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數學建模：模型、分析與應用，第二版介紹了離散和連續系統的模型。本書旨在為想要學習數學建模的新手提供指導，尤其是學習此科目的初學者。從模型公式化的逐步指導開始，本書為讀者提供了用差分方程（離散模型）、常微分方程、偏微分方程、延遲和隨機微分方程（連續模型）進行建模的知識。本書為數學建模提供了跨學科和綜合的概述，使其成為廣大讀者的完整教材。

本書的一個獨特之處是它對數學建模不同示例的廣泛覆蓋，包括人口模型、經濟模型、軍備競賽模型、戰斗模型、學習模型、酒精動態模型、碳定年法、藥物分布模型、機械振蕩模型、流行病模型、腫瘤模型、交通流模型、犯罪流模型、空間模型、足球隊表現模型、呼吸模型、兩個神經元系統模型、僵尸模型和戀愛事務模型。平衡點、穩定性、相平面分析、分叉、極限周期、倍周期和混沌等常見主題貫穿多個章節，其在模型背景下的解釋已得到突出。在第三章中，還討論了使用實際數據估算系統參數以進行模型驗證的部分。 特點：

• 覆蓋離散、連續、空間、延遲和隨機模型。
• 超過250張插圖，300個示例和練習題，帶有完整解答。
• 整合了MATHEMATICA?和MATLAB?，每一章都包含用于顯示數值結果的Mathematica和Matlab代碼（可在CRC網站上獲得）。
• 為項目設置了單獨的章節。幾個練習問題也可以用作項目。
• 展示了離散和連續場景的實際生活示例。
• 本書非常適合本科生和研究生的入門課程、工程師、應用數學家以及在自然和應用科學各個領域工作的研究人員。

這段文本可以翻譯為：學習與控制優化 為碩士水平提供關于優化理論和算法的學習與控制的全面資源《學習與控制優化》描述了在這些領域中如何使用優化，為無監督學習、有監督學習和強化學習提供了全面的介紹，重點是大規模的學習和控制問題的優化方法。討論了幾個應用領域，包括信號處理、系統識別、最優控制和機器學習。如今，大多數為碩士水平學生提供的有關深度學習的優化方面的材料都集中在表面級的計算機編程上；這些方法背后的優化方法和權衡并沒有提供更深入的知識。這本書的目標是以連貫的方式為碩士學生提供這些散落的知識，這些知識目前主要在學術期刊的出版物中可獲得。重點是基本的算法原則和權衡。《學習與控制優化》涵蓋了如下樣本主題：- 優化理論和優化方法，涵蓋了像最小二乘問題、二次問題、圓錐優化問題和秩優化等類的優化問題。- 一階方法、二階方法、可變度量方法以及非線性最小二乘問題的方法。- 隨機優化方法、增強的拉格朗日方法、內點方法和圓錐優化方法。- 用于解決最優控制問題的動態規劃及其對強化學習的推廣。- 優化理論如何用于發展統計和學習的理論和工具，例如，最大似然法、期望最大化、k-均值聚類和支持向量機。- 如何在最優控制中使用變分法，并為指數分布族導出。 《學習與控制優化》是一個關于該主題的理想資源，供學習哪些優化方法對學習和控制問題有用的科學家和工程師使用；這本書也將吸引那些在不同實際應用中使用機器學習的行業專家。

這本教材為讀者介紹了數值計算及其在科學和工程中的應用。涵蓋的主題包括那些通常出現在入門課程中的，以及那些在數據分析中出現的主題。這包括使用奇異值分解的優化和基于回歸的方法。重點是解決問題，文中有大量關于工程和科學應用的練習。還考慮了方法背后的數學理論的基本作用，既為了理解方法是如何工作的，也為了了解計算的誤差如何取決于所使用的方法。文中大部分計算示例所用的代碼都可以在GitHub上找到。這個新版還包括了上級課程在計算線性代數中所需的材料。

圖論與數學、計算機科學、運籌學以及自然和社會科學中的各種模型和應用之間的相互作用繼續增長。《圖論主題》這本書針對的是數學基礎較好的學生。前三章提供了圖論的基本定義和定理，其余章節介紹了各種主題和研究方向。這些主題涉及理論和應用數學的眾多領域，包括組合數學、概率論、線性代數、群論、拓撲學、運籌學和計算機科學。這使得這本書適合作為研究生階段的第一門課程，或者作為本科階段的第二門課程。 作者在這本書中借鑒了他們以前發表在《圖論及其應用》（第三版）中的材料。那本書涵蓋了本科和研究生課程的內容，而這本書則在研究生級別的內容上進行了拓展和深化。特點：? 大量的練習和應用。 ? 靈活性：適用于研究生階段的第一門課程或本科階段的高級課程。? 開辟了通往圖論各種研究領域的途徑。 ? 強調拓撲和代數圖論。

