Advertisement

Maple and Mathematica (by Springer)

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：PDF

简介：
《Maple和Mathematica》由Springer出版，这本书详细介绍了Maple和Mathematica两个数学软件系统的使用方法及应用技巧，适用于科研人员与学生。 ### 关于《Maple and Mathematica》一书的知识点总结 #### 书籍基本信息 - **书名**：《Maple and Mathematica》 - **出版社**：Springer - **作者**： - Dr. Inna Shingareva，墨西哥索诺拉大学数学系 - Dr. Carlos Lizárraga-Celaya，墨西哥索诺拉大学物理系 - **出版年份**：2007年 - **版权信息**：本书受版权保护，包括但不限于翻译、重印、再利用插图、广播、复印机复制、数据库存储等。 - **ISBN**：978-3-211-73264-9 #### 内容简介与特点 《Maple and Mathematica》主要探讨了两个流行的计算机代数系统（CAS）——Maple和Mathematica的应用。通过这些工具，学生能够对复杂的数学问题进行计算，寻找精确或近似的解析解、数值解以及展示二维和三维图形。 自20世纪60年代以来，已经存在解决特定分析、数值、图形和其他问题的个别软件包。随着技术的发展，出现了对能够同时解决所有这些问题的单一系统的迫切需求。Maple和Mathematica作为现代通用计算机代数系统的代表，为用户提供了强大的功能支持。 #### Maple与Mathematica概述 - **Maple**：是由Maplesoft公司开发的一款数学软件，在符号计算、数值计算以及图形处理方面具有广泛的应用。 - **Mathematica**：由Wolfram Research开发，是一款集成了符号计算、数值计算、图形绘制和编程等多种功能于一体的软件。 这两套系统在教育领域被广泛应用，不仅帮助教师提高教学效率，也为学生提供了一个直观的学习平台。 #### 主要内容概览 - **历史背景和发展趋势**：介绍了这两种软件的发展历程以及它们如何逐渐成为数学研究和教学的重要工具。 - **基本概念和操作**：书中详细讲解了如何使用这两种软件进行基础的数学运算、图形绘制等操作。 - **高级功能介绍**：深入探讨了Maple和Mathematica中的高级功能，如符号计算、数值计算及程序设计等。 - **案例研究**：通过一系列具体案例展示了如何运用这些工具解决实际问题，例如在物理学、工程学等领域中的应用。 #### 学习价值 本书适合各个层次的学习者，无论是初学者还是具有一定经验的研究人员都能从中获益。对于学生而言，本书能够帮助他们更好地理解数学概念，并掌握使用这些工具进行数学建模的方法；教师可以通过本书学习到更多关于如何将这些软件融入日常教学中的技巧，从而提高课堂互动性和教学效果；而研究人员则可以借助本书深入了解Maple和Mathematica的强大功能，提升研究效率。 #### 结语 《Maple and Mathematica》是一本非常有价值的参考书。它不仅详细介绍了这两个软件的基本用法，还提供了丰富的案例和实践指导。对于希望在数学、科学和工程领域利用计算机代数系统提高研究能力的人来说，这是一本不可多得的好书。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Maple and Mathematica (by Springer)
    优质
    《Maple和Mathematica》由Springer出版，这本书详细介绍了Maple和Mathematica两个数学软件系统的使用方法及应用技巧，适用于科研人员与学生。 ### 关于《Maple and Mathematica》一书的知识点总结 #### 书籍基本信息 - **书名**：《Maple and Mathematica》 - **出版社**：Springer - **作者**： - Dr. Inna Shingareva，墨西哥索诺拉大学数学系 - Dr. Carlos Lizárraga-Celaya，墨西哥索诺拉大学物理系 - **出版年份**：2007年 - **版权信息**：本书受版权保护，包括但不限于翻译、重印、再利用插图、广播、复印机复制、数据库存储等。 - **ISBN**：978-3-211-73264-9 #### 内容简介与特点 《Maple and Mathematica》主要探讨了两个流行的计算机代数系统（CAS）——Maple和Mathematica的应用。通过这些工具，学生能够对复杂的数学问题进行计算，寻找精确或近似的解析解、数值解以及展示二维和三维图形。 自20世纪60年代以来，已经存在解决特定分析、数值、图形和其他问题的个别软件包。随着技术的发展，出现了对能够同时解决所有这些问题的单一系统的迫切需求。Maple和Mathematica作为现代通用计算机代数系统的代表，为用户提供了强大的功能支持。 #### Maple与Mathematica概述 - **Maple**：是由Maplesoft公司开发的一款数学软件，在符号计算、数值计算以及图形处理方面具有广泛的应用。 - **Mathematica**：由Wolfram Research开发，是一款集成了符号计算、数值计算、图形绘制和编程等多种功能于一体的软件。 这两套系统在教育领域被广泛应用，不仅帮助教师提高教学效率，也为学生提供了一个直观的学习平台。 #### 主要内容概览 - **历史背景和发展趋势**：介绍了这两种软件的发展历程以及它们如何逐渐成为数学研究和教学的重要工具。 - **基本概念和操作**：书中详细讲解了如何使用这两种软件进行基础的数学运算、图形绘制等操作。 - **高级功能介绍**：深入探讨了Maple和Mathematica中的高级功能，如符号计算、数值计算及程序设计等。 - **案例研究**：通过一系列具体案例展示了如何运用这些工具解决实际问题，例如在物理学、工程学等领域中的应用。 #### 学习价值 本书适合各个层次的学习者，无论是初学者还是具有一定经验的研究人员都能从中获益。对于学生而言，本书能够帮助他们更好地理解数学概念，并掌握使用这些工具进行数学建模的方法；教师可以通过本书学习到更多关于如何将这些软件融入日常教学中的技巧，从而提高课堂互动性和教学效果；而研究人员则可以借助本书深入了解Maple和Mathematica的强大功能，提升研究效率。 #### 结语 《Maple and Mathematica》是一本非常有价值的参考书。它不仅详细介绍了这两个软件的基本用法，还提供了丰富的案例和实践指导。对于希望在数学、科学和工程领域利用计算机代数系统提高研究能力的人来说，这是一本不可多得的好书。
     
