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全局優化是一個快速發展的領域，在應用數學和物理科學中有著強大的應用。這本書提供了這一領域的全面概述，材料上的關鍵主題，如復雜性;啟發式方法;極小化問題下界的推導分支定界方法和收斂性。最后一章提供了基準測試問題和全局優化的應用，如尋找分子的構造或規劃星際空間旅行的最優軌跡。此外，凸函數和凹函數的基本信息在索引中提供。這本書是為研究生，研究人員，和實踐者尋找困難的優化問題的高級解決方法。它適合作為一個補充文本在一個高級研究生水平的研討會。

這本書致力于全局優化算法，這是為給定問題找到最優解的方法。它特別關注演化計算，通過討論演化算法，遺傳算法，遺傳規劃，學習分類器系統，進化策略，差分演化，粒子群優化，蟻群優化。它還詳細闡述了其他元啟發式算法，如模擬退火、極值優化、Tabu搜索和隨機優化。這本書不是傳統意義上的書:由于頻繁的更新和變化，它不是真正的順序閱讀，而是某種材料收集、百科全書或參考工作，你可以在其中查找內容，找到正確的上下文，并提供基礎知識。

這本書的內容分為四個部分。第一部分將介紹不同的優化技術，并描述它們的特點。為了便于理解，通常會給出一些小例子。在第二部分，從第315頁開始，我們詳細闡述了不同的應用實例。在Sigoa框架中，我們討論了一種用Java實現優化算法的可能方法，并在第3部分(439頁)中展示了如何實現前面問題實例的一些解決方案。最后，在455頁后面的最后一部分，為本書的其余部分提供了背景知識。優化是與隨機密切相關的，因此，可以在這里找到對這一主題的介紹。其他重要的背景信息涉及理論計算機科學和聚類算法。

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圖論因其在計算機科學、通信網絡和組合優化方面的應用而成為一門重要的學科。它與其他數學領域的互動也越來越多。雖然這本書可以很好地作為圖表理論中許多最重要的主題的參考，但它甚至正好滿足了成為一本有效的教科書的期望。主要關注的是服務于計算機科學、應用數學和運籌學專業的學生，確保滿足他們對算法的需求。在材料的選擇和介紹方面，已試圖在基本的基礎上容納基本概念，以便對那些剛進入這一領域的人提供指導。此外，由于它既強調定理的證明，也強調應用，所以應該先吸收主題，然后對主題的深度和方法有一個印象。本書是一篇關于圖論的綜合性文章，主題是有組織的、系統的。這本書在理論和應用之間取得了平衡。這本書以這樣一種方式組織，主題出現在完美的順序，以便于學生充分理解主題。這些理論已經用簡單明了的數學語言進行了描述。這本書各方面都很完整。它將為主題提供一個完美的開端，對主題的完美理解，以及正確的解決方案的呈現。本書的基本特點是，概念已經用簡單的術語提出，并詳細解釋了解決過程。

這本書有10章。每一章由緊湊但徹底的理論、原則和方法的基本討論組成，然后通過示例進行應用。本書所介紹的所有理論和算法都通過大量的算例加以說明。這本書在理論和應用之間取得了平衡。第一章介紹圖。第一章描述了同構、完全圖、二部圖和正則圖的基本和初等定義。第二章介紹了不同類型的子圖和超圖。本章包括圖形運算。第二章還介紹了步行、小徑、路徑、循環和連通或不連通圖的基本定義。第三章詳細討論了歐拉圖和哈密頓圖。第四章討論樹、二叉樹和生成樹。本章深入探討了基本電路和基本割集的討論。第五章涉及提出各種重要的算法，在數學和計算機科學中是有用的。第六章的數學前提包括線性代數的第一個基礎。矩陣關聯、鄰接和電路在應用科學和工程中有著廣泛的應用。第七章對于討論割集、割頂點和圖的連通性特別重要。第八章介紹了圖的著色及其相關定理。第九章著重介紹了平面圖的基本思想和有關定理。最后，第十章給出了網絡流的基本定義和定理。

本書使用高級Python語言首次介紹科學應用的計算機編程。該闡述以實例和問題為導向，其中應用程序取自數學、數值微積分、統計學、物理學、生物學和金融。這本書教授“matlab風格”和過程編程以及面向對象編程。高中數學是一個必要的背景，它有利于學習經典和數字一元微積分并行閱讀這本書。除了學習如何編寫計算機程序，讀者還將學習如何利用數值方法和程序設計來解決科學和工程的各個分支中出現的數學問題。通過混合編程，數學和科學應用，這本書為實踐計算科學奠定了堅實的基礎。

