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多目标优化理论与方法是运筹学和数学优化研究的重要内容。本书系统地介绍了多目标优化数学模型、发展概况、最优性理论和几类非线性标量化方法。主要内容包括：多目标优化问题可微和不可微条件下的最优性条件、精确解与近似解的Delta型非线性标量化、近似解的Gerstewitz型非线性标量化和精确解与近似解的Tchebycheff型

本书第一部分主要介绍了广义函数论的基本内容，包括广义函数的定义、正则化、局部理论、乘子、卷积与张量积以及它的Fourier变换等经典内容；作为应用，考虑了常系数线性偏微分方程的基本解。第二部分主要介绍了经典函数空间的基本内容，包括Sobolev空间、H。lder空间、Lorentz空间在内的常见函数空间；Sobolev

本书广泛吸取统计学、神经网络、数据挖掘、机器学习、人工智能、群智能计算等学科的先进思想和理论，将其应用到模式识别领域中；以一种新的体系，系统、全面地介绍模式识别的理论、方法及应用。本书第5版在现有版本的基础上做了优化，改动量为30%，篇幅由之前的13章压缩到11章，内容包括：模式识别概述，特征的选择与优化，模式相似性测

本书着重讨论随机过程的基本理论和基本方法，并重点介绍几种常用的随机过程。首先介绍预备知识、基本概念以及通过概率分布和数字特征研究随机过程统计特性的两类基本方法。然后展开讲解Poisson过程、离散参数与连续参数的Markov链、平稳过程和随机分析以及平稳过程通过线性系统的分析。对更新过程、鞅论、排队论、时间序列分析以及

本书对多种经典矩阵算法进行了新颖、全面且深入的解读。具体而言，第1章从代数、几何、分析和概率等多个角度详细介绍了最小二乘法；第2章对主成分分析进行了深入解析，涵盖代数、几何、子空间逼近与概率视角；第3章探讨了一种新兴的非对称数据分析方法——主偏度分析，并深入剖析了其性质和理论内涵；第4章介绍了典型相关分析及其关键性质，

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本书围绕组合计数问题，将数学原理与实际应用相结合，介绍集合与多集上的排列与组合、二（多）项式定理、二项分布与信息熵、鸽巢原理、拉姆齐理论、生成函数、递归关系（包括斐波那契数、斯特林数、卡特兰数、调和数的递归关系）、容斥原理、伯恩赛德计数定理和波利亚计数定理。本书共分八章，每一章都配有一个计算机、电子信息、人工智能等领域

本丛书是为预科阶段循序渐进的持续学习过程而设计。在低年级课程中介绍过的基础概念，会在后续的课程中重新出现，并会进一步深入讲解。同时，数学课程内容安排与物理课程内容安排紧密联系。本书是中法工程师学院预科教学丛书中由科学出版社于2021年8月出版的《大学数学基础1（法文版）》的中文译本。本书包括以下主要内容：群、环、域；关

本书主要介绍粒子光散射的基础理论及其应用，包括粒子光散射研究的最新进展，在球坐标系、椭球坐标系和圆柱坐标系下规则形状粒子对平面波散射的基础理论，任意形状（包括不规则形状）粒子对平面波散射的近似理论和数值方法，利用DDA数值计算方法计算球形粒子、椭球形粒子、非球形粒子和任意团聚形粒子的散射特性，激光在随机分布粒子中的传输