所有應(yīng)用學(xué)科都有一個(gè)共同特點(diǎn)：實(shí)踐性。所有科技工作者都有一個(gè)共同目標(biāo)：尋找事物的本質(zhì)和變化規(guī)律。在科學(xué)研究中發(fā)現(xiàn)新規(guī)律、在實(shí)際生產(chǎn)中探索新工藝、在產(chǎn)品開發(fā)中尋求最佳決策等，試驗(yàn)是一項(xiàng)重要的實(shí)踐活動(dòng)。試驗(yàn)會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，如何利用數(shù)據(jù)洞悉事物的本質(zhì)，如何構(gòu)建合適的模型刻畫事物的發(fā)展規(guī)律，這就是本書要敘述的主要內(nèi)容�！对囼�(yàn)

R軟件的基本介紹、R軟件的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和圖形功能、R軟件實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的處理及清洗方法，R軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)描述性分析，利用R軟件進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，R軟件進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，對(duì)應(yīng)分析案例與R實(shí)現(xiàn)、典型相關(guān)分析案例與R實(shí)現(xiàn)。

本書深入淺出地介紹了數(shù)值計(jì)算的基本概念、常用方法及其程序?qū)崿F(xiàn)。內(nèi)容涵蓋數(shù)值計(jì)算的一般概念和誤差分析的常用方法，線性方程組的直接解法，插值的概念及主要插值方法，迭代法求解方程、線性方程組及非線性方程組的常用方法，數(shù)值積分與數(shù)值微分的常用方法，函數(shù)逼近的概念及常用方法，求解矩陣特征值與特征向量的常用方法，求解一階常微分方程

本書內(nèi)容涵蓋控制相關(guān)學(xué)科各專業(yè)所必需的基礎(chǔ)知識(shí)，以時(shí)域中的線性系統(tǒng)理論知識(shí)為主要內(nèi)容，同時(shí)兼顧控制的頻域知識(shí)。主要內(nèi)容包括系統(tǒng)的數(shù)學(xué)描述、系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)、系統(tǒng)的能控性和能觀性、系統(tǒng)的最小實(shí)現(xiàn)、系統(tǒng)的穩(wěn)定性、系統(tǒng)的時(shí)域綜合等。本書在內(nèi)容論述上力求精練，在概念敘述上力求清晰，在理論分析上力求嚴(yán)謹(jǐn)，在系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法和算法介紹上

本書研究基于共軛梯度法的三項(xiàng)投影算法的理論及其求解大規(guī)模非線性單調(diào)方程組、信號(hào)恢復(fù)方面的應(yīng)用。第1章介紹所研究問(wèn)題的學(xué)術(shù)背景和相關(guān)研究成果以及一些相關(guān)的知識(shí)。第2章提出了一種含有譜商參數(shù)的三項(xiàng)無(wú)導(dǎo)數(shù)投影算法。第3章提出了一種基于LS法的三項(xiàng)無(wú)導(dǎo)數(shù)投影算法。第4章提出兩種含有單個(gè)參數(shù)的三項(xiàng)無(wú)導(dǎo)數(shù)投影算法。第5章提出一種高

智能算法是一類直接的、隨機(jī)搜索的優(yōu)化方法，它是基于模擬自然界的生物現(xiàn)象而產(chǎn)生的一類新型優(yōu)化方法。本書在介紹優(yōu)化理論的基礎(chǔ)上，著重介紹求解復(fù)雜工程優(yōu)化模型的新智能算法。本書共有12章，第1～2章著重介紹智能算法的現(xiàn)狀及**化理論的基本概念；第3章著重介紹幾種求解單目標(biāo)約束優(yōu)化問(wèn)題的新型智能算法；第4～5章介紹求解多目標(biāo)優(yōu)

本書介紹了數(shù)值計(jì)算的多個(gè)重要領(lǐng)域，包括誤差理論、線性代數(shù)、非線性方程求解、函數(shù)逼近、數(shù)值積分和微分以及常微分方程求解等內(nèi)容。內(nèi)容涵蓋了誤差基本理論、線性代數(shù)方程組、非線性方程、非線性方程組、函數(shù)逼近、數(shù)值積分、數(shù)值微分以及普通微分方程等多個(gè)重要領(lǐng)域。通過(guò)深入淺出的方式，解釋了這些數(shù)值計(jì)算方法的理論基礎(chǔ)，還闡述了其在盲源

"本書是為高等學(xué)校理工科師生編寫的數(shù)值計(jì)算方法教材,簡(jiǎn)明易學(xué)、富于創(chuàng)新。本書突出計(jì)算數(shù)學(xué)的基本思想,注重經(jīng)典數(shù)值方法的共性,特別注意同微積分、線性代數(shù)基礎(chǔ)知識(shí)的銜接。書中還介紹了相關(guān)數(shù)學(xué)問(wèn)題和數(shù)值方法的歷史背景、科學(xué)意義和幾何直觀。本次修訂給出了一些典型算法相對(duì)應(yīng)的Python程序和算例,并介紹了相關(guān)的Python擴(kuò)展

"本書全面系統(tǒng)地闡明了現(xiàn)代多元復(fù)雜數(shù)據(jù)分析理論與方法，反映該專業(yè)國(guó)際前沿研究狀況。內(nèi)容包括多元數(shù)據(jù)可視化方法、矩陣代數(shù)、多元分析基本工具、多元統(tǒng)計(jì)分布、多元正態(tài)分布理論、多元似然方法、多元統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)、多元數(shù)據(jù)因子降維技術(shù)、主成分分析、因子分析、聚類分析、判別分析、對(duì)應(yīng)分析、典型相關(guān)分析、多維標(biāo)度分析、聯(lián)合分析以及高維

本書內(nèi)容包括選題背景；與平臺(tái)推薦和評(píng)論系統(tǒng)相關(guān)的已有研究成果；基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的推薦算法設(shè)計(jì)；評(píng)論系統(tǒng)中用戶生成圖像對(duì)后續(xù)消費(fèi)者決策所產(chǎn)生的影響；未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。