  • Flash Memories (eBook) by P Cappelletti and C Golla, Springer
    优质
    Flash Memories是一本由P. Cappelletti和C. Golla编写的电子书，深入探讨了闪存技术的发展及其在现代存储系统中的应用。本书通过Springer出版，为专业人士提供了全面的技术分析和未来趋势预测。 关于FLASH存储器原理的经典著作由Springer出版，非常适合学习FLASH的工作原理及其可靠性。
     
  • Elliptic Curve Cryptography Guide by Darrel Hankerson, Springer...
    优质
    《椭圆曲线密码学指南》由Darrel Hankerson编著，并由Springer出版社出版。本书深入浅出地介绍了椭圆曲线理论及其在现代密码学中的应用，是相关领域研究和教学的重要参考书。 ### 椭圆曲线密码学指南 #### 一、引言与概述 《椭圆曲线密码学指南》是由Darrel Hankerson、Alfred Menezes和Scott Vanstone合著的一本关于椭圆曲线密码学的专业书籍，由Springer出版社于2004年出版。本书全面介绍了椭圆曲线密码学的基础理论、算法设计以及实际应用，为读者提供了一个系统性的学习框架。 #### 二、椭圆曲线密码学基础 **椭圆曲线**是一种重要的数学结构，在密码学中有着广泛的应用。它定义在一个有限域上，并具有良好的加法运算性质，这使得基于椭圆曲线的加密算法能够在相对较小的密钥空间内实现极高的安全性。椭圆曲线上的点构成一个阿贝尔群，可以进行加法和倍乘运算。 #### 三、椭圆曲线密码学的关键概念 - **椭圆曲线的定义**：椭圆曲线通常表示为形式为(y^2 = x^3 + ax + b)的方程，其中(a)和(b)是满足一定条件的常数，而(x)和(y)是曲线上的坐标。 - **椭圆曲线上的算术**：包括点的加法、点的倍乘等操作，这些操作在椭圆曲线上形成了一个群。 - **有限域**：椭圆曲线通常定义在一个有限域上，有限域的大小决定了椭圆曲线上的点集数量。 - **离散对数问题**：椭圆曲线密码学的安全性主要依赖于椭圆曲线上的离散对数问题的难度，即给定点(P)和(Q)，找到整数(k)使得(Q=kP)。 - **椭圆曲线加密算法（ECC）**：利用椭圆曲线的数学特性来实现加密和解密的过程，与RSA等传统公钥加密算法相比，ECC可以在更小的密钥长度下提供相同级别的安全性。 #### 四、椭圆曲线密码学的应用 - **数字签名**：利用椭圆曲线的特性实现数字签名，例如ECDSA（Elliptic Curve Digital Signature Algorithm），它可以确保数据的完整性和不可抵赖性。 - **密钥交换协议**：如ECDH（Elliptic Curve Diffie-Hellman），用于两个通信方安全地协商共享密钥。 - **身份验证**：椭圆曲线也可以应用于用户的身份验证过程，提高系统的安全性。 #### 五、本书的结构与内容 - **第1章：介绍与概述**：简要介绍椭圆曲线密码学的基本概念和发展历程。 - **第2章至第N章**：深入探讨椭圆曲线的数学理论、算法设计原则及其在各种密码学应用中的实现方法。 - **附录**：提供了一些必要的数学背景知识和算法实现细节，帮助读者更好地理解椭圆曲线密码学的技术细节。 - **参考文献**：列出了本书编写过程中引用的主要参考资料，为读者提供了进一步学习的途径。 - **索引**：方便读者快速查找特定术语或概念的位置。 #### 六、总结 《椭圆曲线密码学指南》是一本非常有价值的参考书，适合密码学领域的研究人员、工程师以及对信息安全感兴趣的读者阅读。通过对椭圆曲线密码学的深入分析和讲解，本书不仅为读者提供了坚实的理论基础，还展示了该领域最新的研究成果和技术进展。对于希望深入了解椭圆曲线密码学的读者来说，本书是一个不可或缺的学习资源。
     
