Data-Driven Modeling & Scientific Computation:Methods for Complex Systems & Big Data

图书简介

Combining scientific computing methods and algorithms with modern data analysis techniques, including basic applications of compressive sensing and machine learning, this book develops techniques that allow for the integration of the dynamics of complex systems and big data. MATLAB is used throughout for mathematical solution strategies.

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I Basic Computations and Visualization; 1 MATLAB Introduction; 2 Linear Systems; 3 Curve Fitting; 4 Numerical Differentiation and Integration; 5 Basic Optimization; 6 Visualization; II Differential and Partial Differential Equations; 7 Initial and Boundary Value Problems of Differential Equations144; 8 Finite Difference Methods; 9 Time and Space Stepping Schemes: Method of Lines; 10 Spectral Methods; 11 Finite Element Methods; III Computational Methods for Data Analysis; 12 Statistical Methods and Their Applications; 13 Time-Frequency Analysis: Fourier Transforms and Wavelets; 14 Image Processing and Analysis; 15 Linear Algebra and Singular Value Decomposition; 16 Independent Component Analysis; 17 Image Recognition; 18 Basics of Compressed Sensing; 19 Dimensionality Reduction for Partial Differential Equations; 20 Dynamic Mode Decomposition; 21 Data Assimilation Methods; 22 Equation Free Modeling; IV Scientific Applications; 23 Applications of Differential Equations and Boundary Value Problems; 24 Quantum Mechanics; 25 Applications of Partial Differential Equations; 26 Applications of Data Analysis

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Data-Driven Modeling & Scientific Computation:Methods for Complex Systems & Big Data 数据驱动建模与科学计算：研究复杂系统与海量数据的方法 新闻理论

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