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Complex Analysis (Stein).pdf

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简介:
《Complex Analysis (Stein)》是Elias M. Stein等人编著的一本复分析经典教材,详细介绍了复数函数理论及其应用,适合数学专业高年级本科生和研究生使用。 复分析是Stein写的四本书之一,另外三本分别是《傅里叶分析》、《泛函分析》和《实分析》。

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  • Complex Analysis (Stein).pdf
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    《Complex Analysis (Stein)》是Elias M. Stein等人编著的一本复分析经典教材,详细介绍了复数函数理论及其应用,适合数学专业高年级本科生和研究生使用。 复分析是Stein写的四本书之一,另外三本分别是《傅里叶分析》、《泛函分析》和《实分析》。
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    《Fourier Analysis》是由著名数学家Elias M. Stein所著,深入浅出地介绍了傅里叶分析的基本理论与应用技巧,是学习该领域不可或缺的经典教材之一。 斯坦因的四本分析学教材英文原版全集,是学习分析学非常好的资料。
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  • Stein《实分析》Real Analysis习题解答(绝大部分)
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    本书提供Stein《实分析》大部分习题的答案与解析,旨在帮助读者深入理解实分析的核心概念和解题技巧。 本段落档包含Stein实分析大部分课后习题的解答。
  • Complex-Valued_Matrix_Derivatives.pdf
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    《Complex-Valued Matrix Derivatives》是一份详细介绍复数矩阵导数理论及其应用的文档。涵盖各种求导技巧和算法,适合研究者与工程师参考学习。 复数矩阵求导公式的详细推导过程及结论可以参考文献《Complex-valued Matrix Derivatives》。该文献深入探讨了涉及复数值函数与矩阵变量的微分理论,提供了系统化的公式和技术来处理此类问题。通过这些技术,读者能够掌握如何对复杂的数学模型进行有效的分析和优化。
  • Multivariate Analysis: Mardia PDF
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    Multivariate Analysis: Mardia PDF探讨了多元统计分析中Mardia概率密度函数的应用,用于评估数据的多变量正态性,是统计学研究中的重要工具。 根据给定的内容部分,我们可以提炼出以下知识点: 1. 多元分析是一门研究多个变量观测数据的学科,在这些数据中存在固有的相互依赖性。 2. 目前市面上关于多元分析的书籍主要分为理论型和数据分析型两类。M.K. Mardia(K.V. Mardia)所著的《Multivariate Analysis》不仅结合了这两种方法,还强调了该领域的现代发展,并且内容选择上既考虑到了初学者的需求也兼顾到研究工作者对学科深层次问题的理解。 3. 作者通过实际案例来阐释理论的重要性。这些实例可以作为学习多元分析概念的基础,同时也为深入探讨主题提供了机会。 4. 这本书首次出版于1979年,并在1995年进行了第十次印刷,由Academic Press Limited发行。这表明该书在多元分析领域具有重要的学术价值和影响力。 5. 《Multivariate Analysis》是《概率与数理统计系列专著与教科书》的一部分,这一系列书籍为数学、统计学及相关领域的专业人士提供了宝贵的参考资源。 6. 出版商的详细信息显示了该书在国际上的分销情况。书中目录和编排展示了它涵盖了多元分析的基础理论到实践应用的所有方面。 7. 尽管文档内容可能存在OCR扫描造成的识别错误或缺失,整体来看,《Multivariate Analysis》是多元分析领域的一本经典且具有指导性的参考书籍。 8. 多元分析的应用非常广泛,包括生物统计、环境科学、经济学、工程学和市场研究等领域的数据分析。在实际操作中,它可以帮助处理复杂的多变量数据集,并识别模式或预测未来趋势。
