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多目标优化理论与方法是运筹学和数学优化研究的重要内容。本书系统地介绍了多目标优化数学模型、发展概况、最优性理论和几类非线性标量化方法。主要内容包括：多目标优化问题可微和不可微条件下的最优性条件、精确解与近似解的Delta型非线性标量化、近似解的Gerstewitz型非线性标量化和精确解与近似解的Tchebycheff型

本书对多种经典矩阵算法进行了新颖、全面且深入的解读。具体而言，第1章从代数、几何、分析和概率等多个角度详细介绍了最小二乘法；第2章对主成分分析进行了深入解析，涵盖代数、几何、子空间逼近与概率视角；第3章探讨了一种新兴的非对称数据分析方法——主偏度分析，并深入剖析了其性质和理论内涵；第4章介绍了典型相关分析及其关键性质，

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本书是StefanG.Samko,AnatolyA.Kilbas,OlegI.Marichev所著英文专著FractionalIntegralsandDerivatives:TheoryandApplications的中文翻译版本。书中阐述了几乎所有已知的分数阶积分-微分形式，并对它们进行了相互比较，强调了一个函数能否

本书围绕组合计数问题，将数学原理与实际应用相结合，介绍集合与多集上的排列与组合、二（多）项式定理、二项分布与信息熵、鸽巢原理、拉姆齐理论、生成函数、递归关系（包括斐波那契数、斯特林数、卡特兰数、调和数的递归关系）、容斥原理、伯恩赛德计数定理和波利亚计数定理。本书共分八章，每一章都配有一个计算机、电子信息、人工智能等领域