這本書的目的是使用從數學和自然科學的例子來教授計算機編程。我們選擇使用Python編程語言，因為它結合了非凡的表達能力和非常干凈、簡單和緊湊的語法。Python很容易學習，非常適合作為計算機編程的入門。Python也非常類似于MATLAB，是一種很好的數學計算語言。將Python與編譯語言(如Fortran、C和c++)相結合很容易，這些語言被廣泛用于科學計算。

本書中的例子將編程與數學、物理、生物和金融的應用程序相結合。讀者需要具備基本的一元微積分知識，在高中數學強化課程中教授。這當然是一個優勢，以并行的大學微積分課程，最好包含經典和數值方面的微積分。雖然不是嚴格要求，高中物理背景使許多例子更有意義。

許多入門編程書籍都很緊湊，重點是列出編程語言的功能。然而，學習編程就是學習如何像程序員一樣思考。這本書主要關注的是思考過程，或者等價地說: 編程是一種解決問題的技術。這就是為什么大多數頁面都致力于編程中的案例研究，在這里我們定義一個問題并解釋如何創建相應的程序。新的結構和編程風格(我們可以稱之為理論)通常也通過示例介紹。

神經網絡是一組計算單元的集合，這些計算單元被連接在一起，稱為神經元，每個神經元產生一個實際值的結果，稱為激活。輸入神經元從感知環境的傳感器中被激活，而其他神經元從之前的神經元激活中被激活。這種結構使神經元能夠相互發送信息，從而理順那些有助于成功解決問題的連接，減少那些導致失敗的連接。

這本書從數學的角度描述了神經網絡如何運作。因此，神經網絡既可以解釋為函數通用逼近器，也可以解釋為信息處理器。目前工作的主要目標是把神經網絡的思想和概念寫成精確的現代數學語言，這些思想和概念現在在直觀的水平上使用。這本書是一個古老的好古典數學和現代概念的深入學習的混合物。主要的焦點是在數學方面，因為在今天的發展趨勢中，忽略了許多數學細節，大多數論文只強調計算機科學的細節和實際應用。

//www.springer.com/gp/book/9783030367206

有很多介紹抽象代數概念。然而，對于那些在工程、計算機科學、物理科學、工業或金融領域需要數學背景的人來說，沒有哪一個比本書《代數:計算導論》更適合。作者用一種獨特的方法和演示，演示了如何使用軟件作為解決代數問題的工具。

多種因素使這篇文章與眾不同。它清晰的闡述，每一章都建立在前一章的基礎上，為讀者提供了更清晰的理解。首先介紹置換群，然后是線性群，最后是抽象群。他通過引入伽羅瓦群作為對稱群來謹慎地推動伽羅瓦理論。他包括了許多計算，既作為例子，也作為練習。所有這些都是為了幫助讀者更好地理解更抽象的概念。

//www.routledge.com/Algebra-A-Computational-Introduction/Scherk/p/book/9781584880646

通過仔細集成使用的Mathematica?在整個書中的例子和練習，作者幫助讀者發展一個更深的理解和欣賞材料。從互聯網上下載的大量練習和示例有助于建立有價值的Mathematica工作知識，并為在該領域遇到的復雜問題提供了很好的參考。

這本書調研了大約20世紀90年代末機器學習的許多重要課題。我的意圖是在理論和實踐之間尋求一個中間橋梁帶。筆記集中在機器學習的重要思想上——它既不是一本實踐手冊，也不是一個理論證明的概要。我的目標是為讀者提供充分的準備，使一些關于機器學習的廣泛文獻易于理解。草稿只有200多頁(包括扉頁)。

這本書集中在機器學習的重要思想上。對于我所陳述的許多定理，我并沒有給出證明，但對于形式的證明，我確實給出了可信的論據和引用。而且，我沒有討論許多在應用中具有實際重要性的問題;這本書不是機器學習實踐手冊。相反，我的目標是為讀者提供充分的準備，使大量關于機器學習的文獻易于理解。

學習，就像智力一樣，涵蓋了如此廣泛的過程，很難精確定義。詞典的定義包括這樣的短語:“通過學習、指導或經驗獲得知識、或理解、或技能”和“通過經驗改變行為傾向”。動物學家和心理學家研究動物和人類的學習。在這本書中，我們關注的是機器學習。動物和機器學習之間有一些相似之處。當然，機器學習的許多技術都來自心理學家的努力，他們通過計算模型使動物和人類學習的理論更加精確。機器學習研究人員正在探索的概念和技術似乎也可能闡明生物學習的某些方面。

這本書的書名聽起來有點神秘。如果這本書以一種錯誤的方式呈現了這個主題，人們為什么要讀它呢?書中哪些地方做得特別“不對”?