  • complex文件.rar
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    complex文件.rar 是一个压缩包文件,可能包含源代码、文档或其他数据资源。其内容和用途依赖于创建者的具体需求或项目要求。 Qt5开发串口助手并实现自定义报文回复的功能,请参阅相关博客文章。
  • Complex Scheduling - (Springer, 2006)
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    《Complex Scheduling》一书由Springer出版社于2006年出版,深入探讨了复杂调度问题及其解决方案,适用于研究与应用领域。 ### 复杂调度知识点概述 #### 一、书籍简介与作者背景 《Complex Scheduling》是一本由Peter Brucker和Sigrid Knust合著的经典排序调度书籍,首次出版于2006年,由Springer出版社发行。该书是调度理论领域的重要参考文献之一,深入探讨了多种调度问题及其解决方案,并提供了丰富的实例分析。 Peter Brucker教授和Sigrid Knust副教授均来自德国奥斯纳布吕克大学数学与计算机科学系,他们在调度理论和组合优化方面有着深厚的学术造诣和丰富的研究成果。 #### 二、主要内容概述 本书涵盖了多个关键主题,包括但不限于: 1. **排序入门**:介绍基本的排序概念和原理,为后续章节奠定基础。 2. **算法复杂度**:讨论算法的时间复杂度和空间复杂度,帮助读者理解算法效率的重要性。 3. **线性整数规划**:介绍如何使用线性整数规划来解决特定类型的调度问题。 4. **网络流算法**:阐述网络流的基本概念及在调度问题中的应用,如最短路径算法等。 5. **分支定界**:一种有效的求解离散优化问题的方法,尤其适用于复杂Job-shop调度问题。 6. **复杂Job-shop调度**:探讨Job-shop调度中的复杂情况,如多机台、多目标等。 #### 三、关键知识点详解 ##### 1. 排序入门 - **定义与分类**:排序是指将一系列任务按照某种规则进行排列的过程。常见的排序类型有单机排序、流水线排序和Job-shop排序等。 - **目标函数**:在排序问题中,通常会设定一个目标函数,如最小化总完成时间或最大完成时间等,作为评价方案优劣的标准。 ##### 2. 算法复杂度 - **时间复杂度**:衡量算法运行所需时间的增长速度。常用符号O表示。 - **空间复杂度**:衡量算法运行所需内存空间的增长速度。同样使用O符号表示。 ##### 3. 线性整数规划 - **基本概念**:线性整数规划是一种特殊的线性规划问题,其中变量限制为整数值。 - **求解方法**:包括分支定界法、割平面法等,这些方法可以有效地求解复杂的整数规划问题。 ##### 4. 网络流算法 - **基本原理**:网络流算法通过构建图模型来解决问题,如最短路径算法和最大流算法。 - **应用场景**:在网络设计、交通流量控制及资源分配等领域有着广泛的应用。 ##### 5. 分支定界 - **基本思想**:通过对搜索空间进行分枝和边界估计,逐步缩小最优解的搜索范围。 - **应用场景**:特别适用于求解大规模组合优化问题。 ##### 6. 复杂Job-shop调度 - **定义**:复杂Job-shop调度是指在多机台上安排一系列任务,以满足特定目标函数(如最小化最大完成时间)的要求。 - **特点**:与简单的Job-shop调度相比,复杂Job-shop可能涉及更多约束条件,例如机器依赖关系和任务优先级等。 - **求解方法**:除了传统的启发式算法外,还可以采用遗传算法或模拟退火等智能算法进行求解。 #### 四、数学建模与线性规划 - **数学建模**:通过建立数学模型来描述实际问题,以便对其进行分析和求解。 - **线性规划**:一种解决最优化问题的方法,适用于目标函数和约束条件均为线性的优化情形。 #### 五、智能算法 - **定义**:模仿自然现象或生物进化过程的优化方法,如遗传算法和粒子群算法等。 - **优点**:能够处理非线性和多峰等问题,在复杂优化任务中表现出较好的鲁棒性和全局寻优能力。 《Complex Scheduling》不仅是一本全面介绍调度理论的经典著作,也是学习组合优化、数学建模、线性规划及智能算法等领域的重要参考资料。通过深入阅读本书,读者不仅可以掌握调度问题的基本理论和求解方法,还能了解最新的研究成果和发展趋势。