  • Springer Press: Level Set Methods and Dynamic Implicit Surfaces
    优质
    本书由Springer出版社出版，《水平集方法与动态隐式曲面》深入探讨了水平集框架下的数学模型及其在图像处理、计算机视觉和计算流体力学中的应用。 Level Set Methods and Dynamic Implicit Surfaces Preface vii Color Insert (facing page 146) Part I: Implicit Surfaces Chapter 1: Implicit Functions 1.1 Points . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 Curves 1.3 Surfaces 1.4 Geometry Toolbox 1.5 Calculus Toolbox Chapter 2: Signed Distance Functions 2.1 Introduction 2.2 Distance Functions 2.3 Signed Distance Functions 2.4 Examples 2.5 Geometry and Calculus Toolboxes Part II: Level Set Methods Chapter 3: Motion in an Externally Generated Velocity Field 3.1 Convection . . . . . . 3.2 Upwind Differencing 3.3 Hamilton-Jacobi ENO 3.4 Hamilton-Jacobi WENO 3.5 TVD Runge-Kutta Chapter 4: Motion Involving Mean Curvature 4.1 Equation of Motion 4.2 Numerical Discretization 4.3 Convection-Diffusion Equations Chapter 5: Hamilton-Jacobi Equations 5.1 Introduction . . 5.2 Connection with Conservation Laws 5.3 Numerical Discretization Part III: Further Topics in Level Set Methods and Applications Chapter 6: Motion in the Normal Direction 6.1 The Basic Equation 6.2 Numerical Discretization 6.3 Adding a Curvature-Dependent Term 6.4 Adding an External Velocity Field Chapter 7: Constructing Signed Distance Functions 7.1 Introduction . . 7.2 Reinitialization 7.3 Crossing Times 7.4 The Reinitialization Equation 7.5 The Fast Marching Method Chapter 8: Extrapolation in the Normal Direction 8.1 One-Way Extrapolation 8.2 Two-Way Extrapolation 8.3 Fast Marching Method Chapter 9: Particle Level Set Method 9.1 Eulerian Versus Lagrangian Representations 9.2 Using Particles to Preserve Characteristics Chapter 10: Codimension-Two Objects 10.1 Intersecting Two Level Set Functions 10.2 Modeling Curves in R3 . . . 10.3 Open Curves and Surfaces 10.4 Geometric Optics in a Phase-Space-Based LevelSet Framework
     
  • Neural Networks and Bayesian Learning - Springer-Verlag New York
    优质
    本书《神经网络与贝叶斯学习》由Springer-Verlag New York出版，深入探讨了神经网络理论及其与贝叶斯方法的结合应用，为读者提供了一个理解复杂模式识别和机器学习问题的新视角。 《Bayesian Learning for Neural Networks》是Radford M. Neal撰写的一本书籍，主要探讨了基于贝叶斯方法学习神经网络的研究成果，并由Springer-Verlag New York出版。该书作为Springer的Lecture Notes in Statistics系列之一，展示了贝叶斯方法在灵活统计模型中的实用性和理论价值，尤其是在处理复杂性方面。 书中详细介绍了如何利用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法从后验分布中抽取样本，从而评估参数不确定性、进行模型平均和预测。此外，《Bayesian Learning for Neural Networks》还探讨了贝叶斯学习在神经网络中的应用，并通过案例研究展示了该理论的实际价值。 书中不仅讨论了贝叶斯学习的理论基础，还包括如何选择合适的先验分布以及结合数据更新这些先置以获得后验分布的内容。它涵盖了量化参数不确定性、评估模型预测结果的方法等高级策略，同时也介绍了在复杂模型的学习过程中可能遇到的各种计算挑战及其解决方法，并探讨了引入正则化来避免过拟合的技术。 此外，《Bayesian Learning for Neural Networks》还涉及神经网络的评估和验证技术，包括交叉验证和贝叶斯信息准则（BIC）的应用。这本书不仅对研究者有用，也适用于教育目的，在学术课程中具有一定的价值。
     
