"本书是“新时代大学数学系列教材”之一。本书内容包括概率模型、概率公式、随机变量、随机向量、数学期望和方差、大数定律和中心极限定理、统计初步、参数估计、参数的区间估计、正态总体的显著性检验、总体分布和比例的假设检验、线性回归分析等十二章内容，并以工程技术和科学研究中广泛使用的MATLAB及国产软件北太天元为例,介绍与本

本书以近邻思想、同步聚类模型及快速同步聚类算法为研究课题，重点研究了基于近邻图与单元网格图的聚类算法、基于近邻势与单元网格近邻势的聚类算法、快速同步聚类算法、基于Vicsek模型线性版本的同步聚类算法、基于线性加权Vicsek模型的收缩同步聚类算法、基于分而治之框架与收缩同步聚类算法的多层同步聚类方法和基于ESynC算

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"《运筹学》是“十二五”普通高等教育国家级规划教材，在第四版的基础上修订完善而成，主要内容有线性规划、整数线性规划、非线性规划、动态规划、图与网络分析、网络计划技术、排队论、决策分析、对策论等。第五版继续保持了原书的厚理论、宽口径、理论联系实际的特点，以及精炼严谨的风格。本书以新形态教材的形式出版，结合运筹学的新进展并

本书的目的是考虑大型且具有挑战性的多阶段决策问题，这些问题原则上可以通过动态规划和**控制来解决，但它们的精确解决方案在计算上是难以处理的。本书讨论依赖于近似的解决方法，以产生具有足够性能的次优策略。这些方法统称为增强学习，也可以叫做近似动态规划和神经动态规划等。本书的主题产生于**控制和人工智能思想的相互作用。本书的

本书系统地介绍了运筹学中的主要内容，重点讲解了应用广泛的线性规划、运输问题、整数规划、图论与网络计划、存储论、决策分析等内容。本书强调学以致用，以大量实际问题为背景引出运筹学各分支的基本概念、模型和方法，具有很强的实用性。在基本原理和方法的介绍方面，本书尽量避免使用复杂的理论证明，而是通过大量通俗易懂的例子对理论方法进

本书内容已经外聘专家审读审核通过后同意安排出版。本书将运筹学的基本内容按照数学模型分成线性模型、非线性模型和随机模型，分别加以介绍，主要包括：线性规划、对偶理论及灵敏度分析、运输问题、目标规划、整数规划、图与网络流优化、无约束非线性规划、约束非线性规划、排队论等。全书除介绍运筹学基本理论和方法外，还结合Matlab的应

本书首先介绍了与课程相关的高等数学知识，包括泛丽分析基础与最优化方法，这样做的目的是加强学生的专业基础，然后重点阐述了最优控制原理及求解方法。本书的主要内容包括变分法、极大(小)值原理线性二次型最优控制、动态规划、近似动态规划、微分对策、H2与H∞最优控制以及随机系统的最优滤波与控制等。学生在学习本书的内容时，除了需要

本书前四章详尽论述了线性空间、矩阵和线性代数、线性映射和线性空间的分解。后五章讨论线性映射和矩阵的分解、包括谱分解、奇异值分解和极分解，范数、矩阵函数、特别是解线性定常状态方程所需的矩阵指数函数，线性映射和矩阵的广义逆和矩阵方程，包括线性矩阵方程、连续时间和离散时间代数Riccati方程。线性代数在自动控制中的应用主要

本书以数值分析原理为纲,以算法设计为本,基于Python语言,详细介绍了原理分析到自编码算法设计与应用的过程和思想,旨在提升学生的数值计算和实践编码能力,其数值算法设计思想可迁移到机器学习和深度学习,为学术深造和应用研究奠定科学计算和自编码基础.本书共包含数值分析的12个领域,教师可以根据不同的学习对象和教学目的选择相