数值分析作为计算数学的基础研究领域之一，关注一些基础共性问题的计算方法。它通过对问题近似建模，提出解决方案，并将这些方案用计算机程序实现，同时对算法进行理论分析。作为计算数学专业的基础课程，数值分析致力于培养学生设计、分析及提升算法的能力。本书的内容以多项式近似为核心线索，涵盖从多项式插值和逼近到数值微分、积分，再到常微分方程数值解的应用等。

在科技与教育深度融合的新时代背景下，培育德才兼备且具有创新精神和实践技能的人才至关重要。本书融合最优化理论与机器学习技术，配套相关课程为本科生和研究生提供系统全面的学习资源。全书共6章。第1章“绪论”介绍最优化问题的分类和典型应用，为后续学习奠定基础。第2章“凸分析”探讨凸集和凸函数等概念，提供解决优化问题的理论工具。第3章“最优性条件”讲解对偶问题和KKT条件，帮助学生理解最优解的求解方法。第4章“最优化计算”详细介绍梯度下降法、线性搜索法等无约束优化算法。第5章“机器学习中的邻近算法”阐述邻

北太天元数值计算通用软件（以下简称“北太天元”）是由北京大学重庆大数据研究院数值计算实验室自主研发的首 款国产科学计算软件。北太天元聚焦科学计算领域“卡脖子”问题的解决，实现了科学计算领域“根技术”的突破。软件具备强大的底层数学函数库，可提供科学计算、可视化、交互式程序设计功能，支持数值计算、数据分析、数据可视化、数据优化、算法开发等场景，并通过SDK与API接口，扩展支持各类学科与行业应用。 北太天元数值计算通用软件从功能上可以替代美国工业软件Matlab，我国现有十多所高校被列入禁用matl

本书主体内容分为八个章节，分别为绪论、岩石单轴抗压试验求解实例、应力强度因子求解实例、层状复合体SHPB动态冲击实例、简支梁受纯弯曲作用实例、边坡稳定性求解实例、隧道工程实例分析和炸药在岩土体内部爆炸分析。每一章均包括问题描述、操作详解、结果查看三个部分。“问题描述”部分明确了每个实例的工程背景、基本参数和研究目的，使读者能够理解实验的实际应用场景；“操作详解”部分从模型建立、网格划分、边界条件设置等方面详细分解了操作流程，并配以大量图片和注释，确保读者在学习过程中能够循序渐进地掌握每

本书是一本介绍数值方法的教材, 除了介绍传统数值分析课程所讲授的插值与逼近、数值微分与数值积分、线性与非线性方程组求解、矩阵特征值计算、常微分方程数值方法等, 还介绍了偏微分方程的四大类数值离散方法(有限差分方法、有限元方法、有限体积方法、无网格方法). 本书不仅强调算法的推导演算, 还注重介绍算法的收敛性理论和实际应用. 每章最后均附有一些需要理论推导或上机实验的习题, 供读者选用.本书适合理工科专业的本科生、研究生以及从事科学工程计算的技术人员阅读.

本书是信息与计算专业和应用数学专业数值代数课程的教材。介绍数值代数的基本概念和基本理论，包括线性方程组、最小二乘、特征值和奇异值等典型问题的数值解法。具体包括矩阵范数，线性方程组的Gauss消去法，经典迭代法，共轭梯度法，最小二乘问题的正交变换法，非对称特征值问题的乘幂法、QR迭代，对称特征值问题的对称QR方法、Jacobi方法、分而治之法，以及奇异值分解算法等。介绍数值算法的同时，也给出了简洁的理论证明。

本书是新一代信息技术网络空间安全高等教育系列教材之一，以九讲来介绍算法数论的主要内容。前四讲的内容是数论的基本概念和基础算法，特别地，具有现代计算意义的中国古代数论算法及其拓展在前三讲中得到了充分的解释，第4讲介绍计算中根本算法——大整数乘法的技术与方法。第5讲是关于模乘的现代算法，体现了计算工具对数论算法发展的影响。第6讲介绍素数与相关算法的课题。尽管密码学的应用已经穿插在每讲之中，强调起见，还专门为公钥密码学的数学困难问题和计算问题设立了三讲，包括整数分解，离散对数和有重要密码学应用的整数的

本书介绍科学与工程实际中常用的数值分析理论、方法及有关应用，内容包括绪论、非线性方程与方程组的数值解法、解线性方程组的直接法、解线性方程组的迭代法、曲线拟合与函数插值、数值微积分、常微分方程的数值解法、矩阵的特征值问题等. 考虑到工科院校相关课程的教学目的是满足工程和科研应用需要，本书更注重介绍工程应用的方法，弱化数学理论的推导证明，并且配有微课视频（二维码）、应用案例、应用题、上机实验和习题等内容. 本书提供配套电子课件，登录华信教育资源网（wwwhxedu.com.cn）注册后可以免费下载.

本书全面系统地阐述了测量误差的基本理论，测量平差的基础方法，以及扼要介绍了近代平差的原理。本书共12章，内容包括绪论、误差分布与精度指标、协方差传播率及权、平差数学模型与最小二乘原理、条件平差、附有参数的条件平差、间接平差、附有条件的间接平差、概括平差函数模型、误差椭圆、平差系统的统计假设检验、近代平差概论。

本书从最优化方法应用者的角度，较为系统地介绍了最优化问题地建模、算法结构、凸优化问题数学基础、基本地经典优化算法和基本地启发式优化算法。详细地讲解了线性规划方法、一维搜索方法、无约束非线性最优化问题的算法、带约束的非线性最优化问题的算法、模拟退火算法、遗传算法和粒子群算法等。书本中对上述方法附有案例过程，使读者可以理解这些方法处理问题背后的原理和思路，又能学习实际解决问题的方法和过程，提高使用最优化问题建模和算法解决实际问题的能力。