GMAT批判性推理題以非形式邏輯作為依托，希望考生正確識別一個論證的結(jié)構(gòu)，繼而準確找到當前論證結(jié)構(gòu)的評估方式，最終選出正確答案。本書正是以批判性推理題所考查的非形式邏輯為基礎(chǔ)編寫的。全書共三章，內(nèi)容涉及批判性推理的基礎(chǔ)知識、演繹論證、假說論證、批判性推理常見四大題型，以及最后的綜合練習。本書語言簡練，幫助讀者從了解批判

"本書第一版至第五版分別出版于1987年、1993年、2003年、2011年和2018年�；�于編者長期從事數(shù)學建模和數(shù)學實驗教學、數(shù)學建模競賽組織和輔導(dǎo)，始終關(guān)注國內(nèi)外數(shù)學建模教學案例收集與研究的經(jīng)驗，第六版在保持前五版基本結(jié)構(gòu)和風格的基礎(chǔ)上，進行增刪與修訂，新增和改編的案例生動新穎、內(nèi)涵豐富。全書紙質(zhì)內(nèi)容與數(shù)字化資源

《數(shù)學建模與實踐》是基于作者多年來從事數(shù)學建模教學、組織數(shù)學建模競賽、開設(shè)數(shù)學實驗課程以及編寫相關(guān)書籍的豐富經(jīng)驗編寫而成的。本書是作者對《數(shù)學建�！芬粫�的修訂，除保留了前三版的大部分內(nèi)容外，根據(jù)讀者的反饋進行了補充與修訂，尤其在第5章增加了求解實際問題的MATLAB程序設(shè)計。全書分為入門篇和進階篇。入門篇內(nèi)容包括數(shù)學模

本書是針對高等院校人文社會科學類專業(yè)學生編寫的教材。本書堅持在理論體系上保持完整性、嚴謹性、準確性和簡潔性，旨在幫助學生掌握一定的現(xiàn)代數(shù)學的基礎(chǔ)知識，吸收數(shù)學思想與方法的精華，提升數(shù)學素養(yǎng)，加強數(shù)學技術(shù)應(yīng)用能力。 本書內(nèi)容分為三篇，共計10章。第一篇為微積分，共4章，內(nèi)容主要包括函數(shù)與極限、導(dǎo)數(shù)與微分、不定積分及定積分

本書聚焦軍士職業(yè)技術(shù)教育實戰(zhàn)化教學改革，落實立德樹人、為戰(zhàn)育人和學為中心的要求，由空軍預(yù)警學院、空軍勤務(wù)學院資深數(shù)學專業(yè)教師合作編寫而成.內(nèi)容設(shè)計遵循注重課程基礎(chǔ)性、突出崗位針對性、增加手段實用性、強化育人協(xié)同性的編寫理念，著力編寫知識思政實驗三位一體的新形態(tài)教材.本書共6章，主要介紹函數(shù)及其應(yīng)用、高等數(shù)學、解析幾何、

本書以應(yīng)用型本科高校人才培養(yǎng)為目標，集應(yīng)用數(shù)學知識、數(shù)學建模與數(shù)學實驗為一體，注重數(shù)學建模思想方法，重視數(shù)學軟件在實際中的應(yīng)用，增加了許多實際案例和數(shù)學建模競賽題目，突出對學生的實踐性應(yīng)用能力的培養(yǎng)。本書主要內(nèi)容包括數(shù)學建模簡介、MATLAB基礎(chǔ)、插值與擬合、微分方程、數(shù)學規(guī)劃、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計、統(tǒng)計分析等。

本書分三部分：第一部分主要按照建立模型的數(shù)學方法介紹了微分方程模型、概率統(tǒng)計模型、和線性代數(shù)模型等；第二部分就數(shù)學建模的參賽基本準備工作、參賽論文寫作、注意事項、競賽常用算法等競賽資源進行介紹；第三部分針對中國人口增長模型、數(shù)碼相機定位等7個問題結(jié)合參賽優(yōu)秀論文進行介紹和解析。

本書由12個模塊組成：初等模型、微積分模型、線性代數(shù)模型、概率與統(tǒng)計模型、優(yōu)化模型、多元統(tǒng)計模型、綜合評價模型、時間序列模型、空間解析幾何模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、差分方程模型、灰色預(yù)測模型，每個模塊包括若干個項目，其中，初等模型包括13個項目，目的是在數(shù)學建模選修課或數(shù)學建模協(xié)會上使用。本書可供高職高專院校數(shù)學建模選修課使

本書對基于粗糙集的特征選擇進行了綜合性的介紹。通過本書，讀者可以系統(tǒng)地研究粗糙集理論(RST)的各個領(lǐng)域，包括基礎(chǔ)知識、前沿概念以及基于粗糙集的特征選擇。本書還提供了基于粗糙集的API庫，可用于支持一些粗糙集概念和基于粗糙集的特征選擇的算法程序?qū)崿F(xiàn)。

本書系統(tǒng)介紹在信息系統(tǒng)簇或決策系統(tǒng)簇的F-粗糙集模型。本書定義了F-粗糙集上下近似、邊界區(qū)域，在F-粗糙集中提出了F-屬性依賴度和屬性重要度矩陣，根據(jù)F-屬性依賴度和屬性重要度矩陣分別提出了屬性約簡算法，通過比對實驗在UCI數(shù)據(jù)集、真實數(shù)據(jù)集和MATLAB生成數(shù)據(jù)集上完成，實驗結(jié)果顯示，與相關(guān)算法比較，F(xiàn)-鄰域粗糙集可