本书介绍了现代科学与工程计算中常用的数值计算方法。全书分11章，主要内容有计算方法的数学基础、MATLAB编程基础、方程求根、解线性方程组的直接法、解线性方程组的迭代法、函数插值、数值积分与数值微分、常微分方程初值问题的数值解法、矩阵特征值计算、函数优化计算等。

智能算法是一类直接的、随机搜索的优化方法，它是基于模拟自然界的生物现象而产生的一类新型优化方法。本书在介绍优化理论的基础上，着重介绍求解复杂工程优化模型的新智能算法。本书共有12章，第1～2章着重介绍智能算法的现状及**化理论的基本概念；第3章着重介绍几种求解单目标约束优化问题的新型智能算法；第4～5章介绍求解多目标优

"本书是为高等学校理工科师生编写的数值计算方法教材,简明易学、富于创新。本书突出计算数学的基本思想,注重经典数值方法的共性,特别注意同微积分、线性代数基础知识的衔接。书中还介绍了相关数学问题和数值方法的历史背景、科学意义和几何直观。本次修订给出了一些典型算法相对应的Python程序和算例,并介绍了相关的Python扩展

暂无关于 数值分析方法的更多介绍。

本书前四章详尽论述了线性空间、矩阵和线性代数、线性映射和线性空间的分解。后五章讨论线性映射和矩阵的分解、包括谱分解、奇异值分解和极分解，范数、矩阵函数、特别是解线性定常状态方程所需的矩阵指数函数，线性映射和矩阵的广义逆和矩阵方程，包括线性矩阵方程、连续时间和离散时间代数Riccati方程。线性代数在自动控制中的应用主要

本书以数值分析原理为纲,以算法设计为本,基于Python语言,详细介绍了原理分析到自编码算法设计与应用的过程和思想,旨在提升学生的数值计算和实践编码能力,其数值算法设计思想可迁移到机器学习和深度学习,为学术深造和应用研究奠定科学计算和自编码基础.本书共包含数值分析的12个领域,教师可以根据不同的学习对象和教学目的选择相

本书介绍计算机上常用的数值计算方法，阐明数值计算方法的基本理论和实现，讨论一些数值计算方法的收敛性和稳定性，以及数值计算方法在计算机上实现时的一些问题。内容包括数值计算引论、非线性方程的数值解法、线性方程组的数值解法、插值法、曲线拟合的最小二乘法、数值积分和数值微分、常微分方程初值问题的数值解法。各章内容有一定的独立性

《数值计算方法习题集》是《数值计算方法》的配套教材，内容包括数值计算引论、非线性方程的数值解法、线性代数方程组的数值解法、插值法、曲线拟合的小二乘法、数值积分和数值微分、常微分方程初值问题的数值解法和试题及解答等8章。前7章每章均由内容提要、习题及解答、同步练习题及解答三部分组成，一章给出了3份试题样卷及解答。随着计算

《数值计算方法理论与典型例题选讲(第二版)》是为理工类大学本科课程数值分析和计算方法编写的教材与课外自学指导两用书，主要内容包括引言、插值法、线性方程组的直接与迭代解法、方程求根、数据拟合与函数逼近、数值积分与数值微分、常微分方程数值解法、矩阵特征值与特征向量问题.此外，为了兼顾学生能力的培养和考试技能的提高，并帮助其

本书分为6篇：第1篇智能优化的理论基础，内容包括优化理论和智能优化方法概述；第2篇进化算法，内容包括遗传算法、DNA算法、Memetic算法和文化算法；第3篇仿人智能优化算法，内容包括神经网络算法、模糊逻辑算法、思维进化算法；第4篇群智能优化算法，内容包括蚁群优化算法、粒子群优化算法、混合蛙跳算法、猴群算法、自由搜索算