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在復雜的以人為中心的系統中，每天的決策都具有決策相關信息不完全的特點。現有決策理論的主要問題是，它們沒有能力處理概率和事件不精確的情況。在這本書中，我們描述了一個新的理論的決策與不完全的信息。其目的是將決策分析和經濟行為的基礎從領域二價邏輯轉向領域模糊邏輯和Z約束，從行為決策的外部建模轉向組合狀態的框架。

這本書將有助于在模糊邏輯，決策科學，人工智能，數學經濟學，和計算經濟學的專業人員，學者，經理和研究生。

讀者:專業人士，學者，管理者和研究生在模糊邏輯，決策科學，人工智能，數學經濟學，和計算經濟學。

這本書的目標是介紹自動微分的基本算法，以及流行的數學和統計函數的自動微分規則的百科全書式的集合。

自動微分是一種通用的技術，用于將函數的計算值轉換為可計算導數的值。導數計算只給用于計算函數值的每個操作增加一個常數的開銷，因此可微函數與原始函數具有相同的復雜度階數。在描述了自動微分的標準形式之后，這本書提供了一個百科全書收集的正切和伴隨規則的前向模式和后向模式自動微分，涵蓋了最廣泛使用的標量，向量，矩陣和概率函數。附錄包含正向模式、反向模式和混合模式自動區分的工作示例代碼。

使用Python進行數學運算向您展示了如何使用Python鉆研高中級別的數學主題，如統計、幾何、概率和微積分。您將從簡單的項目開始，比如一個因式分解程序和一個二次方程求解器，然后一旦您掌握了竅門，就可以創建更復雜的項目。

在這個過程中，你會發現探索數學的新方法，并獲得寶貴的編程技能，這些技能將在你的數學和計算機科學學習中用到。學習如何:

• 使用統計數據描述數據，并使用線圖、柱狀圖和散點圖將其可視化
• 用擲硬幣、擲骰子和其他機會游戲的程序探索集合理論和概率
• 使用Python的符號數學函數解決代數問題
• 畫出幾何形狀，并探索分形，如巴恩斯利蕨類、西賓斯基三角形和曼德爾布羅特集合
• 編寫求導數和積分的程序
• 創造性的編碼挑戰和應用示例可以幫助您了解如何將新的數學和編碼技能應用到實踐中。您將編寫一個- 不等式求解程序，繪制引力對子彈飛行距離的影響，洗牌，通過向棋盤投擲100,000個“飛鏢”來估計一個- 圓的面積，探索斐波那契數列和黃金比率之間的關系，等等。

無論您是對數學感興趣但還沒有深入研究編程，還是您是一位希望將編程帶入課堂的教師，您都會發現Python使編程變得簡單和實用。讓Python來處理這些繁瑣的工作，而您則專注于數學。

使用C編程語言學習應用數值計算，從快速入門的C編程語言及其SDK開始。然后，這本書深入到使用C的計算方法的漸進更復雜的應用數學公式的例子貫穿始終，并在最后一個更大的，更完整的應用。

Numerical C以二次公式開始，用于尋找代數方程的解，這些代數方程模擬諸如價格與需求、上漲與運行或下滑等情況。在本書后面，你將學習聯立方程的增廣矩陣法。

您還將介紹蒙特卡羅方法模型對象，這些對象可以作為真實系統建模的一部分自然產生，例如復雜的道路網絡、中子的傳輸或股票市場的演化。此外，蒙特卡羅方法的集成檢查曲線下的面積，包括渲染或射線跟蹤和一個地區的陰影。

此外，您將使用積差相關系數:相關是一種用于研究兩個定量連續變量(例如年齡和血壓)之間關系的技術。在這本書的最后，你會有一個感覺，什么電腦軟件可以做，以幫助你在你的工作和應用一些方法直接學習到你的工作。

你會學到什么

• 獲得軟件和C語言編程基礎
• 編寫軟件解決應用，計算數學問題
• 創建程序來解決方程和微積分問題
• 采用梯形法、蒙特卡羅法、最佳擬合線、積差相關系數、辛普森法則和矩陣解法
• 寫代碼來解微分方程
• 將一個或多個方法應用到應用案例研究中

這本書是給誰看的

具有基本數學知識(學校水平)和一些基本編程經驗的人。這對于那些可能在數學或其他領域(例如，生命科學、工程或經濟學)工作并需要學習C編程的人來說也很重要。

地址：

//www.apress.com/gp/book/9781484251232

利用MATLAB的強大功能來應對深度學習的挑戰。本書介紹了深度學習和使用MATLAB的深度學習工具箱。您將看到這些工具箱如何提供實現深度學習所有方面所需的完整功能集。

在此過程中，您將學習建模復雜的系統，包括股票市場、自然語言和僅確定角度的軌道。您將學習動力學和控制，并使用MATLAB集成深度學習算法和方法。您還將使用圖像將深度學習應用于飛機導航。

最后，您將使用慣性測量單元對ballet pirouettes進行分類，并使用MATLAB的硬件功能進行實驗。

你會學到什么

• 使用MATLAB探索深度學習，并將其與算法進行比較
• 在MATLAB中編寫一個深度學習函數，并用實例進行訓練
• 使用與深度學習相關的MATLAB工具箱
• 實現托卡馬克中斷預測

這本書是給誰看的：

工程師、數據科學家和學生想要一本關于使用MATLAB進行深度學習的例子豐富的書。