  • Schaums Outline of Mathematica and the Wolfram Language 2019
    优质
    本书是《Schaum》系列之一，涵盖了Mathematica和Wolfram语言的基础知识与高级应用，适合初学者及进阶读者学习参考。 这本书旨在帮助那些日常工作中使用数学的学生和专业人士学习Mathematica®——一个能够执行复杂数学运算的计算机系统。我的方法是通过实例来教学：除了提供易读的常用命令描述外，我还收录了超过750个示例与解答问题，每一个都精心设计以突出说明Mathematica软件的一个重要特性。 本书并未尝试讨论Mathematica的所有功能；鉴于这是为初学者准备的一本入门级书籍，我包含的是在代数、三角学、微积分、常微分方程和线性代数中最常用的命令与选项。大多数示例及解答问题都简明扼要，并且适当添加了注释以帮助读者理解可能的疑惑之处。 本书鼓励读者不仅复制文本中展示的结果，还要尝试修改参数并观察结果的变化——我发现这是学习该软件语法和功能最有效的方法之一。 多年来，Mathematica经历了许多变化。此第三版已整合所有关于命令描述、示例及解答问题中的更新内容，并在附录中提供了一个详尽的书中使用到的所有命令及其描述列表供读者参考。 前三个章节作为对Mathematica语法和风格的基本介绍；剩余部分结构设计使得读者仅需关注与其兴趣相关的章节即可。若遇到之前章节讨论过的命令，可利用索引迅速定位其详细说明。 毫无疑问你会被Mathematica的强大功能所震撼。我衷心希望你能运用软件内置的这些力量去探索数学世界的奇迹——这在几年前几乎是不可能实现的事情。
     
  • Optimal Filtering - By Anderson and Moore
    优质
    《Optimal Filtering》由B.D.O. Anderson和J.B. Moore合著，是控制理论与信号处理领域的重要著作，深入探讨了卡尔曼滤波及其他最优滤波技术。 《Optimal Filtering》是由Anderson和Moore合著的一本书。这本书主要讨论了最优滤波的理论与应用，并提供了详细的数学推导和实际案例分析。书中内容对于研究信号处理、控制系统等领域的人来说非常有参考价值。
     
  • 数学软件三大巨头(MATLAB、Mathematica、Maple)经典教程推荐
    优质
    本文章向读者推荐关于MATLAB、Mathematica和Maple这三款顶级数学软件的经典教程，帮助学习者掌握这些强大工具的应用技巧。 数学软件三巨头（Matlab、Mathematica、Maple）优秀教程精选： - A Beginners Guide to Mathematica.pdf - A Guide to MATLAB for Beginners and Experienced Users.pdf - An Introduction To Programming And Numerical Methods In Matlab.pdf - Applied Econometrics using MATLAB.pdf - Applied Maple for Engineers and Scientists1.pdf - Applied Numerical Methods Using Matlab.pdf - Engineering and Scientific Computations Using MATLAB.pdf - Essential MATLAB for Engineers and Scientists.pdf - Essentials of Mathematica - With App.tics and Physics.pdf - Introduction to Maple for Physics St. Maple Powertools.pdf - Introduction to Mathematics with Maple.pdf - Learning by Computing with Model.pdf - Maple And Mathematica - A Problem So For Mathematics.pdf - Maple By Example, 3rd Edition.pdf - maple教程-科学出版社.pdf - Mathematica by example.pdf - Mathematica使用指南.pdf - Mathematica使用指南第2版(英文版).pdf - Mathematics for Business Science and Technology with MATLAB and Excel Computations.pdf - MATLAB Programming for Engineers (2001).pdf - Numerical Analysis using Matlab and Spreadsheets.pdf - The Mathematica Book - 5Thed. (By Stephen Wolfram).pdf - 用Maple5学习线性代数.pdf - 用mathematica作微积分实验.pdf
     
  • Neuro-Fuzzy and Soft Computing - By J. Jang and C. Sun
    优质
    《Neuro-Fuzzy and Soft Computing》是由J. Jang和C. Sun编著的一本介绍神经模糊系统及软计算技术的权威著作，详细阐述了如何将人工智能与机器学习相结合。 《Neuro-Fuzzy and Soft Computing》是一本非常经典的作品。我好不容易找到了它的电子版，现在与大家分享。