(shù)據(jù)分析例子，詳細(xì)介紹了因子分析的不同方法，以及它們在何種情況下最有用。更深入探討了驗(yàn)證性和探索性因子分析的差別和因子旋轉(zhuǎn)的各種標(biāo)準(zhǔn)。特別值得一提的是對不同形式的斜交旋轉(zhuǎn)的討論，以及如何解釋從這些分析中得到的各項(xiàng)系數(shù)。此外，作者也回

"本書是教育科學(xué)“十五”國家規(guī)劃課題“21世紀(jì)中國高等學(xué)校應(yīng)用型人才培養(yǎng)體系的創(chuàng)新與實(shí)踐”數(shù)學(xué)類子項(xiàng)目課題成果之一，著重介紹了進(jìn)行科學(xué)計(jì)算所必須掌握的一些最基本、最常用的數(shù)值計(jì)算方法，其內(nèi)容包括誤差知識、方程（組）的數(shù)值解法、插值與擬合、數(shù)值積分與數(shù)值微分等。書中內(nèi)容主要以科學(xué)計(jì)算的實(shí)際過程為主線組織編排，突出數(shù)值計(jì)算

本書系統(tǒng)、全面地介紹了用于求解**化問題的10種智能啟發(fā)式算法的基本思想、設(shè)計(jì)原理及應(yīng)用案例，分別為遺傳算法、蟻群算法、模擬退火算法、禁忌搜索算法、大鄰域搜索算法、變鄰域搜索算法、迭代局部搜索算法、粒子群算法、人工免疫算法及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本書可作為高等院校計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、人工智能等理工類相關(guān)專業(yè)本科生及研究生教材，也