通过本教材的理论教学和案例教学，使学生认识运筹学的现状与趋势，理解运筹学的内涵、运筹学应用的过程，培养科学决策思维。理解决策者需要具备的独特技能与素质，并运用特定的求解方法进行求解，为管理决策提供科学依据。一是熟悉有关运筹学的发展过程、基本概念、理解运筹学解决问题的逻辑；二是熟悉有关线性规划的基本概念、理解线性规划的含义、 理解掌握线性规划解的概念、掌握单纯形法的计算过程、掌握构建模型的技巧；三是熟悉有关线性规划对偶问题的基本概念、基本性质、影子价格的含义、理解掌握对偶理论求解线性规划问题的逻辑、掌握对偶单纯形法的计算过程、 掌握构建模型的技巧；四是熟悉有关整数规划的基本概念、基本性质、特点、掌握分配问题与匈牙利法的求解过程、理解掌握分支定界法、割平面法求解整数规划问题的逻辑、掌握构建模型的技巧。

通过本教材的理论教学和案例教学，使学生认识运筹学的现状与趋势，理解运筹学的内涵、运筹学应用的过程，培养科学决策思维。理解决策者需要具备的独特技能与素质，并运用特定的求解方法进行求解，为管理决策提供科学依据。一是熟悉有关运筹学的发展过程、基本概念、理解运筹学解决问题的逻辑；二是熟悉有关线性规划的基本概念、理解线性规划的含义、 理解掌握线性规划解的概念、掌握单纯形法的计算过程、掌握构建模型的技巧；三是熟悉有关线性规划对偶问题的基本概念、基本性质、影子价格的含义、理解掌握对偶理论求解线性规划问题的逻辑、掌握对偶单纯形法的计算过程、 掌握构建模型的技巧；四是熟悉有关整数规划的基本概念、基本性质、特点、掌握分配问题与匈牙利法的求解过程、理解掌握分支定界法、割平面法求解整数规划问题的逻辑、掌握构建模型的技巧。

本书以通俗易懂的语言和鲜活的案例，阐述博弈论的基本理论框架和主要知识点。全书分成四大部分：第一部分主要论述在同步一次囚徒困境博弈中，尽管合作对整体而言是最优的，但不合作却是个体的最优策略。书中对困境的机理及其在现实社会生活中的具体表现做了分析，还介绍了同步一次博弈的其他一些有趣场景和案例。第二部分讨论重复博弈，围绕如何从困境走向合作展开，重点介绍在重复博弈中，自利行为和长期主义可以催生合作这一重要原理及其具体应用。同时还介绍了混合策略的基本思想。第三部分讨论序贯博弈。参与者行动有先后顺序，那些与自身利益相冲突的决策，会在其他参与者行动之后发生变化。参与者可以通过承诺行动改变竞争对手的预期，以促使其选择对自己有利的行动。第四部分是不完全、不对称信息下的博弈，主要阐述人们如何通过信号传递、信息甄别和机制设计，来缓解因信息不对称导致市场失灵所带来的逆向选择和道德风险问题，从而增进个体与社会利益。

本书以通俗易懂的语言和鲜活的案例，阐述博弈论的基本理论框架和主要知识点。全书分成四大部分：第一部分主要论述在同步一次囚徒困境博弈中，尽管合作对整体而言是最优的，但不合作却是个体的最优策略。书中对困境的机理及其在现实社会生活中的具体表现做了分析，还介绍了同步一次博弈的其他一些有趣场景和案例。第二部分讨论重复博弈，围绕如何从困境走向合作展开，重点介绍在重复博弈中，自利行为和长期主义可以催生合作这一重要原理及其具体应用。同时还介绍了混合策略的基本思想。第三部分讨论序贯博弈。参与者行动有先后顺序，那些与自身利益相冲突的决策，会在其他参与者行动之后发生变化。参与者可以通过承诺行动改变竞争对手的预期，以促使其选择对自己有利的行动。第四部分是不完全、不对称信息下的博弈，主要阐述人们如何通过信号传递、信息甄别和机制设计，来缓解因信息不对称导致市场失灵所带来的逆向选择和道德风险问题，从而增进个体与社会利益。

SageMath为GNU项目下的开源软件，旨在以数学思维并借助成熟的算法解决科学计算问题。本书囊括大量实战内容，全面讲解基于SageMath的开发技术，更配合跨学科的用例，帮助读者尽快掌握SageMath的开发技巧。
本书共15章，层次分明，由浅入深地讲解SageMath开发技术，从基础到实战，内容循序渐进。本书遵循SageMath自身的设计理念，以数学学科为根基，将抽象代数中常用的群、环和域作为3个重点章节进行讲解，使读者既可以凭借编程思维，又可以凭借数学思维快速上手SageMath开发技术。
本书适合各种基础的读者，没有接触过SageMath应用开发的读者可以通过本书快速入门，接触过SageMath应用开发的读者也可以通过本书提升SageMath应用的开发能力。

