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本书广泛吸取统计学、神经网络、数据挖掘、机器学习、人工智能、群智能计算等学科的先进思想和理论，将其应用到模式识别领域中；以一种新的体系，系统、全面地介绍模式识别的理论、方法及应用。本书第5版在现有版本的基础上做了优化，改动量为30%，篇幅由之前的13章压缩到11章，内容包括：模式识别概述，特征的选择与优化，模式相似性测

本书着重讨论随机过程的基本理论和基本方法，并重点介绍几种常用的随机过程。首先介绍预备知识、基本概念以及通过概率分布和数字特征研究随机过程统计特性的两类基本方法。然后展开讲解Poisson过程、离散参数与连续参数的Markov链、平稳过程和随机分析以及平稳过程通过线性系统的分析。对更新过程、鞅论、排队论、时间序列分析以及

本书第一部分主要介绍了广义函数论的基本内容，包括广义函数的定义、正则化、局部理论、乘子、卷积与张量积以及它的Fourier变换等经典内容；作为应用，考虑了常系数线性偏微分方程的基本解。第二部分主要介绍了经典函数空间的基本内容，包括Sobolev空间、H。lder空间、Lorentz空间在内的常见函数空间；Sobolev

本书是为适应信息化和国际化教育需求而编写的。全书共5章，包括绪论、基本操作和常用仪器、基础无机化学实验、基础分析化学实验、综合设计实验。每个实验配有详尽的背景知识、实验原理、实验步骤、安全提示和废弃物处理等；绝大部分实验有拓展部分，以满足教学高阶性的需求。本书双语模式独具特色，以满足不同英文水平学习者的需求。本书还配套

多目标优化理论与方法是运筹学和数学优化研究的重要内容。本书系统地介绍了多目标优化数学模型、发展概况、最优性理论和几类非线性标量化方法。主要内容包括：多目标优化问题可微和不可微条件下的最优性条件、精确解与近似解的Delta型非线性标量化、近似解的Gerstewitz型非线性标量化和精确解与近似解的Tchebycheff型

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本书第1章是对经典物理学体系基本完整的概述，可作为传统大学物理最基本的学习内容；第2章原子与电子是从经典到现代的过渡；第3章是相对论部分，包括了广义相对论和宇宙学；第4-9章分别是量子力学及由其衍生发展的量子信息、量子光学、凝聚态物理；第10章是现代物理学的发展。本书重点突出物理理论的逻辑体系和思想性，内容编写尽可能提

本书对多种经典矩阵算法进行了新颖、全面且深入的解读。具体而言，第1章从代数、几何、分析和概率等多个角度详细介绍了最小二乘法；第2章对主成分分析进行了深入解析，涵盖代数、几何、子空间逼近与概率视角；第3章探讨了一种新兴的非对称数据分析方法——主偏度分析，并深入剖析了其性质和理论内涵；第4章介绍了典型相关分析及其关键性质，

本书系统介绍光学和光子学术语及概念的书籍，全书共十八章，术语及概念的内容包括：通用基础；视觉光学与色度学；几何光学；波动光学；量子光学；紫外和射线；激光；微光；红外；太赫兹；光通信；微纳光学；光学测量；光学材料；光学工艺；光学零部组件；光电器件与显示装置；光学仪器。各章又分别包含了多个层次类别的术语及概念，例如：第1章