計(jì)算機(jī)數(shù)學(xué)：算法基礎(chǔ) 線(xiàn)性代數(shù)與圖論

計(jì)算機(jī)數(shù)學(xué)：算法基礎(chǔ)線(xiàn)性代數(shù)與圖論讀書(shū)筆記模板01思維導(dǎo)圖讀書(shū)筆記作者介紹內(nèi)容摘要目錄分析精彩摘錄目錄0305020406思維導(dǎo)圖算法基礎(chǔ)計(jì)算機(jī)算法線(xiàn)性矩陣專(zhuān)業(yè)數(shù)學(xué)矩陣算法結(jié)構(gòu)圖形線(xiàn)性方程組圖符號(hào)運(yùn)算模型數(shù)值數(shù)據(jù)關(guān)鍵字分析思維導(dǎo)圖內(nèi)容摘要內(nèi)容摘要本書(shū)針對(duì)計(jì)算機(jī)相關(guān)專(zhuān)業(yè)對(duì)數(shù)學(xué)課程的需求編寫(xiě)而成，共分為6章，詳細(xì)講述了包括算法基礎(chǔ)、向量與矩陣、圖形變換的矩陣方法、線(xiàn)性方程組、圖與網(wǎng)絡(luò)分析、樹(shù)、MATLAB入門(mén)等內(nèi)容。本書(shū)在內(nèi)容的選取上遵循“應(yīng)用導(dǎo)向，必需夠用”的原則，以計(jì)算機(jī)圖形變換實(shí)現(xiàn)、Google網(wǎng)站排名算法、網(wǎng)絡(luò)分析中的最短路算法、最小連接算法、數(shù)據(jù)挖掘中的決策樹(shù)算法等為應(yīng)用背景，重點(diǎn)介紹了工科學(xué)科中不可缺少的數(shù)學(xué)工具——向量、矩陣和線(xiàn)性方程組，充分體現(xiàn)了為計(jì)算機(jī)相關(guān)專(zhuān)業(yè)服務(wù)的理念。本書(shū)可作為高等院校計(jì)算機(jī)相關(guān)專(zhuān)業(yè)的數(shù)學(xué)教材，也可供工科技術(shù)人員參考。讀書(shū)筆記讀書(shū)筆記專(zhuān)門(mén)為看樹(shù)和圖來(lái)的，順帶瀏覽一下其他章節(jié)內(nèi)容，質(zhì)量真差，不適合初學(xué)者，也不適合有經(jīng)驗(yàn)的人員，雞肋。雖然名字是計(jì)算機(jī)數(shù)學(xué)，可是基本只是講了線(xiàn)性代數(shù)，算法基礎(chǔ)，Matlab基礎(chǔ)，然后就沒(méi)有然后了。寫(xiě)的很清楚，只需把第二章、第三章讀完，基本就可以知其然知其所以然了，圖形變換操作利器。建議閱讀部分：1、Google的PageRank算法2、數(shù)據(jù)挖掘。講的還算可以，但是看這本書(shū)需要有一雙慧眼，里面好多式子都寫(xiě)錯(cuò)了，我就想問(wèn)：不校驗(yàn)么？！。對(duì)于向量，矩陣，行列式的說(shuō)明確實(shí)站在使用場(chǎng)景的角度介紹，讓人能接受能理解，是本好書(shū)，跟上學(xué)時(shí)的教材比起來(lái)，這個(gè)更適合入門(mén)學(xué)習(xí)。非常推薦，這書(shū)對(duì)我跨界幫助很大，對(duì)深度學(xué)習(xí)好奇瀏覽了一本，數(shù)學(xué)計(jì)機(jī)和AI是地表最強(qiáng)專(zhuān)業(yè)，然后找線(xiàn)性代數(shù)書(shū)，再發(fā)現(xiàn)這本初學(xué)者友好。質(zhì)量是差了點(diǎn)，不適合初學(xué)者讀。