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现代数学基础丛书之非线性发展方程（李大潜著）

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简介：
《现代数学基础丛书之非线性发展方程》由著名数学家李大潜教授撰写，深入探讨了非线性偏微分方程理论及其应用，为读者提供了详尽的数学分析与研究方法。 《非线性发展方程》由李大潜著，是现代数学基础丛书中的一本，PDF文件大小为2.5MB。

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  • 现代数学基础丛书之非线性发展方程（李大潜著）
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    《现代数学基础丛书之非线性发展方程》由著名数学家李大潜教授撰写，深入探讨了非线性偏微分方程理论及其应用，为读者提供了详尽的数学分析与研究方法。 《非线性发展方程》由李大潜著，是现代数学基础丛书中的一本，PDF文件大小为2.5MB。
     
  • 现代数学基础丛书之递归论（作者：莫绍揆）
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    《现代数学基础丛书之递归论》由著名逻辑学家莫绍揆编写，深入浅出地阐述了递归论的基本理论与方法，是研究计算理论和数学逻辑不可或缺的参考书。 《现代数学基础丛书 递归论》是由莫绍揆编著的一本关于递归理论的书籍。
     
  • 非线性理论的数学基础
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    《非线性理论的数学基础》一书深入探讨了非线性问题中的核心数学原理，涵盖了动力系统、微分方程及拓扑学等领域知识，为读者提供了理解复杂动态行为所需的工具与视角。 本书涵盖了空间结构与映射、非线性泛函分析及现代变分法的基础知识，同时介绍了非线性动力系统的基本概念以及分岔与奇异性理论，并简述了混沌和分形的入门知识。书中注重探讨相关概念间的联系，保持严谨的数学体系，旨在将学习非线性理论基础知识与发展现代数学素养相结合。该书适合高等院校中对数学要求较高的博士生或硕士生作为教材或者教学参考材料使用，同时也可供教师及科技工作者参考阅读。
     
  • numpy基础知识教程之线性代数(np.linalg)
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    本教程深入浅出地介绍Python库NumPy中用于线性代数计算的部分np.linalg的功能与应用，涵盖矩阵运算、解方程等核心内容。 本段落主要介绍了numpy基础教程中的np.linalg部分，并通过示例代码进行了详细讲解，具有一定的参考价值，适合学习或工作中使用。希望需要的朋友可以一起来学习了解。
     
  • 李永乐线性代数基础班笔记.zip
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    该资料为李永乐老师线性代数基础课程的学习笔记，涵盖了行列式、矩阵、向量空间等核心概念和定理讲解。适合数学专业学生及考研复习使用。 李永乐线性代数基础班笔记2020年非常受欢迎，大家普遍认为它在思路与题型的延伸方面表现优异。通过这个课程可以做到举一反三（甚至可以说是举一反N），帮助学习者深入理解和掌握知识。
     
  • 北京大学数学丛书之矩阵计算的理论与方法.pdf
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    《北京大学数学丛书之矩阵计算的理论与方法》一书深入探讨了现代数值线性代数的核心内容，涵盖了矩阵分析、算法设计及应用等方面的最新研究成果。该书适合于从事相关领域研究的专业人士和高年级本科生参考学习。 矩阵计算方法包括求解矩阵的基本方法以及快速算法等内容。
     
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    《汽车动力学名著丛书》汇集了汽车动力学领域的经典理论与先进技术，深入剖析车辆运动性能、操控稳定性及驾驶舒适性等关键问题，是汽车行业工程师和学者不可或缺的专业参考书籍。 经典的汽车动力学丛书是供从事汽车制造及相关专业领域学习的本科生和研究生参考使用的书籍。
     
  • 线性代数 Steven J.L 九版（华章数学译丛）.rar
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    《线性代数》Steven J. Leon第九版是华章数学译丛系列中的一本经典教材，全面介绍了线性代数的基本理论和应用。本书内容深入浅出，适合高等院校相关专业师生及科研人员参考使用。 公司开户章程模板借鉴.pdf包含了制定公司章程所需的基本要素和结构框架。这份文档旨在帮助新成立的公司在法律要求的基础上设立合适的组织架构，并确立公司的运营规则与股东权益保护机制。通过参考这个模板，创业者可以更好地理解如何编写符合法规要求且适合自身需求的公司章程。
     
  • 非线性控制系统理论基础（第2版）李殿璞 著 2/2 分享 高清版本
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    本书为《非线性控制系统理论基础》第二版，由李殿璞编著。该书全面系统地介绍了非线性控制系统的理论知识与最新研究成果，适用于从事自动化、机械电子工程等领域的科研人员及高校师生阅读参考。现提供高清版本供读者分享交流。 《非线性控制系统理论基础（第2版）》一书详细介绍了非线性系统理论的内容。该理论与线性系统理论相对应，并且更加普遍适用。书中运用的主要数学工具是微分几何方法，这种方法已被证明在分析和设计非线性系统方面非常有效和有力。 本书结构清晰合理，便于教学使用，内容从浅入深逐步展开，概念明确、体系严谨。除了全面介绍基础理论外，该书还特别注重实际应用的考量。为了帮助读者更好地掌握学习主动性，并且方便自学，《非线性控制系统理论基础（第2版）》在每章开始时都会对章节的内容进行概括性的说明，在每个定理、命题和例题中提供了解决问题的方法提示或目标指示。
     
  • learn-linalg: 学习基础数值线性代数
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    learn-linalg 是一个专注于教授基本数值线性代数知识的学习资源库。包含了从理论到实践的全面教程和示例代码。 我目前通过在 Python 中重新实现基本的线性代数和数值分析算法来加强我的技能。这些实现经过了与 numpy 和 scipy 等效函数的测试比较。灵感来自 Justin Solomon 的部分内容以及我对思考过程的一些见解。 主要内容包括： - Kahan 求和，用于添加有限精度浮点数。 - 高斯消元法，通过朴素、部分旋转和完全旋转方法求解 Ax = b 问题。 - LU 分解、PLU 和 PLUQ 分解，以求解方程组 Ax = b。 - 使用 PLU 分解计算矩阵 A 的行列式（或对数行列式）。 - 利用 PLU 分解来计算方阵的逆矩阵。 - 对称正定矩阵的 Cholesky 分解。 - 通过 Gram-Schmidt 或其他方法进行 QR 分解，适用于任何类型的矩阵 A。 - 使用 PLU 和 QR 分解求解最小二乘法问题以及特征值查找算法和 Hessenberg 分。