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利用Matlab近似计算圆周率的若干方法本文分别采取幂级数展开式的方法、随机数的方法、数值积分的方法和公式法结合matlab程序实现对圆周率的近似计算，分析实验结果，比较每种方法的近似程度的高低，实现了matlab实验和数学理论的良好结合。

书名:有限元方法的数学基础图书编号:1040680出版社:科学出版社定价:20.0ISBN:703013478作者:王烈衡出版日期:2005-06-30版次:1开本:大32开简介:本书为《中国科学院研究生教学丛书》之一。
本书是作者最近十多年为中国科学院研究生院、北京大学以及中国科学技术大学（合肥）研究生开设课程的讲稿基础上发展起来的，试图提供有限元方法比较完整的数学基础，主要包括变分原理、Sobolev空间、椭圆边值问题、有限元离散、协调有限元方法的误差分析、数值积分影响、等参数有限元、非协调有限元、混合有限元法、多重网格法、多水平方法、区域分解法等内容。
本书内容全面，材料丰富，深入浅出，用尽可能初等的方法论述一些理论结果。
本书适合高等院校计算数学和应用数学专业的研究生及高年级本科生，也可作为有兴趣于数学理论方面的工程师的参考书。
目录:引论第1章变分原理1·1可微二次凸泛函的极小化问题1·2不可微凸泛函的极小化问题1·3多元函数微分学第2章Sobolev空间2·1Lebesgue积分2·2广义（弱）导数2·3Sobolev空间2·4嵌入定理2·5迹定理2·6Sobolev空间中的Green公式2·7等价模定理第3章椭圆边值问题3·1阶椭圆型方程边值问题3·2线弹性边值问题3·3变分不等式3·4四阶椭圆边值问题第4章有限元离散4·1有限元离散的基本特性4·2三角形单元4·3矩形单元4·4四阶问题的协调有限单元4·5记号及一般概念第5章协调有限元方法的误差分析5·1收敛性的一般考虑5·2Sobolev空间中的分片多项式插值5·3多边形区域上二阶问题的有限元误差5·4有限元空间中的反不等式5·5有限元方法的非整数阶误差估计5·6非光滑函数的插值（C1ément插值）第6章数值积分影响，等参数有限元6·1有限元方法中的数值积分6·2数值积分下的抽象误差估计6·3相容误差估计6·4曲边区域的有限元逼近6·5等参数有限元6·6等参元的插值误差6·7等参元的误差估计第7章非协调有限元7·1抽象误差估计7·2二阶问题的非协调元7·3阶问题的非协调元7·4平面弹性问题的有限元方法及闭锁问题第8章混合有限元法8·1混合变分形式8·2Babuska-Brezzi理论8·3阶椭圆问题的混合有限元方法8·4Stokes问题的混合有限元方法第9章多重网格法9·1多重网格法的思想9·2W循环多重网格法的收敛性9·3V循环多重网格法的收敛性9·4套迭代及其工作量的估计9·5瀑布型多重网格法第10章多水平方法10·1分层基方法10·2BPX多水平方法第11章区域分解法11·1经典Schwarz交替法11·2两水平加性Schwarz方法11·3非重叠型Schwarz方法11·4D-N交替法11·5子结构方法参考文献

《计算机代数系统的数学原理》主要介绍了计算机代数系统的数学理论、经典结果和著名算法。
全书包含高精度运算、数论、数学常数、精确线性代数、多项式、方程求解、符号极限、符号求和、符号积分、微分方程符号解等10个部分，涵盖了构建计算机代数系统的最基础也是最重要的内容。
书中的许多内容是第一次被系统地整理后出现在中文文献中，并在一些领域体现了本方向的最新进展。

该书较为清楚、简洁低介绍了通信网络性能分析的一些基础理论，通过该书的学习可以大致了解通信网络性能分析的数学理论

有限元的数学基础，springer出版。
第三版。
适合有限元方向的人阅读，理论方向讲的较多。
主要面向想了解有限元的数学理论方向的人群。
需要有一定的数学功底。

《矩阵分析与应用(第2版)(精装)》系统、全面地介绍矩阵分析的主要理论、具有代表性的方法及一些典型应用。
全书共10章，内容包括矩阵代数基础、特殊矩阵、矩阵微分、梯度分析与最优化、奇异值分析、矩阵方程求解、特征分析、子空间分析与跟踪、投影分析、张量分析。
前3章为全书的基础，组成矩阵代数；
后7章介绍矩阵分析的主体内容及典型应用。
为了方便读者对数学理论的理解以及培养应用矩阵分析进行创新应用的能力，本书始终贯穿一条主线物理问题“数学化”，数学结果“物理化”。
与第1版相比，本书的篇幅有明显的删改和压缩，大量补充了近几年发展迅速的矩阵分析新理论、新方法及新应用。
　　《矩阵分析与应用(第2版)(精装)》为北京市高等教育精品教材重点立项项目，适合于需要矩阵知识比较多的理科和工科尤其是信息科学与技术(电子、通信、自动控制、计算机、系统工程、模式识别、信号处理、生物医学、生物信息)等各学科有关教师、研究生和科技人员教学、自学或进修之用。

神经模糊系统，是神经网络技术和模糊数学理论相结合的应用。
使用与各种模糊计算和分类。

机器学习实战支持向量机代码，分为简易SMO，完整SMO，引入核函数SMO，以及实战利用其做手写字体的识别。
完整的代码需要数学理论作为依托，请关注我的学习文档，有完整的理论证明，供大家参考。

内容简介本书由射影几何、矩阵与张量、模型估计三个部分组成，它们是三维计算机视觉所涉及到的基本数学理论与方法。
I.射影几何学是三维计算机视觉的数学理论基础，是从事计算机视觉研究所必备的数学知识。
本书着重介绍射影几何学和它在视觉中的应用，主要内容包括：平面与空间射影几何，摄像机几何，两视点几何，自标定技术和三维重构理论。
II.矩阵与张量是描述和解决计算机视觉问题的必要数学工具，视觉领域研究人员都应该掌握这门数学。
本书着重介绍与视觉有关的矩阵、张量理论与它的应用，主要内容包括：矩阵分解，矩阵分析，张量代数，运动与结构，多视点张量。
III.模型估计是三维计算机视觉的基本问题，通常涉及到变换或某种数学量的估计。
本书着重介绍与视觉估计有关的数学理论与方法，主要内容包括：迭代优化理论，参数估计理论，视觉估计的代数方法、几何方法、鲁棒方法和贝叶斯方法。
上述三部分涉及的数学内容是相对独立的，但三维计算机视觉将它们组成一个有机的整体。
通过阅读本书，读者能掌握三维计算机视觉中的基本数学内容与方法，增强数学素养、提高分析和解决视觉问题的数学能力。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。