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本书的绪论部分对符号计算系统和Mathematica作一简介，以实例介绍Mathematica的风采以及怎样获取帮助；第1章介绍Mathematica中的数值类型和基本量；第2章至第4章按初等数学到高等数学的内容排列，介绍如何求和、计算极限、计算不定积分、求解偏微分方程、求解线性方程组、计算矩阵的特征值和特征向量以及矩阵分解等数学运算；第5章介绍数值计算方法；第6章介绍二维和三维的函数作图、数据画图、图元素绘图以及系统程序包中各类画图函数(第1章到第6章介绍如何使用系统的函数，重在调用系统的丰富的函数资源)；第7章和第8章介绍定义函数方式和编写程序构建程序包。
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本书是为工程硕士研究生学习“计算方法”课程而编写的。编者认为本课程应介绍*基本的数值计算方法，能告诉学习者：计算机（主要是基本的数学软件）上的数值方法的基本构造是怎样的，计算机可以处理的*基本的数学问题是什么，这些问题是用什么数值方法解决的，其基本的思路应如何。从而使学习者知道，面对实际工作中出现的数学问题，如果去寻求数学软件解决，应寻找哪些软件。如果是简单的问题，用什么方法解，怎样编写简单的程序求解。
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Accuracy and Stability of Numerical Algorithms，Second Editio
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高等院校理工科专业本科生和研究生，相关科研人员
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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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【前 言】 法国教师于盖特 昂雅勒朗 普拉内斯在与法国科学家、教育家阿尔贝 雅卡尔的交谈中表明了这样一种观点： 若一个人不 精通数学 ，他就比别人笨吗 ？ 数学是容易理解的. 除非有严重的精神疾病，不然的话，大家都应该是 精通数学 的. 可是，由于大概只有心理学家才可能解释清楚的原因，某些年轻人认定自己数学不行.我认为其中主要的责任在于教授数学的方式. 我们自然不可能对任何东西都感兴趣，但数学更是一种思维的锻炼，不进行这项锻炼是很可惜的. 不过，对诗歌或哲学，我们似乎也可以说同样的话. 不管怎样，根据学生数学上的能力来选拔 优等生 的不当做法对数学这门学科的教授是非常有害的. （阿尔贝 雅卡尔、于盖特 昂雅勒朗 普拉内斯.《献给非哲学家的小哲学》. 周冉，译. 广西师范大学出版社，2001，96） 这本题集不是为老师选
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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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离散数学（第二版）（21世纪高等学校计算机专业实用规划教材）
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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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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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本书共分十二章，前五章介绍超收敛和超逼近理论，包括高次矩形的插值误差的弱估计和超逼近估计、双线性元的超收敛性和外推、高次三角形元中的问题等内容；后七章介绍超收敛后处理理论，包括调和方程边值问题的概率算法、多维离散Green函数理论、三维问题的超逼近和超收敛性等内容。
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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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