
轨迹 毛鸿翔,左铨如 编著 新华书店正版,多仓就近发货,85%城市次日达,团购优惠咨询在线客服!
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1.作者实力雄厚。 2.反复打磨,堪称经典。 3.配套资源丰富,被评为工信部十二五规划教材。
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罗伯特L.纳文的《衍生数学(数字算法设计工具)》给出了关于数理金融的基础和**发展的简洁讨论,特别适合具有理科或工程背景的读者。它从一个物理学的角度出发,着眼于衍生品定价的方法和假设。纳文具有独特且高雅的观点,帮助具有一定数学背景的读者快速了解华尔街**金融创新。
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大学生、研究生、教师、有关的研究者、工程师与爱好者 本书对迄今为止的历史上的有关计算理论了的实质性成果作了深刻、严格而又直观的论述。为计算机科学的实质性难题NP难度问题的实现求解提出了一条现实的高效的求解途径。本书的不同部分的不同组合可作为大学生、硕士生、博士生的教材,也可供有关的科技人员参考。
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新定价链接:数值分析(第二版)
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新定价链接:有限元法基础及ANSYS应用 本书将有限元理论与ANSYS软件**结合在一起,构造新的教材体系,突出知识结构的完整性。为了适应学时少内容多的授课要求,在编写过程中,注意尽量避开深奥的数学理论,从简单结构的物理模型入手,力求做到深入浅出、概念清晰、循序渐进,便于初学者理解掌握。在兼顾基础知识的同时,强调实用性和可操作性。本书还全面系统地介绍了ANSYS9.0软件的基本功能和工程应用,包括几何建模技术、网格划分与有限元建模技术、施加载荷与求解过程、结果后处理技术等。本书坚持理论与实践紧密结合的原则,将有限元理论与ANSYS操作揉合在一起,以期有助于促进有限元理论与ANSYS的学习、应用、推广与普及。 全书共分9章,第1章介绍了有限元法的基本思想和基本理论;第2章主要讲述了弹性力学平面问题的有限元法;第3章介绍了
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本书针对工程硕士的实际需要,在编写的过程中遵循重原理,轻推导,淡化理论,侧重实践的原则,安排了许多案例来培养和训练学生应用数学知识分析问题和解决问题的能力。
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本书讲述了一些重要数值方法的来龙去脉。全书详细介绍了误差概念、非线性方程求根方法、矩阵的特征值与特征向量的计算、插值、曲线拟合与函数逼近、数值积分的方法、常微分方程求解、偏微分方程求解等问题。
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新定价链接:数值计算方法
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本书是高等院校计算机系列教材之一,介绍了科学计算中常用的计算方法,其内容包括误差的概念,插值方法,线性代数方程组的解法,非线性方程的求根,数值积分与数值微分,*小二乘法,特征值的计算,常微分方程初值问题的数值解法等。该书重点突出,深入浅出,便于教学。每种算法都附有C语言和Matlab语言程序(放入附在本书封底的光盘里),便于读者上机实习,也便于实际工作者查阅和上机使用。
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新定价链接:LINGO和EXCEL在数学建模中的应用
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本书共分四篇,**篇主要介绍模糊数学,包括模糊集合、模糊关系、模糊综合评判和不确定性推理;第二篇主要介绍粗糙集,包括粗糙集的基础知识,粗糙集与数学形态学和基于粗糙集的知识发现;第三篇主要介绍神经网络,包括人工神经网络概述、人工神经网络的基本模型、Hopfield网以及作者自己提出的时态粗糙神经网络;第四篇中主要介绍遗传算法;包括遗传算法基本概述、遗传算法的基本问题、遗传算法的基本理论以及利用作者改进的遗传算法求解TSP问题。
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非线性问题的牛顿法:仿射不变性和自适应算法(影印版)(精)/国外数学名著系列
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网络模型与多目标遗传算法 遗传算法是求解NP-hard的组合优化问题的金钥匙。
本书实用性强,摒弃工具书中难懂的理论讲解,通过使用具体数值实例进行浅显易懂的讲解,保证大学低年级学生凭借现有的数学基础知识也可以完全理解书中介绍的网络数学模型和遗传算法的解法。书中丰富的数值实例能够加深读者对算法的理解,为学习带来便利。
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郑继明、刘勇、刘平、尹龙军编著的《计算方法学习指导》包括了计算方法的主要内容:函数的插值与曲线拟合,线性代数方程组的数值解法,非线性方程和方程组的迭代解法,矩阵特征值和特征向量的计算,数值积分和常微分方程初值问题的数值解法等。每章内容由4部分组成。其中“基本要求与主要内容”对计算方法的基本概念、基本理论和基本方法进行归纳总结,便于读者参考和运用各知识点;“例题选讲”和“练习题及解答”精选了170多道题目,着重对解题思路和方法进行了较详细的分析和求解,引导读者通过学习和总结,掌握解题方法和技巧,提高解题能力;“数值实验”专门介绍了运用MATLAB软件的计算实习内容,并安排了数值实验。本书立足于计算方法的上机实验,编写自成体系,读者仅需具备初步的计算机知识就能动手完成本书实验的全部内容。
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ANSYS13.0/ LS-DYNA非线性有限元分析实例指导教程
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数值计算,研究生,教材,英文
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新定价链接:计算方法(第二版)
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数学主要是一项青年人的游戏。它是智力运动的练习,只有具有青春与力量才能做得满意。 ——诺伯特·维纳 为了激励人们向前迈进,应使所给的数学问题具有一定的难度,但也不可难到高不可攀,因为望而生畏的难题必将挫伤人们继续前进的积极性。总之,适当难度的数学问题,应该成为人们揭示真理奥秘之征途中的路标,同时又是人们在问题获解后的喜悦感中的珍贵的纪念品。 ——大卫·希尔伯特
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