本册教材分4个单元，用14个活动分别介绍了图像处理、图文编排、Flash动画制作以及通过班级网络进行交流学习等知识。内容丰富，由浅入深，操作步骤清晰。

本书是基于作者多年来为本科生、硕士研究生讲授组合分析方法及应用课程的讲义与作者的研究成果编写而成。全书系统介绍组合数学的存在性和计数两大组合分析领域的主要理论、方法及其应用，共八章，内容包括鸽巢原理及其应用、排列与组合及二项式系数、容斥原理及其应用、生成函数与递归关系、二阶线性齐次递归序列、组合序列及其性质、组合反演公式及其应用、Calkin恒等式及其交错形式等。

本教材注重理论与应用密切结合，淡化抽象的理论推导，精选典型的应用实例，重点阐述模糊数学与粗糙集理论的思想方法及其应用价值.本书适合于各专业大学生、研究生学习和参考，特别适宜于数学类专业（数学与应用数学、信息与计算科学）、计算机科学与技术专业、数据科学与大数据技术专业、自动化专业、智能科学与技术专业、经济管理类专业，以及与信息处理、决策科学相关的其他专业作为教材使用.

数据科学和机器学习已经深度融合到我们生活的方方面面，而数学正是开启未来大门的钥匙。不是所有人生来都握有一副好牌，但是掌握“数学+编程+机器学习”绝对是**。这一次，学习数学不再是为了考试、分数、升学，而是投资时间、自我实现、面向未来。为了让大家学数学、用数学，甚至爱上数学，在创作这套书时，作者尽量克服传统数学教材的各种弊端，让大家学习时有兴趣、看得懂、有思考、更自信、用得着。鸢尾花书有三大板块——编程、数学、实践。数据科学、机器学习的各种算法离不开数学，本册《矩阵力量》是“数学”板块的第2本，主

《矩阵之美·基础篇》从线性变换的角度对矩阵的诸多重要概念进行了新的梳理。具体而言，第1章给出了矩阵的由来，指出矩阵是表达自然界中线性变换的最为自然的工具；第2章讲述了线性变换在一组基下的矩阵表达，从而引出矩阵相似的概念；第3章结合数的发展从特征分析的角度给出了一个矩阵可能包含的线性变换类型；第4章着重阐述若尔当标准形理论以及其重要的物理意义；第5章从线性变换的连续性角度，讨论了矩阵的任意次幂问题；第6章从线性变换的整体缩放角度，讲述了行列式的几何意义以及相关的代数性质；第7章和第8

本书以组合数学中的存在问题和计数问题为主线展现理论之美,从满足一定条件的排列组合的存在性入手,介绍计数方法和计数工具,将组合数学运用到与生活密切相关的网络安全实例中,展现其应用之美。全书分为7章,介绍了排列组合概念与方法、特殊计数、母函数原理与应用、递推关系和容斥原理计数方法,以及鸽笼原理和Polya计数定理。本书将合理分类与一一对应的思想贯穿全书,通过常见组合方法的使用呈现组合思想,力求深入浅出、通俗易懂。本书适合40至60学时课程讲授,书中还设计了与应用结合的拓展阅读,配有数字化资源,扫描二

本书是《矩阵半张量积讲义》的第四卷。内容包括两个部分：①一般有限集合上的动态系统的建模与控制,主要介绍有限集（包括有限环与有限格）上的动态系统。②跨维数欧氏空间的拓扑结构、等价性与商空间、跨维数动态系统及跨维半群系统的建模与控制。矩阵半张量积为这两类系统的研究提供了有效的工具。本书所需要的预备知识仅为工科大学本科的数学知识,包括线性代数、微积分、常微分方程、初等概率论。相关的线性系统理论及点集拓扑、抽象代数、微分几何等的初步概念在卷一附录中已给出。不感兴趣的读者亦可略过相关部分,这些不会影响对本

本书系统地梳理并总结国内外同行专家近年来在偏序集或格上的模糊联结词和聚合算子方面的研究成果。全书共5章,主要包括：预备知识；偏序集或格上的三角模和三角余模以及它们诱导的模糊蕴涵和模糊余蕴涵的基本性质；单位闭区间上的一致模的分类及几类特殊一致模的特征；有界格上一致模的构造与表示,一致模诱导的模糊蕴涵和模糊余蕴涵的特征及关系；完备格上左（右）半一致模、模糊蕴涵和模糊余蕴涵的构造及关系。

本书系统介绍了群、环、域三种代数系统的基本理论、性质和研究方法。本书参考了大量国内外相关教材、专著、论文文献，并结合作者多年来在近世代数教学中的实践经验编写而成。本书脉络清晰，内容深入浅出，通俗易懂。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。

本书从算法框架入手，建立系列非负矩阵分解模型的抽象数学模型，即非负块配准模型，从统一的角度分析现有的非负矩阵分解模型，并用以开发新的非负矩阵分解模型。根据非负块配准模型的分析，本书提出非负判别局部块配准模型，克服了经典非负矩阵分解模型的缺点，提高了非负矩阵分解模型的分类性能。为了克服经典非负矩阵分解的优化算法收敛速度慢的缺点，本书提出在线搜索中利用牛顿法快速搜索步长，提出非负块配准的快速梯度下降算法。为了克服经典非负最小二乘问题的求解算法的缺点，本书利用最优梯度法在无需线搜索的情况下以二阶收敛速