从一些经典的益智游戏或挑战出发，见识（熟悉）和体会计算思维（主要是其中的逻辑思维和算法思维）的若干观念和要点，是本书编写的初衷和追求。本书挑选了32个游戏或挑战，实现学习和体会计算思维观念和要点的目标。它们本身相互独立，读者可以任意顺序阅读，没有前后依赖关系。问题是指对该游戏的一般化推广，即“泛化”，在分析的基础上总结

"最优化方法是运筹学的一个重要分支，在自然科学、社会科学、生产实际、工程设计和现代化管理中有着重要的实用价值。因此，在最近的几十年中得到了十分迅速的发展和广泛的应用。本书介绍了常见的最优化方法的理论、算法和应用，包括线性规划、无约束最优化一般算法及一维搜索、无约束最优化数值算法、约束优化数值算法、现代优化算法简介等，还

本书以OriginPro2022为基础，聚焦科技绘图与数据分析核心场景，以“基础入门+实例实操”为导向，通过系统化讲解与大量案例，由浅入深地解析软件操作逻辑。本书共分12章，内容涵盖基本操作、二维/三维绘图、多图层设计、版面布局等绘图功能，以及函数拟合、数据运算、信号分析等核心数据分析技术。

本书系统地介绍了数值分析的基本概念，常用算法及有关的理论分析和应用.全书共分10章，第1章是绪论，介绍了数值分析中的基本概念；第2章至第10章包含了数值分析中的基本问题，如线性方程组的数值解法，矩阵特征值和特征向量的数值解法，非线性方程及方程组的数值解法，插值方法，数据拟合和函数逼近，数值积分，数值微分、常微分方程和抛

本书主要内容包括：一元方程及线性方程组的求解(如迭代法、Gauss消元法、LU分解等)，插值法与最小二乘拟合法(Lagrange插值、Newton插值、三次样条插值等)，数值积分与数值微分(梯形法、辛普森法、Gauss求积等)，常微分方程的数值解法(Euler方法、Runge-Kutta方法等)，以及矩阵特征值计算。

本书主要介绍各类积分方程的高精度算法，主要内容来源于我和我的博士生们近五年的研究成果，从40多篇SCI论文中系统整理而形成。建立重心插值配置法求解多维线性与非线性Fredholm积分方程的高精度算法；给出谱方法求解多维线性与非线性弱奇异Volterra积分方程的高精度算法；建立解分数阶积分微分方程的数值算法、几类随机积

本书是计算方法的入门教材，旨在通过一些基本的数值方法来探究数值算法设计的基本技术，诸如缩减技术、校正技术、松弛技术与二分技术等。本书追求简约，数值算法的设计与分析尽量回避烦琐的数学演绎；本书追求统一，所提供的算法设计技术囊括了快速算法与并行算法等高效算法的设计；本书追求新奇，算法的设计机理扎根于博大精深的中华文化。讲授

本书系统阐述了在工程数值模拟中如何利用GPU并行计算加速大规模矩阵计算的核心原理与技术。本书第1-3章主要内容为GPU并行计算的环境搭建和基础架构，系统介绍了CPU/GPU架构差异和CUDA编程模型、GPU环境配置及Python接口PyCUDA的搭建，帮助读者快速入门。第4-5章深入解析核函数设计、线程组织与管理(网格

本书内容包括绪论、误差的性质及其描述、数据处理、测量不确定度的评定等核心模块，既体现理论深度，又突出工程实践导向，符合职业技能鉴定对技术人员“理论扎实、技能过硬”的双重要求，具有鲜明的特色。书稿从基础定义到复杂算法逐步递进，辅以公式推导流程图、数据修正步骤分解图等可视化工具，显著提升复杂内容的理解效率。

本书是为高等学校工科研究生编写的“最优化方法及应用”课程教材，主要内容包括：概述、无约束最优化（一维、多维）、约束最优化（线性、非线性）、全局最优化新方法、多目标优化、应用实例等。全书内容组织突出应用导向，力求在使学生理解优化方法的基本思想、实施步骤、软件实现的基础上，最大限度减少繁复的数学推导和证明，同时结合案例将相