从一些经典的益智游戏或挑战出发，见识（熟悉）和体会计算思维（主要是其中的逻辑思维和算法思维）的若干观念和要点，是本书编写的初衷和追求。本书挑选了32个游戏或挑战，实现学习和体会计算思维观念和要点的目标。它们本身相互独立，读者可以任意顺序阅读，没有前后依赖关系。问题是指对该游戏的一般化推广，即“泛化”，在分析的基础上总结数学原理，进而形成算法和程序（主要是Python代码），实现面向问题求解、提炼和展示计算思维要点的融会贯通。本书既可以作为数学或算法方面的普及读物，也可以作为高校学生“计算思维”课

本书是为高等学校工科研究生编写的“最优化方法及应用”课程教材，主要内容包括：概述、无约束最优化（一维、多维）、约束最优化（线性、非线性）、全局最优化新方法、多目标优化、应用实例等。全书内容组织突出应用导向，力求在使学生理解优化方法的基本思想、实施步骤、软件实现的基础上，最大限度减少繁复的数学推导和证明，同时结合案例将相关方法应用于个人科研实践。 本书可以作为化学工程、化工过程机械、动力工程、环境工程、能源动力、材料化工等相关工科专业的研究生的教材或教学参考书，具有高等数学、线性代数、计算方法基础

本书着重介绍了与实际应用有关的数值计算基本方法，强调了基本概念、理论和应用，特别是数值计算方法在计算机上的实现，以期读者在学完本书之后能够充分掌握这些方法，并能在计算机上进行有关的科学与工程计算.
全书共分8章，主要内容包括非线性方程求根，线性方程组数值解法，矩阵特征值与特征向量的数值计算，函数逼近，数值积分和微分，解线性代数方程组的直接方法和迭代方法，常微分方程初值问题的计算方法以及优化问题数值解法.各章配有一定数量的习题，书后附有习题答案和提示.
本书可作为理工科专业研究生和应用

全书以计算思维为导向，凝练了计算机科学与技术中相关的基本理论、基本方法和新一代智能计算技术的基本概念及应用。全书内容分为10章，介绍了计算、计算机与计算思维的基础知识，计算基础，计算机系统与云计算，计算机网络与物联网，算法设计基础，Python语言程序设计，数据库与大数据、人工智能基础、人工智能技术、人工智能应用等智能计算技术。 本书可作为高等院校各类专业信息素养课程、数字素养课程、计算机导论课程、计算机通识课程等的教材，同时也适用于对计算思维与智能计算领域感兴趣的普通读者阅读。

本书共包含8章内容。第1章介绍了最优化问题的概念及主要分类。第2-3章为进化计算部分，以遗传算法和差分进化算法为代表，介绍了算法原理、实现流程及关键技术，并给出了应用实例。第4-6章为群体智能部分，以粒子群优化算法、人工鱼群算法和蚁群优化算法为代表，阐述了算法原理，给出了应用实例，并介绍了算法的各种改进方式。第7章阐述了多目标优化问题及其求解方法。第8章为人工神经网络部分，介绍了BP神经网络、Elman神经网络等，并给出了具体应用实例。

本书是全面而系统的元分析实践指南，涵盖了从理论基础到实操应用的各个方面。本书首先对元分析的基本概念、特点及优势等进行了深入的介绍，明确了元分析在管理学研究中的应用价值和重要性。然后，本书详细阐述了元分析的适用情境、文献检索与编码、发表偏差、效应值估计模型、调节效应、中介效应、汇报结果、质性元分析概述等内容，并提供了丰富的实操指导。本书概述了质性元分析的相关理论和操作步骤，拓宽了元分析的应用领域。
本书适合的读者为管理学、心理学等社会科学领域的学者、本科生、硕士研究生、博士研究生及

本书系统地介绍了三类重要偏微分方程的推导过程、理论基础及其数值求解方法，旨在为读者提供一本从理论推导到实际应用无缝衔接的教材。作为描述物理现象、工程问题中空间和时间变化规律的数学模型，偏微分方程在自然科学和工程技术中都具有重要的核心地位和广泛的应用价值。本书介绍了偏微分方程的基本概念，通过生动的物理和工程实例展示了如何从实际问题中抽象出偏微分方程模型，如波动方程、热传导方程、流体力学方程组等；详细介绍了几种经典的解析求解方法，包括分离变量法、行波法、积分变换法和Green函数法等。这些

本书是江苏省研究生优秀课程配套教材，围绕“理论推导—算法实现—工程应用”的主线，系统讲授数值分析的基本理论与常用方法，共设8章，内容涵盖误差分析、非线性方程求根、线性方程组数值解法、插值与拟合、数值微积分、常微分方程数值解法等。书中突出工程应用导向，精心设计了多个贴近实际的案例（含MATLAB程序实现），帮助读者理解算法在复杂问题中的实际价值。本书按节和章分别配备多类型习题，扫书中二维码可查看相应解析，构建“讲—练—解”一体化学习闭环。通过48学时教学安排，帮助读者夯实计算基础、提升建模与算法能

本书是一本专为高校工科类专业量身打造的数值分析课程教材，全面满足硕士研究生和本科教学需求，以数值计算核心问题为主线，系统阐述现代科学计算的原理与方法。第1章绪论介绍基本概念与误差理论搭建计算思维框架，第2~7章涵盖非线性方程/线性方程组的数值解法等核心模块，还构建了立体化学习系统。本书基本概念清晰，语言通俗易懂，注重算法实际应用与上机实践，在介绍基础理论时省略繁琐证明，侧重算法叙述和算例分析，行文通俗并对专业术语作通俗解释，还为常用算法提供MATLAB源代码，各章后附习题，书后有答案和提示

本书是计算思维与人工智能通识课程的教材，主要介绍计算机学科中的计算思维和人工智能相关内容，对信息时代人们应具备的大数据、物联网、人工智能应用等也进行了系统的介绍。本书内容上课划分为两大部分，共计9章。第一部分是计算思维，包括第1章计算机与计算，第2章信息数字化基础，第3章算法与数据结构，第4章数据组织与管理，第5章计算机网络；第二部分是人工智能，包括第6章初识人工智能，第7章智能语音识别技术，第8章智能图像识别，第9章知识图谱。本书对传统计算机公共课的教学内容进行了改革，凝练了计算思维