圖是一種數學結構，表示集合上的非對稱關系。集合的元素被稱為頂點或節點，而圖的邊是相關聯的頂點對。圖可以用來模擬各種情況，包括具體和抽象的情況。例如，電路、道路、分子結構、生態系統內的相互作用、社會關系和數據庫等。本章從圖的正式定義和基本術語開始，使我們能夠描述和區分圖，并舉例說明不同類型的圖。圖結構中的一個重要方面是圖內的較小圖結構，稱為其子圖。子圖在幾乎所有圖的討論中都會明確或隱含地出現。例如，在從零開始逐個頂點和邊構建圖G的過程中，沿途形成的整個圖序列是圖G中嵌套的子圖鏈。不對稱的關系可以通過有向圖來建模。在這種情況下，邊是頂點的有序對。有向圖用于模擬包括單向街道、生態系統內的相互作用（捕食者與獵物）、計算機程序中的控制流以及集合的冪集成員的子集關系等情況。無向圖的概念被擴展為有向圖的概念。

這本編輯卷集合了一系列關于增強現實和虛擬現實在工業應用中的最新發展的研究。每一章都概述了增強現實和虛擬現實在理論和應用方面對不同的技術、工業和社會領域的最新進步。因此，這本書對研究人機交互在工業5.0中的作用做出了貢獻。探索增強現實和虛擬現實在工業和技術中的最新應用。開展了關于人機交互在工業5.0中的研究。特點是來自全球的貢獻者名單。沒有一個行業不以某種方式使用增強現實（AR）或虛擬現實（VR）技術。這種技術的適用性已經涵蓋了廣泛的行業，并將很快滲透到沒人能預見的領域。科技巨頭們已經在AR/VR集成上投入了金錢、精力和時間。隨著這種技術的發展和擴展，每個人理解AR和VR的多種用途以及其全部潛力至關重要。這本關于“在工業5.0中應用虛擬現實（VR）和增強現實（AR）”的研究書籍揭示了新的和富有創新性的技術方面，以及它們如何有助于提高經濟效率和效益以改進生產。它是研究人員、學者、政治家、商業高管、公司和學生的優秀資源，因為它涵蓋了廣泛的問題。許多改進工業技能和決策制定的AR和VR應用正在獲得關注。AR支持技術的指數增長為工業5.0服務增強提供了支持。同時，在許多行業的進步和實時應用中，AR和VR的實際困難在構建認知工具和分析工具中起著關鍵作用。AR/VR對人工智能（AI）的影響似乎將被視為重要。下一代AR/VR設備將提供定制的、易于訪問的和設計精良的體驗。然而，這些技術在廣泛應用之前還需要更多的努力，這在本書的多章內容中已經在工業5.0的背景下進行了討論，因為未來的AR/VR設備將提供定制的、易于訪問的和設計精良的體驗。在這個新常態中，AR和VR正在獲得關注。AR/ VR將幫助人們接入元宇宙——互聯網的下一代。隨著硬件設備變得更加便宜，包括游戲、健身和社交在內的一些突破性的使用案例已經看到了早期市場的接受。這本書以對讀者友好的方式寫成，包含了大量經過深入研究的重要內容，使得對主題的理解變得簡單。本書為讀者提供了資源，使他們能夠進行更深入的研究。案例研究將提供一種經過驗證的方法來解決該研究領域中的常見問題。

這本書揭示了AR/VR的新穎和創新特性，以及它如何在各個領域中推動可持續性，以提高微觀和宏觀層面的經濟效率，并提供了關于AI影響效能以產生更好產出的相關方面的深入理解。它是研究者、學者、政策制定者、商業專業人員、公司和學生的理想資源。許多增強行業技能以及決策制定的AR/VR的實踐方面正在獲得動力。這本書是向前的堅實一步，將對公司人員、商業專業人員、社會學家、政治科學家、公共行政、大眾傳媒和通信、信息系統、發展研究以及商業研究的人員大有裨益。本書中討論的模型將在全球范圍內具有巨大的復制和實踐潛力，這個領域是全球最重要的增長領域之一。另一方面，本書將為在利益相關者和他們策略領域工作的實踐者提供優秀的參考資源。其次，這本書的布局采用讀者友好的格式，其中重要的經過適當分析的信息被突出，從而便于理解內容。本書為讀者提供資源，從而為進一步詳細研究提供了機會。案例研究將提供一種經過試驗和驗證的方法來解決研究領域的典型問題。各章節的關鍵概念和總結內容將使讀者能夠一目了然地吸收內容。它討論了以下列出的章節：

