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  • ISBN:9787512433755
  • 装帧:一般胶版纸
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 开本:26cm
  • 页数:180页
  • 出版时间:2020-11-01
  • 条形码:9787512433755 ; 978-7-5124-3375-5

内容简介

本书包括两篇: **篇为数据处理、挖掘与材料研究, 简单介绍了数值分析、数学建模相关基础知识, 重点介绍了各方法的特点及其与材料研究的关系, 以及这些方法是如何在科学计算平台MATLAB上实现的。第二篇为机器学习基础与应用, 介绍了机器学习中监督学习及无监督学习的主要算法与应用, 特别介绍了人工神经网络方法及其解决多因素、非线性问题的应用, 目的是使学生掌握各种方法的特点, 利用所学方法解决相应的问题并在MATLAB上实现。

目录

**篇 数据处理、挖掘与材料研究
第1章 绪论
1.1 数据处理与挖掘
1.2 机器学习
1.3 材料基因组计划
第2章 数学工具平台MATLAB
2.1 MATLAB简介
2.2 MATLAB的主要构成
2.2.1 软件系统的构成
2.2.2 平台窗体的构成
2.3 MATLAB的特点
2.3.1 矩阵运算
2.3.2 数组运算
2.3.3 复数运算
2.4 M文件
2.5 作图功能
2.5.1 二维曲线
2.5.2 三维作图
2.5.3 三维离散数据的曲面作图
2.5.4 函数的直接作图
2.6 符号运算
2.7 小结
习题
第3章 数值分析基础与材料研究
3.1 数值分析简介
3.2 插值
3.2.1 一维数据插值的MATLAB函数
3.2.2 多维网格数据插值的MATLAB函数
3.2.3 多维随机离散数据插值的MATLAB函数
3.3 拟合
3.3.1 拟合方法
3.3.2 多项式拟合
3.3.3 多元线性方程组求解法
3.3.4 非线性*小二乘法
3.4 方程的数值求解
3.4.1 线性方程组的求解
3.4.2 一元非线性方程的求解
3.4.3 多元非线性方程组的求解
3.5 离散数据分析及其MATLAB的实现
3.5.1 数据分析
3.5.2 离散数据的差分、微分和积分
3.5.3 离散数据的傅里叶变换
3.6 数值分析在材料研究中的应用
3.6.1 插值在材料研究中的应用
3.6.2 曲线拟合在材料研究中的应用
3.6.3 方程求解在材料研究中的应用
3.6.4 离散数据分析在材料研究中的应用
3.7 小结
习题
第4章 微分方程与材料研究
4.1 微分方程
4.2 常微分方程的求解
4.2.1 一阶常微分方程的初值问题
4.2.2 高阶常微分方程的求解
4.2.3 常微分方程的边值问题
4.3 偏微分方程的求解
4.3.1 偏微分方程的类型
4.3.2 偏微分方程的有限元求解
4.3.3 一维空间的偏微分方程的MATLAB求解
4.3.4 二维空间的偏微分方程的MATLAB求解
4.4 微分方程在材料研究中的应用
4.5 小结
习题
第5章 数学模型与材料研究
……

第二篇 机器学习基础与应用
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