為了應對一種特殊的大型復雜數(shù)據(jù)集的挑戰(zhàn)，拓撲數(shù)據(jù)分析（TDA）作為應用代數(shù)拓撲研究領域的一個分支，在過去幾年中對分析處理復雜系統(tǒng)和大數(shù)據(jù)等領域產生了重大影響。然而在TDA出現(xiàn)前的幾十年，應用代數(shù)拓撲研究的另一個數(shù)據(jù)分析子領域已得到發(fā)展，它被稱為Q分析。據(jù)我們所了解，目前市場上很少有著作能夠涵蓋上述兩個應用代數(shù)拓撲的子領

函數(shù)的凸性和廣義凸性是運籌學和經濟學研究中的重要基礎理論．本書第一版系統(tǒng)地介紹數(shù)值函數(shù)的各種類型的廣義凸性以及它們在運籌學和經濟學中的一些應用．主要內容包括:凸集與凸函數(shù)、擬凸函數(shù)、可微函數(shù)的廣義凸性、廣義凸性與最優(yōu)性條件、不變凸性及其推廣、廣義單調性與廣義凸性、二次函數(shù)的廣義凸性和幾類分式函數(shù)的廣義凸性．在此基礎上，

本書針對非凸變分不等式投影類方法中客觀存在的錯誤，給出修正的理論結果，進而利用投影技術研究上述正則非凸變分不等式與不動點問題、變分包含問題之間的正確關系，從而建立正則非凸變分不等式和不動點問題之間的等價性。利用這種等價性來討論正則非凸變分不等式的解的存在性，并且利用這等價替代形式來構造解正則非凸變分不等式的投影類迭代算

GilbertStrang是麻省理工學院數(shù)學教授，美國國家科學院院士和美國藝術與科學院院士，在有限元理論、變分法、小波分析及線性代數(shù)等領域卓有成就，著有多部經典數(shù)學教材，開設多門開放式課程，享有國際盛譽。本書是深度學習的導論，全面介紹機器學習的數(shù)學基礎，闡述架構神經網絡的核心思想，主要內容包括線性代數(shù)的重點、大規(guī)模矩陣

《在線凸優(yōu)化(第２版)》全面更新，深入探索優(yōu)化和機器學習交叉領域，詳細介紹日常生活中許多系統(tǒng)和模型的優(yōu)化過程。●第2版亮點:增加了關于提升、自適應遺憾和可接近性的章節(jié)●擴大了優(yōu)化和學習理論的覆蓋面●應用實例包含專家建議投資組合選擇、矩陣補全推薦系統(tǒng)和支持向量機訓練等●指導學生完成練習

本書是根據(jù)教育部頒布的高等院校數(shù)學課程教學的基本要求，并從新工科建設要求和應用型人才培養(yǎng)出發(fā)，結合編者多年的課程建設和教學經驗編寫的一本適合理工科專業(yè)的教材本書一共分為5章，內容主要包括空間解析幾何、多元函數(shù)微分法及其應用、重積分、曲線積分與曲面積分、無窮級數(shù)，同時，編者結合專業(yè)特色，加入高等數(shù)學在地震學相關知識中的應

本書是根據(jù)教育部頒布的高等院校數(shù)學課程教學的基本要求，并從新工科建設要求和應用型人才培養(yǎng)出發(fā)，結合編者多年的課程建設和教學經驗編寫的一本適合理工科專業(yè)的教材本書一共6章，內容主要包括函數(shù)與極限、導數(shù)與微分、微分中值定理與導數(shù)的應用、微分方程，同時，編者結合專業(yè)特色，加入高等數(shù)學在地震學相關知識中的應用。本書可作為普通高

"《代數(shù)幾何學原理》（EGA）是代數(shù)幾何的經典著作，由法國著名數(shù)學家AlexanderGrothendieck（1928—2014)在J.Dieudonné的協(xié)助下于20世紀50—60年代寫成。在此書中，Grothendieck首次在代數(shù)幾何中引入了概形的概念，并系統(tǒng)地展開了概形的基礎理論。EGA的出現(xiàn)具有劃時代的意義

"本書簡要概述了偏微分方程的理論內容與知識框架，重點介紹了幾個經典的偏微分方程模型和求解方法，并不涉及模型解的適定性問題，使讀者能夠快速了解偏微分方程的基本知識，激發(fā)讀者深入學習偏微分方程的興趣。同時，本書意圖向讀者滲透應用偏微分方程的數(shù)學思想與文化特征，以便讀者更好地體會偏微分方程的應用價值，增強將偏微分方程理論基礎

"本書是普通高等教育“十一五”國家級規(guī)劃教材。為便于讀者更好地理解，本書在第2版基礎上進行了更新：調整了章節(jié)順序，更新了部分例題、證明表述。本書分為集合論、初等數(shù)論、圖論、組合數(shù)學、代數(shù)結構、數(shù)理邏輯等6個部分，既有嚴謹、系統(tǒng)的理論闡述，也有豐富的、面向計算機科學與技術發(fā)展的應用實例，同時配有大量的典型例題與練習。各章