本書研究了廣義逆的最新理論和計算方法，主要包括加權M-P廣義逆、加權DRAZIN逆和核逆的擾動理論及廣義逆的神經網絡算法，其中廣義逆的神經網絡算法較少在國內專著中介紹。

本書是教材《線性代數》(李書剛等主編)的同步練習冊，主要內容包括：矩陣與行列式、線性方程組、向量組的線性相關性、相似矩陣與二次型。每章針對各節(jié)知識點，配有難度適中的習題，題型分為選擇題、計算題和證明題，可作為配套同步習題完成。本書的編寫符合教育部最新《線性代數課程教學基本要求》，是編者根據多年教學實踐，結合新形勢下線性

本書基于數據挖掘技術、模糊集理論、算子集結理論和決策理論與方法,對決策者個體偏好進行分析,構建模糊決策環(huán)境下的信息集結方法和考慮異構信息的群體決策共識方法。本書的研究成果拓展了信息集結理論與方法和群體決策理論與方法,提高了模糊環(huán)境下的決策效率,研究成果可以應用于應急管理、供應商選擇、投資決策等重要領域,為模糊環(huán)境下決策

本書根據全國農林院校“線性代數”教學的基本要求，在總結多年教學經驗的基礎上結合現代教育需要編寫而成。全書內容包括線性代數的應用、矩陣、線性方程組、矩陣的特征值與特征向量、二次型等線性代數的基本知識以及線性代數中基本問題的MATLAB實現，通過將線性代數的基本知識與計算機相結合使學生能利用MATLAB軟件解決一些簡單的線

本書內容主要包括張量譜理論和一致超圖相關的基本概念和基礎知識、張量行列式和高階跡、非負張量及其剖分、偶數階一致超圖的LaplaceBeltrami張量、一致超圖的正則Laplacian張量、一致超圖的特征向量、一致超圖的特征值、特殊超圖及一致超圖的譜對稱性等，并附有相關的參考文獻.本書可供高等學校相關專業(yè)高年級本科生、

"本書內容兼具傳統(tǒng)性和現代性，教學可讀性和實踐性強。全書共分8章，內容包括：矩陣及其運算、行列式、線性方程組解的判定及其求解、n維向量與向量組的線性相關性、線性方程組解的性質和解的結構、矩陣的特征值和相似對角化、二次型、線性空間與線性變換。每章都配備了相應的應用實例和MATLAB軟件計算方法，各節(jié)按難易度配備了階梯式習

本書內容如下：1.集合與關系，2.拓撲與范疇，3.偏序集與格，4.分配格與完備格，5.Galois伴隨，6.Frame與連續(xù)格，7.完全分配格，8.邏輯代數.前四章是整個格論的基礎，講述預備知識和格論的基礎知識；第五章講述兩種形式：保序的Galois伴隨和逆序的Galois伴隨，第六章和第七章講述格的連續(xù)性和分配性，第

"本書依據工科類本科線性代數課程教學基本要求，面向應用型本科院校及職業(yè)本科院校的工科專業(yè)而編寫。內容包括行列式、矩陣、n維向量組、線性方程組、相似矩陣、二次型六章。每章前幾節(jié)為基本理論和基本方法；最后一節(jié)為本章知識拓展，是本章知識的綜合運用及重要理論的論證，供不同學校、不同專業(yè)選講和學有余力的學生自學。每節(jié)后配有供學生

組合數學的研究對象是有限或可數的離散結構或模式，其目標之一就是在給定的準則下對結構或模式進行計數和枚舉.因此，組合數學屬于離散數學的范疇，是算法科學的數學基礎.本書主要介紹組合計數技術,共八章，內容安排上緊緊圍繞組合數學中三大計數技術——母函數、容斥原理和Pólya計數理論展開，具體包括基本計數技術、母函數及其應用、遞

本書全面講解線性代數相關理論在MATLAB科學計算的實踐與應用，共計有8章。其中：第1～3章主要介紹從線性代數有關理論到MATLAB科學計算實踐所需要了解和掌握的MATLAB知識。第4～8章主要在參閱國內較為經典的大學本科線性代數教材之上，主次分明地、更為通俗易懂地介紹行列式、矩陣及其運算、矩陣的初等變化與線性方程組、