模糊覆盖粗糙集理论作为模糊集与覆盖粗糙集理论的结合,是近年发展起来的一种新的处理复杂不确定性问题的有效数学工具,已被成功应用于特征选择、决策分析、图像处理、多标签学习、故障诊断、新型神经网络模型的构造等领域。本书以作者博士后入站以来研究的模糊覆盖粗糙集理论及其应用为主,从理论知识与实际应用的角度,对模糊覆盖粗糙集理论研

本书聚焦近世代数核心内容，共3章，系统讲解群、环、域三大基础知识。全书摒弃冗余篇幅，力求简明扼要，以清晰脉络梳理学科思想与发展历程，旨在帮助读者用较少时间快速掌握近世代数的核心逻辑，建立对这一学科的完整认知，为进一步深入学习或应用近似代数知识奠定基础。

本书以非线性波为主要研究对象，采用可积Hamilton系统与达布变换相结合的方法构造了具有周期背景上的非线性波，所介绍的内容大部分是作者近年来的研究成果，具体给出在单周期背景和双周期背景上的非线性波，以及短脉冲系统和（3+1）维非线性模型中的非线性波。本书不仅深入研究了非线性波方程的求解方法，而且揭示了一些典型非线性系

离散数学是现代数学的一个重要分支，主要研究离散对象及其相互间的关系。离散数学课程所涉及的概念、方法和理论，广泛地体现在计算机科学技术及相关专业的各个领域。本书介绍计算机专业必需的离散数学基础知识，包括离散数学四大分支的基础理论——数理逻辑、集合论、代数系统和图论。全书共9章，依次为命题逻辑、谓词逻辑、集合、关系、函数、

本书系统介绍离散数学的基本概念、定理与性质,并结合Python语言讲解其实现方法,强调离散数学在计算机实践中的应用价值。全书内容配有应用示例、Python实现和面向实际问题的案例,并针对知识点、习题及探索性问题,配备基于大模型的智能体(Agent)辅助学习,提升理解与实操能力。涵盖计数与数论基础、集合论、关系及其性质、

本书主要介绍线性代数的相关知识，包括行列式、矩阵、线性方程组、线性空间、线性变换、特征值与特征向量、矩阵的相似与对角化、二次型等。全书编写思路清晰，内容取材深广度合适，具体阐述深入浅出，突出线性代数Maple计算，强调线性空间等抽象理论的基本思想和基本方法，并且各章例题均配有Maple计算程序，帮助读者进行矩阵计算，增

本全书共五章，第1章是基础知识.第2—4章包含群、环和域的基本内容.第5章对环做了进一步的讨论.每节都配有适量的习题，其题量和难度都比较适中。

全书分为八章，包括矩阵、行列式、线性方程组、向量空间、相似矩阵、二次型、线性空间与线性变换以及北太天元解线性代数问题。本书从线性方程组出发，以矩阵为工具，比较自然地阐明了线性代数的基本概念、基本理论和方法。在内容的讲述上循序渐进、深入浅出、简明易懂、理实结合，便于理解与讲授。通过将线性代数的基本知识与计算机技术相结合，

本书内容包括行列式、矩阵、线性方程组、矩阵的特征值、二次型等。全书运用大数据和人工智能技术，将传统教材和多种形式的数字内容有机融合，打造以读者为中心的新形态教材，提供丰富的数字化学习资源，包括：重难点的名师视频讲解、重要习题的名师视频解析、随堂测试、名校期末试题库等。

本书作者遵循亚里士多德的第一性原理，教材编写始终从最底层共知的基础知识出发，适合于学生自主学习能力的培养，同时有助于学生自主学习能力的提高；教材编写坚持理论联系实际，突出“以问题为导向”的教学理念，每个模块均从现实情境出发，通过项目任务引导学生主动探索、积极思考，力求使学生在掌握适度理论知识的同时，增强数学建模、逻辑推