從一些經(jīng)典的益智游戲或挑戰(zhàn)出發(fā)，見識(shí)（熟悉）和體會(huì)計(jì)算思維（主要是其中的邏輯思維和算法思維）的若干觀念和要點(diǎn)，是本書編寫的初衷和追求。本書挑選了32個(gè)游戲或挑戰(zhàn)，實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)和體會(huì)計(jì)算思維觀念和要點(diǎn)的目標(biāo)。它們本身相互獨(dú)立，讀者可以任意順序閱讀，沒有前后依賴關(guān)系。問題是指對(duì)該游戲的一般化推廣，即“泛化”，在分析的基礎(chǔ)上總結(jié)

本書是為高等學(xué)校工科研究生編寫的“最優(yōu)化方法及應(yīng)用”課程教材，主要內(nèi)容包括：概述、無約束最優(yōu)化（一維、多維）、約束最優(yōu)化（線性、非線性）、全局最優(yōu)化新方法、多目標(biāo)優(yōu)化、應(yīng)用實(shí)例等。全書內(nèi)容組織突出應(yīng)用導(dǎo)向，力求在使學(xué)生理解優(yōu)化方法的基本思想、實(shí)施步驟、軟件實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)上，最大限度減少繁復(fù)的數(shù)學(xué)推導(dǎo)和證明，同時(shí)結(jié)合案例將相

本書是工業(yè)和信息化部“十四五”規(guī)劃教材，本書考慮到工科各專業(yè)對(duì)數(shù)值分析的實(shí)際需要，重點(diǎn)突出學(xué)以致用的原則，著重介紹了常用數(shù)值計(jì)算方法的構(gòu)造和使用，內(nèi)容包括線性代數(shù)方程組數(shù)值解法、非線性方程和方程組的數(shù)值解法、插值法與數(shù)值逼近、數(shù)值積分、矩陣特征值計(jì)算、常微分方程數(shù)值解法等同時(shí)，對(duì)數(shù)值計(jì)算方法的計(jì)算效果、穩(wěn)定性、收斂性、

本書著重介紹了與實(shí)際應(yīng)用有關(guān)的數(shù)值計(jì)算基本方法，強(qiáng)調(diào)了基本概念、理論和應(yīng)用，特別是數(shù)值計(jì)算方法在計(jì)算機(jī)上的實(shí)現(xiàn)，以期讀者在學(xué)完本書之后能夠充分掌握這些方法，并能在計(jì)算機(jī)上進(jìn)行有關(guān)的科學(xué)與工程計(jì)算.全書共分8章，主要內(nèi)容包括非線性方程求根，線性方程組數(shù)值解法，矩陣特征值與特征向量的數(shù)值計(jì)算，函數(shù)逼近，數(shù)值積分和微分，解線

本書系統(tǒng)地介紹了統(tǒng)計(jì)計(jì)算的基礎(chǔ)知識(shí)、產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)的基本方法、蒙特卡羅積分與Bootstrap方法、方差減少技術(shù)、統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)、EM算法與MCMC算法、R基礎(chǔ)、統(tǒng)計(jì)作圖等內(nèi)容。

本書共包含8章內(nèi)容。第1章介紹了最優(yōu)化問題的概念及主要分類。第2-3章為進(jìn)化計(jì)算部分，以遺傳算法和差分進(jìn)化算法為代表，介紹了算法原理、實(shí)現(xiàn)流程及關(guān)鍵技術(shù)，并給出了應(yīng)用實(shí)例。第4-6章為群體智能部分，以粒子群優(yōu)化算法、人工魚群算法和蟻群優(yōu)化算法為代表，闡述了算法原理，給出了應(yīng)用實(shí)例，并介紹了算法的各種改進(jìn)方式。第7章闡述

《基于代理模型技術(shù)的全局優(yōu)化方法與應(yīng)用》*先介紹代理模型技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀、關(guān)鍵技術(shù)及常用的測(cè)試函數(shù)，然后介紹快速優(yōu)化拉丁超立方試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法、組合代理模型技術(shù)、基于組合代理模型的自適應(yīng)全局優(yōu)化方法、基于組合代理模型和模糊聚類的自適應(yīng)全局優(yōu)化方法、基于組合代理模型和多層設(shè)計(jì)空間縮減的自適應(yīng)全局優(yōu)化方法、聯(lián)合局部開發(fā)和全局探索

計(jì)算思維作為智能時(shí)代一種核心的思維方式和解決問題的關(guān)鍵能力，正日益受到全球范圍內(nèi)的重視。對(duì)學(xué)生計(jì)算思維能力的培養(yǎng)最終都需要落在常態(tài)化的課堂教學(xué)層面，通過課堂教學(xué)的深度學(xué)習(xí)得以實(shí)現(xiàn)。在此背景下，本書圍繞編程教育中面向計(jì)算思維培養(yǎng)的思維型協(xié)作深度學(xué)習(xí)活動(dòng)的設(shè)計(jì)與實(shí)踐，依據(jù)聚焦思維發(fā)展的思維型教學(xué)理論、活動(dòng)理論演繹研究路徑導(dǎo)

《全局化——從梯度引領(lǐng)到智能啟發(fā)》圍繞化問題的全局解，用12章內(nèi)容，詳細(xì)介紹了5大方向的10多個(gè)經(jīng)典算法。這5大方向分別是梯度算法的多次重啟、無導(dǎo)數(shù)優(yōu)化、（元）啟發(fā)式優(yōu)化、演化優(yōu)化和群體智能優(yōu)化。在介紹算法之外，還系統(tǒng)介紹了如何對(duì)化算法進(jìn)行理論和數(shù)值評(píng)價(jià)，并介紹了數(shù)值比較可能產(chǎn)生悖論以及如何消除悖論等前沿研究成果。在《

全書以計(jì)算思維為導(dǎo)向，凝練了計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)中相關(guān)的基本理論、基本方法和新一代智能計(jì)算技術(shù)的基本概念及應(yīng)用。全書內(nèi)容分為10章，介紹了計(jì)算、計(jì)算機(jī)與計(jì)算思維的基礎(chǔ)知識(shí)，計(jì)算基礎(chǔ)，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)與云計(jì)算，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與物聯(lián)網(wǎng)，算法設(shè)計(jì)基礎(chǔ)，Python語言程序設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)庫與大數(shù)據(jù)、人工智能基礎(chǔ)、人工智能技術(shù)、人工智能應(yīng)用等智能