本書描述了優化問題的基本組成部分，以及將設計問題表述為數學規劃問題，使用目標函數表示模型的主要目標，以及如何使其最小化或最大化;隨后，優化的概念及其在工程應用中的最優解的相關性，被解釋。本書旨在介紹優化理論、方法和工程應用領域的一些最新發展。重點介紹了系統的隱喻以及各種算法的配置和應用。本書共30章，分為兩部分:第一部分——軟計算和基于進化的優化;第二部分-決策科學和基于仿真的優化，包含基于應用的章節。讀者和用戶將在本書中發現:在科學、工程、技術和數學的幾乎所有應用中都非常流行的優化方法的概述和簡要背景;深入探討對優化學習和優化工程系統的貢獻;列出優化與其他數學主題和學科之間的關系;一個解決問題的方法和大量的說明性的例子，導致一步一步的公式和解決優化問題。

//www.wiley.com/en-us/Optimization+Techniques+in+Engineering%3A+Advances+and+Applications-p-9781119906384

 這本教材旨在從數學的角度指出數據分析的最重要的原則。具體來說，它選擇了這些問題進行探索:哪些是理解應用的含義所必需的原則，哪些是理解所使用的方法成功的條件所必需的?理論只在適當應用的必要程度上呈現，力求在過度復雜和過度簡化之間取得平衡。它的主要重點是應用成功的關鍵原則。主題及特點:

• 側重于由數學參數支持的方法，而不是單一的計算經驗
• 研究在數據科學中使用的數值算法運行的條件，以及可以預期的性能
• 考慮關鍵的數據科學問題:問題的制定包括最優性度量;學習和泛化與訓練集大小和自由參數數量的關系;以及數值算法的收斂性
• 檢查原始的數學學科(統計學，數值數學，系統論)，因為它們與給定的問題特別相關
• 解決模型大小和可用于識別的數據量之間的權衡及其對模型參數化的影響
• 研究自然語言處理和計算機視覺所涉及的數學原理
• 保持主題覆蓋有意緊湊，專注于每個主題的關鍵問題，以鼓勵充分理解整本書

雖然這本核心教材直接針對計算機科學和/或數據科學的學生，但它也將對該領域的研究人員具有真正的吸引力，他們希望獲得“超越”唯一計算經驗的數學基礎的正確理解。

//link.springer.com/book/10.1007/978-3-031-19074-2

 本書詳細介紹了流程挖掘技術的理論、實踐和概念，特別是社會、科學、醫學、工程和商業中的模式識別。這本書在更廣泛的數據科學和大數據方法的背景下討論了流程挖掘技術的幾個觀點。模式識別的流程挖掘技術:概念、理論和實踐介紹了流程挖掘技術和模式識別。之后，它提供了流程建模和挖掘的基本原理，以理解這本書。文本強調發現是一個重要的流程挖掘任務，并包括案例研究和現實生活中的例子，以指導用戶在實踐中成功地應用流程挖掘技術進行模式識別。本書旨在為學生、學者和從業者介紹流程挖掘和模式識別，對于那些想要學習基礎知識并在更深層次上理解概念的人來說是完美的。

《機器學習:理論與實踐》介紹了機器學習中最流行的方法。本書涵蓋了回歸(包括正則化)、基于樹的方法(包括隨機森林和增強樹)、人工神經網絡(包括卷積神經網絡)、強化學習和專注于聚類的無監督學習。主題以概念的方式以及必要的數學細節介紹。解釋清楚明了，用數字和例子加以說明。對于所討論的每一種機器學習方法，本書都提供了R編程語言的適當庫以及編程示例。 以一種適合高級本科生或剛開始學習的研究生，以及希望自學機器學習的數學和/或面向編程的個人的方式，提供了常用機器學習算法的易于閱讀的介紹。

涵蓋討論的機器學習算法的數學細節，以確保詳實的理解，使進一步的探索成為可能。 給出了合適的編程示例，從而確保對機器學習方法的概念、理論和實踐理解。這本書的目的主要是介紹機器學習的基本主題先進的本科生和開始研究生。題目的數量被控制在很小的范圍內，以便在一個學期或一個季度內涵蓋所有內容。在短時間內所能教授的內容范圍內，這些主題覆蓋得很深入。因此，這本書可以為學生閱讀高級書籍和研究論文提供基礎。

//www.routledge.com/Machine-Learning-Theory-and-Practice/Kalita/p/book/9780367433543