本書由《最強(qiáng)大腦》第二季/第三季人氣選手、魔方王子、跟誰(shuí)學(xué)明星導(dǎo)師孫虹燁傾力打造，更有《最強(qiáng)大腦》諸多選手傾情力薦。掃描書中二維碼，即可觀看演示視頻，包含三階魔方復(fù)原視頻、轉(zhuǎn)動(dòng)手法演示等。永別了，復(fù)雜的魔方公式和口訣！若看完這本書還學(xué)不會(huì)魔方，就沒(méi)人能幫你了！本書通對(duì)三階魔方的入門玩法進(jìn)行詳細(xì)敘述，通過(guò)一個(gè)簡(jiǎn)單的手法即

本套書根據(jù)教育部高等學(xué)校大學(xué)數(shù)學(xué)課程教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)的基本要求進(jìn)行編寫，在編寫過(guò)程中充分吸取和借鑒國(guó)內(nèi)外優(yōu)秀教材的精華，結(jié)合南京郵電大學(xué)和南京郵電大學(xué)通達(dá)學(xué)院數(shù)學(xué)團(tuán)隊(duì)多年的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，在配有課程思政內(nèi)容的同時(shí)對(duì)教材的深度和廣度進(jìn)行了適當(dāng)調(diào)整。全套書分為上、下兩冊(cè)。本書是下冊(cè)，為多元函數(shù)微積分部分，共5章，包括空間解析幾何與

數(shù)學(xué)建模與實(shí)驗(yàn)是將數(shù)學(xué)理論和專業(yè)知識(shí)有機(jī)結(jié)合的有效途徑。本書通過(guò)案例介紹各種數(shù)學(xué)建模方法，并運(yùn)用數(shù)學(xué)軟件實(shí)現(xiàn)模型求解，內(nèi)容包括規(guī)劃模型、微分方程模型、隨機(jī)模型、數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計(jì)模型、圖論模型、模糊數(shù)學(xué)模型、層次分析模型等。還介紹了數(shù)學(xué)軟件MATLAB和相關(guān)數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽。各章后附練習(xí)題。本書可作為高等學(xué)校數(shù)學(xué)建模與數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)

本書論述變指標(biāo)函數(shù)空間理論的**進(jìn)展。全書內(nèi)容包括：變指標(biāo)函數(shù)空間和�？臻g的基本性質(zhì)；Hardy-Littlewood極大算子在變指標(biāo)Lebesgue空間、變指標(biāo)Herz型空間和變指標(biāo)加權(quán)Lebesgue空間上的有界性，以及度量測(cè)度空間上的極大算子在變指標(biāo)空間上的有界性；多重奇異積分算子在變指標(biāo)空間上的有界性；常指標(biāo)加

本書主要分為基礎(chǔ)知識(shí)與應(yīng)用兩個(gè)部分.在基礎(chǔ)知識(shí)部分,系統(tǒng)地介紹了圖論的基本概念、理論和方法,具體內(nèi)容包括圖的基本概念、樹、圖的連通性、平面圖、匹配理論、Euler圖與Hamilton圖、圖的著色、有向圖、網(wǎng)絡(luò)流理論以及圖矩陣與圖空間，共十章.在應(yīng)用部分,主要介紹了近年來(lái)圖計(jì)算方面的一些典型應(yīng)用和系統(tǒng),具體內(nèi)容包括無(wú)標(biāo)度

環(huán)論是抽象代數(shù)學(xué)中較為深刻的一部分，亦為結(jié)構(gòu)數(shù)學(xué)的重要分支之一，按照乘法是否滿足交換律，可以被劃分為交換環(huán)論和非交換環(huán)論。自19世紀(jì)開始，經(jīng)過(guò)眾多數(shù)學(xué)家的辛勤耕耘，環(huán)論在20世紀(jì)二三十年代形成抽象而又具有結(jié)構(gòu)性的理論，并漸生諸多應(yīng)用。本書在前人工作的基礎(chǔ)之上，從不同角度對(duì)環(huán)論的歷史進(jìn)行考察；從思想史角度剖析環(huán)論的演化，

本書重點(diǎn)介紹了回收錐、凸函數(shù)的連續(xù)性、凸集的分離定理、凸函數(shù)的共軛函數(shù)及支撐函數(shù)、凸集的極及其相關(guān)內(nèi)容。這一部分是分析約束優(yōu)化問(wèn)題理論性質(zhì)尤其是對(duì)偶理論的基礎(chǔ)工具。為了增強(qiáng)可讀性，本書將抽象的概念嘗試用簡(jiǎn)單的例子和直觀的圖像來(lái)表達(dá)，以期讀者對(duì)本書內(nèi)容有更形象深刻的理解和把握。同時(shí)，將知識(shí)點(diǎn)與**化方法部分前沿研究?jī)?nèi)容進(jìn)

本書是根據(jù)作者近五年在西南大學(xué)教授線性代數(shù)及相關(guān)課程和從事科研工作的經(jīng)驗(yàn)，以及閱讀科技讀物的感悟?qū)懗傻摹１緯�力求用兼具淺白和科技的語(yǔ)言介紹線性代數(shù)中的抽象概念，包括線性方程組、矩陣、向量、特征值與特征向量以及二次型，進(jìn)而揭開這些概念自身的本質(zhì)特征和概念之間關(guān)系的面紗。本書在內(nèi)容編排和處理方法上采用更直接、更簡(jiǎn)捷、更具有

自20世紀(jì)80年代以來(lái)，有關(guān)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究引起了眾多科學(xué)工作者的興趣，形成了近代非線性科學(xué)和智能計(jì)算研究的主要內(nèi)容之一。本書旨在幫助讀者了解這方面的概況、動(dòng)態(tài)、思維模式和研究方法。書中綜合了作者收集到的國(guó)內(nèi)外有關(guān)研究資料，以及作者研究團(tuán)隊(duì)近幾年取得的結(jié)果和有待解決的問(wèn)題。通過(guò)對(duì)幾類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和相關(guān)研究結(jié)果的系統(tǒng)整

本書從圖像處理的基本概念出發(fā)，整理了若干圖像處理中的偏微分方程模型和算法。全書共6章，包括三部分內(nèi)容：第一部分(第1，2章)介紹基于偏微分方程數(shù)字圖像處理的基礎(chǔ)知識(shí)，包括緒論、現(xiàn)有圖像去噪模型的數(shù)學(xué)定義；第二部分(第3，4，5章)詳細(xì)討論不同噪聲模型下的偏微分方程去噪方法，包括加性噪聲去除偏微分方程方法、乘性噪聲去除偏