在回答這些問題之前，讓我先描述一下本文的目標受眾。這本書是“榮譽線性代數”課程的課堂講稿。這應該是高等數學學生的第一門線性代數課程。它的目標是一個學生，雖然還不是非常熟悉抽象推理，但愿意學習更嚴格的數學，在“烹飪書風格”的微積分類型課程。除了作為線性代數的第一門課程，它也應該是第一門向學生介紹嚴格證明、形式定義——簡而言之，現代理論(抽象)數學風格的課程。

目標讀者解釋了基本概念和具體實例的非常具體的混合，它們通常出現在介紹性的線性代數文本中，具有更抽象的定義和高級書籍的典型構造。

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矩陣代數是數據分析和統計理論中最重要的數學領域之一。這本書的第一部分為統計中的應用提出矩陣代數的理論的相關方面。本部分從向量和向量空間的基本概念開始，接著介紹矩陣的基本代數性質，然后描述向量和矩陣在多元演算中的解析性質，最后討論線性系統解和特征分析中矩陣的運算。這部分基本上是獨立的。

本書的第二部分開始考慮在統計中遇到的各種類型的矩陣，例如投影矩陣和正定矩陣，并描述這些矩陣的特殊性質。第二部分也介紹了矩陣理論在統計中的一些應用，包括線性模型、多元分析和隨機過程。本部分說明了在本書第一部分中發展的矩陣理論。書的前兩個部分可以作為為統計學生的矩陣代數課程的文本，或作為在線性模型或多元統計的各種課程的補充文本。

這本書的第三部分涵蓋了數值線性代數。它以數值計算的基礎討論開始，然后描述精確和有效的算法因式分解矩陣，求解線性方程組，并提取特征值和特征向量。雖然這本書沒有捆綁到任何特定的軟件系統，它描述并給出了使用數字線性代數的現代計算機軟件的例子。這部分基本上是自包含的，盡管它假設有一些能力用Fortran或C編程和/或使用R/S-Plus或Matlab的能力。書的這一部分可以作為在統計計算中的一門課程的文本使用，或者作為強調計算的各種課程的補充文本。

這本書包括大量的練習，并在附錄中提供了一些解決方案。

James E. Gentle是喬治梅森大學計算統計學教授。他是美國統計協會(ASA)和美國科學促進會的會員。他曾在美國標準局擔任過幾個國家職務并擔任過美國標準局期刊的副主編以及其他統計和計算期刊的副主編。他是隨機數生成和蒙特卡羅方法，第二版，和計算統計元素的作者。

Edwin Thompson Jaynes所著的Probability Theory: The Logic of Science，本書暫無中譯本，影印本名為《概率論沉思錄》也已絕版。這本書是作者的遺著，花費半個世紀的時間完成，從名字就可以看出是一部神書。作者從邏輯的角度探討了基于頻率的概率，貝葉斯概率和統計推斷，將概率論這門偏經驗的學科納入數理邏輯的框架之下。如果讀這本書，千萬要做好燒腦的準備。

《概率論沉思錄(英文版)》將概率和統計推斷融合在一起，用新的觀點生動地描述了概率論在物理學、數學、經濟學、化學和生物學等領域中的廣泛應用，尤其是它闡述了貝葉斯理論的豐富應用，彌補了其他概率和統計教材的不足。全書分為兩大部分。第一部分包括10章內容，講解抽樣理論、假設檢驗、參數估計等概率論的原理及其初等應用；第二部分包括12章內容，講解概率論的高級應用，如在物理測量、通信理論中的應用。《概率論沉思錄(英文版)》還附有大量習題，內容全面，體例完整。

《概率論沉思錄(英文版)》內容不局限于某一特定領域，適合涉及數據分析的各領域工作者閱讀，也可作為高年級本科生和研究生相關課程的教材。

簡單易懂，讀起來很有趣，介紹Python對于初學者和語言新手都是理想的。作者Bill Lubanovic帶您從基礎知識到更復雜和更多樣的主題，混合教程和烹飪書風格的代碼配方來解釋Python 3中的概念。章節結尾的練習可以幫助你練習所學的內容。

您將獲得該語言的堅實基礎，包括測試、調試、代碼重用和其他開發技巧的最佳實踐。本書還向您展示了如何使用各種Python工具和開放源碼包將Python用于商業、科學和藝術領域的應用程序。

• 學習簡單的數據類型，以及基本的數學和文本操作
• 在Python的內置數據結構中使用數據協商技術
• 探索Python代碼結構，包括函數的使用
• 用Python編寫大型程序，包括模塊和包
• 深入研究對象、類和其他面向對象的特性
• 檢查從平面文件到關系數據庫和NoSQL的存儲
• 使用Python構建web客戶機、服務器、api和服務
• 管理系統任務，如程序、進程和線程
• 了解并發性和網絡編程的基礎知識