本書詳細介紹了信息技術(shù)基礎(chǔ)，包括信息與信息社會，計算機的起源、應(yīng)用與發(fā)展，計算機內(nèi)部數(shù)據(jù)的表示，計算機系統(tǒng)和微型計算機系統(tǒng)；著重介紹了計算思維的相關(guān)知識，包括算法表示及算法復(fù)雜性分析、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、程序設(shè)計及基本控制結(jié)構(gòu)、面向?qū)ο蠹夹g(shù)等；詳細介紹了新一代信息技術(shù)，包括物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈、移動互聯(lián)網(wǎng)、虛
本書介紹了科學(xué)和工程實際中常用的數(shù)值計算方法及其相關(guān)的理論，內(nèi)容包括線性方程組的數(shù)值解法、非線性方程（組）的數(shù)值解法、插值法、函數(shù)逼近、數(shù)值積分與數(shù)值微分、常微分方程數(shù)值解法、矩陣特征問題的數(shù)值計算。每章都有相關(guān)的Matlab應(yīng)用函數(shù)、主要數(shù)值方法的Matlab程序，并配有應(yīng)用例題、數(shù)值計算習(xí)題和實驗題。為便于自學(xué)，數(shù)
《數(shù)值計算方法》闡述數(shù)值計算的基本理論和常用計算方法，包括誤差的基本理論、插值法、擬合法、數(shù)值微分與數(shù)值積分、非線性方程(組)的數(shù)值解法、線性方程組的直接解法及迭代解法、常微分方程(組)的數(shù)值解法。為了不同專業(yè)讀者學(xué)習(xí)的方便，考慮MATLAB強大的數(shù)值計算功能及易學(xué)易用的特點，《數(shù)值計算方法》第7章介紹MATLAB的基
計算思維是大學(xué)計算機基礎(chǔ)教學(xué)研究的熱點課題之一�！队嬎闼季S基礎(chǔ)》從非計算機專業(yè)大學(xué)生的計算思維能力的培養(yǎng)出發(fā)，將計算思維的訓(xùn)練和培養(yǎng)融入教材的各個部分，從而提升非計算機專業(yè)大學(xué)生的計算思維能力和綜合素養(yǎng)，進一步挖掘?qū)W科專業(yè)知識的學(xué)習(xí)潛能�！队嬎闼季S基礎(chǔ)》依托計算機基礎(chǔ)知識和結(jié)構(gòu)，對計算思維的概念、方法及應(yīng)用等進行闡述。
本書共10章，包括耦合場分析簡介、直接耦合場分析、直接耦合場實例分析、多場（TM）求解器-MFS單代碼耦合、使用代碼耦合的多場求解器分析、多場求解器-MFS單代碼的耦合實例分析、載荷傳遞耦合場物理分析、載荷傳遞耦合場物理實例分析、耦合物理電路分析和耦合物理電路模擬實例分析。各章都包含了相應(yīng)的基本概念、理論，以及利用AN
《OptiStruct結(jié)構(gòu)分析與工程應(yīng)用》共28章，主要介紹了OptiStruct的線性分析、非線性分析、頻率響應(yīng)分析、動力學(xué)分析、復(fù)合材料分析、疲勞分析、熱傳導(dǎo)分析等功能。線性分析有常用的線性靜力學(xué)分析、模態(tài)分析、線性屈曲分析、慣性釋放分析等;非線性分析有材料非線性分析、幾何非線性分析、接觸非線性分析等;疲勞分析有高
本書是以培養(yǎng)計算思維能力為導(dǎo)向來構(gòu)建教學(xué)內(nèi)容的教材。全書共分10章，主要內(nèi)容包括計算科學(xué)與計算思維、計算機系統(tǒng)組成及其工作原理、信息的表示與存儲、常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法、計算機操作系統(tǒng)、計算機網(wǎng)絡(luò)、人工智能基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)及應(yīng)用、信息安全和Office應(yīng)用基礎(chǔ)。本書的每個知識點均采用相應(yīng)的案例，于知識講解中貫穿計算思維的意
本書介紹全局優(yōu)化算法的基本理論和研究進展，特別聚焦于最近幾年提出的基于遞歸深度群體搜索的一類新方法，并詳細介紹遞歸深度群體搜索技術(shù)在確定性全局優(yōu)化和智能優(yōu)化算法中的具體應(yīng)用。在確定性全局優(yōu)化中，以DIRECT算法為例，深入介紹了遞歸深度群體搜索的設(shè)計原則與技巧；在智能優(yōu)化中，以粒子群優(yōu)化算法為例，介紹了遞歸深度搜索和群
算法在幾乎所有的數(shù)學(xué)領(lǐng)域中都扮演著越來越重要的角色。通過本書，讀者能夠發(fā)展基本的數(shù)學(xué)能力，特別是那些與算法設(shè)計、分析及實現(xiàn)有關(guān)的能力。本書不僅包含了Eratosthenes篩法、Euclid算法、排序算法、圖算法和高斯消元法等基本算法，而且討論了圖論、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)值優(yōu)化等基本問題；不僅強調(diào)嚴格和嚴謹?shù)臄?shù)學(xué)表達，還詳細論
本書的研究思路如下：首先研究靜態(tài)低維函數(shù)優(yōu)化問題；其次研究高維函數(shù)問題；再次在靜態(tài)問題得以有效解決的基礎(chǔ)上再研究動態(tài)單目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化問題；最后在此基礎(chǔ)上對動態(tài)多目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化問題進行深入探討。
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