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林家翘 应用数学

数值计算方法



你说的<高等数学>如果是指同济大学版的类似的书的话, 他们讲的内容仅仅是高等数学的一个入门, 所以, 把书名改为<高等数学入门>最好了. 应该是课时的限制, 不允许讲太多的内容, 所以, 只能选最基础的内容讲了.
然后, 你说的非线性微分方程的求解问题, 需要用到数值近似求解等一些方法, 这些内容归到其他主题的数学书籍里面去了. 这个主题很重要, 所以需要专门来讨论和研究.
关于这个主题, 你可以看看傅希林、范进军编著的《非线性微分方程》. 用到什么知识就去翻一下相关的专著就可以了.
然后, 你说的非线性微分方程的求解问题, 需要用到数值近似求解等一些方法, 这些内容归到其他主题的数学书籍里面去了. 这个主题很重要, 所以需要专门来讨论和研究.
关于这个主题, 你可以看看傅希林、范进军编著的《非线性微分方程》. 用到什么知识就去翻一下相关的专著就可以了.


作者:郭麒麟
链接:https://www.zhihu.com/question/29134180/answer/113704478
来源:知乎
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作者:kovacs Gates
链接:https://www.zhihu.com/question/29134180/answer/52508315
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积分方程不了解,不过本专业内有些非线性微分方程的东西。简言之,就是太难了。虽然我觉得对于很多专业,本科时接触一些这样的东西还是很有用的,而且很酷~~

ps我学校是在研究生课程里才开一门应用数学的课,里面主要就是针对微分方程的……

大学本科内大概只能接触一些简单的微分方程解法,什么分离变量法啊,laplace变换法啊,这些都还比较好理解,但对于非线性问题功力有限(基本不能。。

然后研究生阶段,复杂一点的就是各种摄动法了,对很多类型的非线性微分方程能给个渐近解析解,当然在工程领域上有时用处很大,不过毕竟是近似解,一般归类到应用数学里面去了。然而,要证明这些方法的可靠性就太麻烦了,通常应用数学家是各种方法试一下,再和数值计算的结果比较,找一个有效的就ok了,并不在乎是否严格……估计这也是为啥应用数学处在数学专业鄙视链的底层了吧……

更高级的强非线性动力系统又比上面的摄动法上了n个难度,原来还能稍微讨论一下的稳定性,一致性,这个时候都变成了巨困难问题,一般人都玩不转啦……所以每个大学图书馆应该都有几本这样的大部头吧《xx动力系统分析》,恒久常新~

我们以前上应用数学的时候,用的是林家翘先生的课本,讲的很好,不过基本上也只涉及到了摄动法的一点皮毛,也简单介绍了一些相图和稳定性理论。答主如果有兴趣可以去看看~
不过我比较喜欢Nayph教授的书,也是介绍摄动方法的,里面有一些较为简单的非线性微分方程的摄动解法,可以参考一下。

至于强非线性微分方程(组),还是编程吧,不调皮了……

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
数字图像隐写术是一种将秘密信息嵌入到数字图像中的技术,它通过利用人类视觉系统的局限性,在保持图像视觉质量的同时隐藏信息。这项技术广泛应用于信息安全、数字水印和隐蔽通信等领域。 典型隐写技术主要分为以下几类: 空间域隐写:直接在图像的像素值中进行修改,例如LSB(最低有效位)替换方法。这种技术简单易行,但对图像处理操作敏感,容易被检测到。 变换域隐写:先将图像转换到频域(如DCT或DWT域),然后在变换系数中嵌入信息。这类方法通常具有更好的鲁棒性,能抵抗一定程度的图像处理操作。 自适应隐写:根据图像的局部特性动态调整嵌入策略,使得隐写痕迹更加分散和自然,提高了安全性。 隐写分析技术则致力于检测图像中是否存在隐藏信息,主要包括以下方法: 统计分析方法:检测图像统计特性的异常,如直方图分析、卡方检测等。 机器学习方法:利用分类器(如SVM、CNN)学习隐写图像的区分特征。 深度学习方法:通过深度神经网络自动提取隐写相关特征,实现端到端的检测。 信息提取过程需要密钥或特定算法,通常包括定位嵌入位置、提取比特流和重组信息等步骤。有效的隐写系统需要在容量、不可见性和鲁棒性之间取得平衡。 随着深度学习的发展,隐写与反隐写的技术对抗正在不断升级,推动了这一领域的持续创新。
本文旨在阐述如何借助C++编程语言构建人工神经网络的基础框架。我们将采用面向对象的设计思想,系统性地定义网络中的基本单元——如模拟生物神经元的计算节点、调节信号传递强度的连接参数以及决定节点输出特性的非线性变换函数。这种模块化的代码组织方式有助于明确各组件间的数据流动与协同工作机制。 随后,我们将详细探讨神经网络训练过程的核心算法实现,重点以误差反向传播方法为例。通过精确的数学推导与高效的代码编写,使网络能够依据输入数据自动调整内部参数,从而在迭代学习中持续优化其性能,提升对特定任务的处理能力。 为具体展示神经网络的实用价值,本文将以手写数字识别作为实践范例。该案例将演示如何训练一个网络模型,使其能够准确分类0至9的手写数字图像。完整的C++实现过程将逐步呈现,包括数据预处理、模型构建、训练循环及性能评估等关键环节。通过亲手编码实现这一应用,读者可更直观地领会神经网络的工作原理及其解决实际问题的潜力。 综上所述,本文通过理论结合实践的方式,引导读者从零起步掌握使用C++实现神经网络的关键技术。这一过程不仅有助于理解神经网络的基本算法与训练机制,也为后续在人工智能领域开展更深入的研究与应用奠定了扎实的基础。作为智能计算领域的核心方法之一,神经网络技术具有广泛的应用前景,期望本文的内容能为相关学习与实践提供有益的参考。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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