目錄分析1.1算法1.3遞歸算法1.2算法的邏輯結(jié)構(gòu)第一章算法基礎(chǔ)拓展閱讀二拓展閱讀一第一章算法基礎(chǔ)1.1算法1.1.1什么是算法1.1.2算法的特性1.1.3算法的表示1.2算法的邏輯結(jié)構(gòu)1.2.1算法的基本邏輯結(jié)構(gòu)1.2.2算法舉例1.3遞歸算法1.3.1什么是遞歸*1.3.2遞歸算法C語(yǔ)言程序代碼1.3.3遞歸算法舉例——求最大公約數(shù)2.1向量2.2矩陣2.3線(xiàn)性方程組的矩陣表示2.4方陣的行列式2.5逆矩陣12345第二章向量與矩陣2.6用MATLAB計(jì)算向量和矩陣拓展閱讀二拓展閱讀一第二章向量與矩陣2.1向量2.1.1向量基本概念2.1.2向量的幾何定義2.1.3向量基本運(yùn)算2.1.4向量空間2.2矩陣2.2.1矩陣概念2.2.2幾個(gè)特殊的矩陣2.2.3矩陣基本運(yùn)算2.4方陣的行列式2.4.1二階行列式2.4.2三階行列式2.4.3n階行列式2.4.4克萊姆（Cramer）法則2.4.5行列式運(yùn)算律2.4.6二階行列式的幾何意義2.5逆矩陣2.5.1逆矩陣定義2.5.2方陣可逆的充要條件2.5.3求逆矩陣——伴隨矩陣法2.5.4逆矩陣性質(zhì)2.6用MATLAB計(jì)算向量和矩陣2.6.1MATLAB中向量、矩陣的生成2.6.2MATLAB中數(shù)組運(yùn)算和矩陣運(yùn)算3.1圖形變換概述3.2坐標(biāo)系矩陣3.3圖形基本變換3.4二維圖形的基本變換矩陣第三章圖形變換的矩陣方法3.5齊次坐標(biāo)與齊次變換矩陣3.6組合變換3.7逆變換*3.8三維圖形變換3.9平面圖形變換舉例拓展閱讀010302040506第三章圖形變換的矩陣方法3.1圖形變換概述3.1.1圖形圖像變換3.1.2圖形的矩陣表示3.2坐標(biāo)系矩陣3.2.1坐標(biāo)系矩陣3.2.2圖形變換與矩陣乘法3.3圖形基本變換3.3.1平移變換3.3.2以坐標(biāo)原點(diǎn)為基準(zhǔn)點(diǎn)的縮放變換3.3.3繞坐標(biāo)原點(diǎn)的旋轉(zhuǎn)變換3.3.4翻折變換3.3.5錯(cuò)切變換3.4二維圖形的基本變換矩陣3.4.1二維圖形變換矩陣3.4.2基本圖形變換矩陣3.5齊次坐標(biāo)與齊次變換矩陣3.5.1齊次坐標(biāo)3.5.2普通坐標(biāo)與齊次坐標(biāo)互相轉(zhuǎn)換3.5.3二維圖形變換的齊次矩陣3.5.4基本圖形變換的齊次矩陣4.1線(xiàn)性方程組高斯消元法4.2線(xiàn)性方程組解的判斷與解的結(jié)構(gòu)*4.3線(xiàn)性方程組的應(yīng)用——投入產(chǎn)出模型4.4矩陣的特征值與特征向量*4.5正交矩陣與正交變換12345第四章線(xiàn)性方程組4.6用MATLAB求解線(xiàn)性方程組拓展閱讀二拓展閱讀一第四章線(xiàn)性方程組4.1線(xiàn)性方程組高斯消元法4.1.1高斯消元法4.1.2矩陣的初等變換4.1.3矩陣的秩4.2線(xiàn)性方程組解的判斷與解的結(jié)構(gòu)4.2.1齊次線(xiàn)性方程組解的結(jié)構(gòu)4.2.2非齊次線(xiàn)性方程組解的判斷4.2.3非齊次線(xiàn)性方程組解的結(jié)構(gòu)*4.3線(xiàn)性方程組的應(yīng)用——投入產(chǎn)出模型4.3.1投入產(chǎn)出綜合平衡模型4.3.2投入產(chǎn)出表直接消耗系數(shù)4.3.3完全消耗系數(shù)4.4矩陣的特征值與特征向量4.4.1特征值與特征向量4.4.2特征值和特征向量的性質(zhì)4.4.3特征值和特征向量的幾何意義*4.5正交矩陣與正交變換