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本书适合各种基础的读者，没有接触过SageMath应用开发的读者可以通过本书快速入门，接触过SageMath应用开发的读者也可以通过本书提升SageMath应用的开发能力。

本书旨在介绍常见的非线性最优化的理论与算法，以及深度学习中的优化算法。全书侧重对优化原理的直观理解和优化算法的步骤设计和流程构建，并通过大量案例对所介绍的算法进行了编程实现。书中提供的大量编程代码可以为需要使用非线性最优化解决实际问题的工程技术人员进行二次开发提供基础，也可以为致力于学习最优化理论与算法的读者进行编程练手提供参考。
除第1章介绍的基础知识外，全书内容可以分为4部分。第一部分介绍一维搜索理论与算法，第二部分介绍无约束最优化理论与算法，第三部分介绍约束最优化理论与算法，第四部分介绍的深度学习中的优化算法。本书可以作为理工科大学相关专业研究生的学位课教材，也可以作为数据科学、人工智能、机器学习相关专业高年级本科生的选修课教材，还可以作为相关领域学术研究人员、工程技术人员的参考资料。

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除第1章介绍的基础知识外，全书内容可以分为4部分。第一部分介绍一维搜索理论与算法，第二部分介绍无约束最优化理论与算法，第三部分介绍约束最优化理论与算法，第四部分介绍的深度学习中的优化算法。本书可以作为理工科大学相关专业研究生的学位课教材，也可以作为数据科学、人工智能、机器学习相关专业高年级本科生的选修课教材，还可以作为相关领域学术研究人员、工程技术人员的参考资料。

时间序列流持续事件的判断识别是时间序列各应用领域研究的基础。由于时序流数据具有海量性、漂移性、时序性等特点，事件发生前无特定规律，故现有时序流事件监测的系统及方法多为后置触发，需获取全部持续事件信息后才能进行计算，无法满足判识时效性和准确性的要求。随着计算机及人工智能技术的发展，如何利用信息化手段配合先进统计学、计算机科学知识，实现时序流持续事件的实时判识，成为时间序列领域研究的热点及难点。因此，针对这些问题，本书提出一种集时间序列流持续事件获取、自适应聚类、特征分类、模型构建以及相似匹配的全过程时序流事件实时判识技术。

时间序列流持续事件的判断识别是时间序列各应用领域研究的基础。由于时序流数据具有海量性、漂移性、时序性等特点，事件发生前无特定规律，故现有时序流事件监测的系统及方法多为后置触发，需获取全部持续事件信息后才能进行计算，无法满足判识时效性和准确性的要求。随着计算机及人工智能技术的发展，如何利用信息化手段配合先进统计学、计算机科学知识，实现时序流持续事件的实时判识，成为时间序列领域研究的热点及难点。因此，针对这些问题，本书提出一种集时间序列流持续事件获取、自适应聚类、特征分类、模型构建以及相似匹配的全过程时序流事件实时判识技术。

本书共11章, 第1章对回归分析的概念和在统计学中的重要性做了介绍; 第2章介绍了一元回归模型的数学表达式以及测度拟合优度的决定系数; 第3章介绍了多种检验模型和推断参数的方法; 第4章介绍了回归模型的两类研究问题和两种区间估计; 第5章详细列举了各种残差图以及利用残差识别模型问题的方法; 第6章简要的介绍了多元线性回归模型的矩阵表达以及估计方法; 第7、8、9章介绍了对违背回归模型基本假设的几种问题给出了诊断方法和处理方法; 第10章介绍了处理共线性问题的一种估计方法-岭回归; 第11章详细的介绍了异常

本书共11章, 第1章对回归分析的概念和在统计学中的重要性做了介绍; 第2章介绍了一元回归模型的数学表达式以及测度拟合优度的决定系数; 第3章介绍了多种检验模型和推断参数的方法; 第4章介绍了回归模型的两类研究问题和两种区间估计; 第5章详细列举了各种残差图以及利用残差识别模型问题的方法; 第6章简要的介绍了多元线性回归模型的矩阵表达以及估计方法; 第7、8、9章介绍了对违背回归模型基本假设的几种问题给出了诊断方法和处理方法; 第10章介绍了处理共线性问题的一种估计方法-岭回归; 第11章详细的介绍了异常