本书以工科学生所具备的数学基础知识为起点，介绍了化问题和模型，不仅由浅入深给出了经典的无约束规划、约束规划中的数值算法，同时也给出了近期大量涌现并得到广泛关注的锥约束优化和机器学习中的优化算法。力求读者既能理解化的理论思想，又能掌握常用的优化算法，并能运用算法解决科学研究与实践中的化问题。本书适用于计算数学、应用数学、运筹学等应用理科专业和管理工程、系统工程、电子信息、机械制造等工科专业的本科生与研究生，也可满足从事运筹优化应用的工程技术人员和管理人员的需要。

本书介绍了与大规模工程计算相关的经典数值计算方法的构造、理论及应用.内容包括非线性方程和方程组的数值解法、线性代数方程组数值解法、插值法与数值逼近、数值积分、矩阵特征值计算、常微分方程数值解法等.同时,对数值计算方法的误差分析、计算效率、收敛性、稳定性、适用范围及优缺点也做了必要的分析与介绍.

本书为“科学计算及其软件教学丛书”之一.本书的内容包括函数的数值逼近(代数插值与函数的**逼近)及其在数值积分与数值微分的应用、数值代数(线性代数方程组的解法与矩阵特征值问题的计算)、非线性(代数与**)方程的数值解法、常微分方程(初、边值问题)数值解法及**化方法.除以上基本内容之外,本书还介绍了广泛应用于实际问题的随机统计方法之一的MonteCarlo（蒙特卡罗）方法,以及当今求解大规模科学工程计算问题最有效的算法之一的多层网格法,以便读者参考.通过对它们的讨论,使读者掌握设计数值算法的基本

《数值分析》主要介绍科学与工程计算中常用的数值计算方法. 内容包括解线性方程组的直接法和迭代法、非线性方程求根、矩阵特征值与特征向量的计算、函数的插值与逼近、数值积分和微分、求解常微分方程和偏微分方程的差分方法等. 《数值分析》系统阐述了数值分析的基本原理和基本方法, 强调各种数值方法的掌握和运用. 《数值分析》配有上机计算实验题目, 并融入慕课和微课等数字媒体资源, 读者扫描二维码即可观看学习.

本书比较系统地讨论了现代科学与工程计算中最基本的方法，共分九章，包括科学计算简介、插值法、函数逼近、数值积分、线性方程组的直接解法、线性方程组的迭代解法、函数方程的数值解法、代数特征值问题和常微分方程的数值解法，强调问题驱动和算法的MATLAB软件实现，尝试激发学生的学习兴趣。本书概念清晰、分析严谨、语言流畅、结构合理，可读性强，只要求读者具有高等数学和线性代数的基本知识。本书提供电子课件。 本书符合“低学时、重应用、模块化”的要求，可作为理工科非数学专业本科生和研究生的数值分析课教材，也

数值计算已经同观察,实验,理论分析一起成为了现代科学研究的基础手段.传统上说,计算数学以数值分析为主题,但随着学科的发展,它渐渐地被科学计算取代,后者更强调计算本身.为适应学科的发展以及实际需要,笔者试图提供一套科学计算的入门教材.一些经典的内容需要重新解读,公式背后的通用性原理需要认真的思考,有些内容需要被淘汰,有些内容需要添加,给出一个更完善的入门体系,是这本书的初衷.另外,基于算例是我们的出发点。
本书分为准备篇(包括微积分基础和线性代数基础以及Mathematica基础)

　　本书的目的是使读者较好地掌握有限元法的力学基础知识、数学原理和数值方法，并有效地利用目前通用商业软件进行实际工程分析。在编写过程中，尽量让初学者明白有限元的求解理论基础、约束及荷载的施加、求解过程，减小计算误差的方法。有限元分析工作的重点是前处理，其后处理主要是供有工作经历的人员分析使用，中间计算过程则由计算机或计算平台完成。《BR》　　本书第1章为绪论，第2章介绍弹性力学基础知识，第3章介绍数学求解原理基础知识，第4章～第9章介绍有限元的基础知识。所有的例题、习题均偏向于手工计算，以加深读

本书为中法卓越工程师培养工程系列教材之一。全书共五章，主要内容包括：凸分析基础、线性规划、拉格朗日对偶理论、KKT 性条件等。此外，本书还介绍了MATLAB 和 CPLEX 优化建模软件的使用。书中对相关定理给出了详细的证明过程，且每章都配有例题和习题供读者参阅和练习。书中某些重要例题除给出传统计算或证明外，还结合优化建模软件进行了数值验算或图像说明，方便读者学习和理解。阅读本书需要数学分析、拓扑、线性代数和微分计算的基础知识，在本书章中简要回顾了上述知识。书末附有法 / 英 / 汉三语关

本书介绍了现代数值分析中的重要概念与方法，包括线性和非线性方程与方程组的求解、数值微分和积分、插值、最小二乘、常微分方程与偏微分方程的求解、特征值与奇异值的计算、随机数与压缩方法，以及优化技术。全书穿插介绍了收敛、复杂度、条件、压缩以及正交这几个数值分析中最重要的概念。此外，书中含有一些算法的MATLAB实现代码，并且每章都配有大量难度适宜的习题和编程问题，便于读者学习、巩固和提高。

　本书以数学专业高年级本科生和工科研究生所具备的数学基础知识为起点，综合教学团队多年优化方法课程的教学经验，详细介绍优化问题、模型与算法。