4.5.1正交矩陣定義4.5.2矩陣正交化4.5.3正交變換4.6用MATLAB求解線(xiàn)性方程組4.6.1在MATLAB中判斷線(xiàn)性方程組解的方法4.6.2用MATLAB求解線(xiàn)性方程組Ax=b的方法4.6.3用MATLAB求解投入產(chǎn)出模型4.6.4利用MATLAB求特征值和特征向量4.6.5矩陣正交規(guī)范化5.1圖的基本概念與模型5.2圖的矩陣表示5.3圖的連通性5.4歐拉圖與哈密頓圖5.5有向圖的應(yīng)用——Google網(wǎng)站排名問(wèn)題介紹5.6最短路問(wèn)題010302040506第五章圖與網(wǎng)絡(luò)分析拓展閱讀5.7本章部分實(shí)例的MATLAB實(shí)現(xiàn)第五章圖與網(wǎng)絡(luò)分析5.1圖的基本概念與模型5.1.1圖的基本概念5.1.2圖的模型5.1.3圖的有關(guān)計(jì)算5.2圖的矩陣表示5.2.1鄰接矩陣5.2.2關(guān)聯(lián)矩陣5.2.3可達(dá)性矩陣5.3圖的連通性5.3.1有關(guān)術(shù)語(yǔ)——通道、跡、路5.3.2無(wú)向圖的連通性5.3.3有向圖的連通性5.4歐拉圖與哈密頓圖5.4.1歐拉圖5.4.2哈密頓圖5.5有向圖的應(yīng)用——Google網(wǎng)站排名問(wèn)題介紹5.5.1谷歌（Google）的PageRank5.5.2PageRank算法5.6最短路問(wèn)題5.6.1最短路徑5.6.2求最短路的算法—迪克斯特拉（tra）算法6.1樹(shù)的概念與類(lèi)型6.3數(shù)據(jù)挖掘中的決策樹(shù)簡(jiǎn)介6.2最小連接問(wèn)題第六章樹(shù)6.1樹(shù)的概念與類(lèi)型6.1.1樹(shù)的相關(guān)概念6.1.2根樹(shù)6.1.3二叉樹(shù)6.1.4決策樹(shù)6.2最小連接問(wèn)題6.2.1生成樹(shù)6.2.2最小生成樹(shù)及其算法6.3數(shù)據(jù)挖掘中的決策樹(shù)簡(jiǎn)介6.3.1數(shù)據(jù)挖掘的基本認(rèn)識(shí)6.3.2數(shù)據(jù)挖掘中決策樹(shù)算法的基本概念6.3.3信息增益的計(jì)算步驟A.1MATLAB操作環(huán)境A.3MATLAB的基本操作A.2MATLAB的數(shù)據(jù)類(lèi)型附錄AMATLAB入門(mén)A.5MATLAB符號(hào)運(yùn)算A.4MATLAB數(shù)值數(shù)組附錄AMATLAB入門(mén)A.1MATLAB操作環(huán)境A.1.1MATLAB的發(fā)展歷史A.1.2MATLAB的主要特點(diǎn)A.1.3MATLAB的操作界面（以R2010b版本為例介紹）A.1.4幫助系統(tǒng)A.2MATLAB的數(shù)據(jù)類(lèi)型A.2.1數(shù)值型數(shù)據(jù)A.2.2字符串?dāng)?shù)組A.2.3符號(hào)型變量A.2.4單元型數(shù)組和結(jié)構(gòu)型數(shù)組A.3MATLAB的基本操作A.3.1MATLAB變量A.3.2MATLAB的基本運(yùn)算符、標(biāo)點(diǎn)符號(hào)A.3.3MATLAB的數(shù)值運(yùn)算A.4MATLAB數(shù)值數(shù)組A.4.1數(shù)值數(shù)組的生成A.4.2數(shù)組（矩陣）元素的操作A.4.3數(shù)組運(yùn)算與矩陣運(yùn)算A.5MATLAB符號(hào)運(yùn)算A.5.