
会员
你没想到的数学
更新时间:2021-09-18 17:47:00 最新章节:看完了
书籍简介
本书讨论了一些源自日常生活的数学问题,用数学思维和计算机思维,讲解了巧妙的解题思路。一个个看似简单的问题,细究后却发现别有洞天。本书会带领读者一起来到数学研究的前沿阵地,享受思考的乐趣,感受数学的奥妙。读者在探究问题的过程中,可以学习和培养巧妙的数学思维和计算机思维,灵活应用知识,用四两拨千斤之巧力去解决生活、学习以及工程问题。本书是一本标新立异又具有思想深度的思维训练书,适合理工科专业的本科生、研究生,以及对数学、计算机有兴趣的读者阅读。
品牌:人邮图书
上架时间:2021-08-01 00:00:00
出版社:人民邮电出版社
本书数字版权由人邮图书提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
最新章节
王赟(Maigo)
最新上架
- 会员本书主要从数学规划的视角出发,系统地介绍了数学优化问题建模和求解的相关理论、方法、实际案例,以及基于Python和数学规划求解器(COPT和Gurobi)的编程实战。全书共分为四部分。第一部分为基本理论和建模方法,重点介绍了数学规划模型分类和建模方法(包括逻辑约束与大M建模方法、线性化方法)以及计算复杂性理论。第二部分为建模案例详解,通过理论、案例和实战相结合的方式,详细介绍了如何利用各种建模方法自然15.9万字
- 会员数学来源于生活也高于生活,却高于生活太多到现代人无法触及。一方面,古代先哲和数学家们面对的生活问题已经不再是我们的生活问题,比如丈量土地和攻城掠寨;而我们要面对的锅瓦瓢盆,却是他们不曾想过的问题,比如地铁、找对象难题等。另一方面,数学已经发展到体系、宽度和深度都超越一般人想象力能达到的程度,不屑于解决我们普通人要面对的这种三瓜两枣的简单问题。但是,作为一个生活在现代社会中的正常人,我们每天要面对的自然11.7万字
- 会员数据科学和机器学习已经深度融合到我们生活的方方面面,而数学正是开启未来大门的钥匙。不是所有人生来都握有一副好牌,但是掌握数学+编程+机器学习绝对是最好。这一次,学习数学不再是为了考试、分数、升学,而是投资时间、自我实现、面向未来。为了让大家学数学、用数学,甚至爱上数学,在创作这套书时,作者尽量克服传统数学教材的各种弊端,让大家学习时有兴趣、看得懂、有思考、更自信、用得着。鸢尾花书有三大板块——编程自然16.7万字
- 会员数据科学和机器学习已经深度融合到我们生活的方方面面,而数学正是开启未来大门的钥匙。不是所有人生来都握有一副好牌,但是掌握数学+编程+机器学习绝对是最好。这次,学习数学不再是为了考试、分数、升学,而是投资时间、自我实现、面向未来。为了让大家学数学、用数学,甚至爱上数学,在创作这套书时,作者尽量克服传统数学教材的各种弊端,让大家学习时有兴趣、看得懂、有思考、更自信、用得着。《数学要素:全彩图解+微课+自然14.3万字
同类书籍最近更新
- 会员本书是以作者读博士期间的研究内容为基础,将作者的研究成果加以修改、补充编写而成。本书介绍了几类分数阶随机发展方程的控制问题,包括逼近能控性和最优控制。为了保持完整性和系统性,书中还介绍了该领域中其他同行的最新研究成果。全书共分为5章。第1章介绍分数阶随机发展方程控制问题所需要的预备知识。第2章介绍带Hilfer导数的分数阶中立型随机发展方程的逼近能控性。第3章介绍带Caputo导数的分数阶随机发展数学2.5万字
- 会员硅谷工程师爸爸的超强数学思维课是一套亲子共读书,可以让父母深入、系统的了解培养孩子的数学思维与逻辑思维应该辅导孩子哪些知识点,例如将数学知识点与STEAM(Science,Technology,Engineering,Art&Math)教育的相关项目结合起来,让孩子学会用数学解决生活中的问题,并且提供了很多实操案例激发孩子的思维能力。激发孩子的数感天赋一书的目的是训练孩子的数感,一共有6章,每章深数学2万字
- 会员本书在现有随机系统、时滞系统、广义系统理论研究的基础上,讨论了时滞相关随机系统的鲁棒镇定、控制、模型降阶等问题。全书共9章,主要内容包括:绪论,时滞广义随机连续混杂系统的鲁棒镇定和鲁棒控制,具有时变时滞的广义离散随机混杂系统的时滞相关鲁棒控制,时滞不确定广义Markov跳变系统的保成本控制,时滞相关不确定随机系统的鲁棒控制,时滞相关不确定随机系统的模型降阶,时滞相关广义Markov跳变系统的模型降数学4.4万字
- 会员本书广泛涉及了统计学、神经网络、模糊控制、人工智能及群智能计算等学科的先进思想和理论,将各种算法应用到模式识别领域中。以一种新的体系,系统而全面地介绍模式识别的理论、方法及应用。本书共分为12章,内容包括:模式识别概述、基于贝叶斯决策理论的分类器设计、判别函数分类器设计、聚类分析、模糊聚类分析、神经网络聚类设计、模拟退火算法聚类设计、遗传算法聚类设计、蚁群算法聚类设计、粒子群算法聚类设计、模板匹配数学16.3万字