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機器人數(shù)學基礎

機器人數(shù)學基礎

定 價:¥99.00

作 者: 吳福朝,張鈴
出版社: 清華大學出版社
叢編項: 機器人學及其應用系列叢書
標 簽: 暫缺

ISBN: 9787302559696 出版時間: 2021-08-01 包裝:
開本: 16開 頁數(shù): 435 字數(shù):  

內容簡介

  《機器人數(shù)學基礎(機器人學及其應用系列叢書)》由矩陣理論與應用、數(shù)值計算與分析、概率與統(tǒng)計和射影幾何與非歐幾何四部分內容組成,它們是機器人學和人工智能專業(yè)涉及的一些基本數(shù)學理論和方法。矩陣理論與應用主要包括正交與對角化、矩陣分解;數(shù)值計算與分析主要包括多項式插值、非線性優(yōu)化和非線性方程與微分方程的數(shù)值算法;概率與統(tǒng)計主要包括馬爾可夫鏈、隱馬爾可夫模型、貝葉斯推斷、貝葉斯決策和期望算法;射影幾何與非歐幾何主要包括平面射影幾何、空間射影幾何、雙曲幾何和橢圓幾何。《機器人數(shù)學基礎(機器人學及其應用系列叢書)》可作為大學相關專業(yè)高年級本科生和研究生的教材或課外參考書,也可作為相關領域工程技術人員的自學讀本。

作者簡介

  吳福朝,中國科學院自動化研究所任研究員。長期從事數(shù)學與計算機視覺方面的教學和科研工作,主持國家863、自然科學基金項目十多項;在數(shù)學年刊、數(shù)學雜志、計算機學報、自動化學報、PAMI、IJCV、TIP、TNN和PR等重要學術期刊發(fā)表研究論文近200篇,在科學出版社和Springer-Verlag出版學術專著三部。 張鈴,長期從事數(shù)學與人工智能方面的教學和科研工作,先后獲國家自然科學獎和省部級二等以上獎勵十次;主持或參加國家863、973、國家攀登計劃、自然科學重點項目、自然科學面上項目多項;出版學術專著三部,其中兩部獲國家出版署優(yōu)秀圖書一等獎,一部獲高教出版社優(yōu)秀科技專著特等獎;在計算機學報、PAMI、TNN等重要學術期刊發(fā)表研究論文近200篇。

圖書目錄

第一部分矩陣理論與應用


第1章正交與對角化


1.1歐氏空間


1.1.1基本概念


1.1.2正交矩陣


1.2酉空間


1.2.1基本概念


1.2.2酉矩陣


1.3正規(guī)矩陣


1.3.1舒爾引理


1.3.2正規(guī)矩陣


1.3.3正交譜分解


1.4軛米特矩陣


1.4.1特征值的極性


1.4.2半正定軛米特矩陣


1.4.3與酉矩陣的關系


1.5反對稱矩陣


1.5.1三階反對稱矩陣


1.5.2正交相似標準形


1.5.3與旋轉矩陣的關系


習題


第2章矩陣分解


2.1正交三角分解


2.1.1吉文斯方法


2.1.2豪斯荷德方法


2.2三角分解


2.2.1喬里斯基分解


2.2.2杜利特分解


2.3奇異值分解


2.3.1正交對角分解


2.3.2奇異值分解


2.3.3奇異值的極性


2.4線性最小二乘


2.4.1滿秩最小二乘


2.4.2虧秩最小二乘


2.4.3齊次最小二乘


習題


第3章矩陣分析


3.1向量與矩陣范數(shù)


3.1.1向量范數(shù)


3.1.2矩陣范數(shù)


3.1.3矩陣條件數(shù)


3.2矩陣級數(shù)與函數(shù)


3.2.1矩陣序列


3.2.2矩陣級數(shù)


3.2.3矩陣函數(shù)


3.3矩陣導數(shù)


3.3.1函數(shù)矩陣的導數(shù)


3.3.2向量映射對向量的導數(shù)


3.3.3函數(shù)對矩陣的導數(shù)


3.3.4矩陣映射對矩陣的導數(shù)


3.3.5矩陣的全微分


習題


第二部分數(shù)值計算與分析


第4章插值與擬合


4.1多項式插值


4.1.1基本概念


4.1.2拉格朗日插值法


4.1.3牛頓插值法


4.1.4插值誤差


4.1.5切比雪夫插值法


4.2分段低次插值


4.2.1分段線性和二次插值


4.2.2分段三次軛米特插值


4.2.3分段三次樣條插值


4.3最小二乘擬合


4.3.1基本概念


4.3.2線性最小二乘擬合


4.3.3非線性最小二乘擬合


習題


第5章非線性方程(組)


5.1非線性方程


5.1.1二分法


5.1.2牛頓法


5.1.3擬牛頓法


5.1.4不動點法


5.2非線性方程組


5.2.1多元牛頓法


5.2.2多元擬牛頓法


5.2.3多元不動點法


習題


第6章非線性優(yōu)化


6.1基本概念


6.1.1非線性優(yōu)化問題


6.1.2局部極值定理


6.1.3基本迭代格式


6.2一維搜索


6.2.1精確搜索


6.2.2非精確搜索


6.3無約束優(yōu)化


6.3.1最速下降法


6.3.2牛頓法


6.3.3擬牛頓法


6.3.4共軛方向法


6.3.5萊文貝格馬夸特方法


6.4約束優(yōu)化


6.4.1最優(yōu)性條件


6.4.2懲罰法


6.4.3乘子法


習題


第7章微分方程


7.1初值問題


7.1.1基本概念


7.1.2存在性、唯一性和連續(xù)性


7.1.3數(shù)值微積分


7.2單步方法


7.2.1歐拉法


7.2.2中點法與梯形法


7.2.3龍格庫塔法


7.2.4收斂性與穩(wěn)定性


7.3多步法


7.3.1阿當姆斯法


7.3.2一般線性多步法


7.3.3預測校正法


7.4邊值問題


7.5有限差分法


7.5.1線性問題


7.5.2非線性問題


7.6有限元法


7.6.1基本思想


7.6.2線性B樣條函數(shù)


7.6.3數(shù)值解法


習題


第三部分概率與統(tǒng)計


第8章貝葉斯推斷


8.1先驗分布與后驗分布


8.1.1基本概念


8.1.2確定先驗分布的方法


8.1.3正態(tài)參數(shù)的后驗分布


8.1.4一些常用分布參數(shù)的后驗分布


8.2貝葉斯估計


8.2.1點估計


8.2.2區(qū)間估計


8.3預測推斷


8.4假設檢測


8.4.1后驗機會比


8.4.2貝葉斯因子


8.5模型選擇


8.5.1貝葉斯方法


8.5.2信息準則


習題


第9章貝葉斯決策


9.1貝葉斯風險與后驗風險


9.1.1決策函數(shù)和風險函數(shù)


9.1.2貝葉斯風險


9.1.3后驗風險


9.2一般損失下的貝葉斯估計


9.2.1平方損失


9.2.2二次損失


9.2.3絕對損失


9.2.4線性損失


9.2.501損失


9.2.6兩點注釋


9.3極小極大準則


9.4EM和GEM算法


9.4.1EM算法


9.4.2收斂性與估計精度


9.4.3GEM算法


9.4.4混合模型


習題


第10章馬爾可夫鏈


10.1轉移概率


10.1.1基本概念


10.1.2轉移概率


10.2狀態(tài)的類型


10.2.1周期性、常返性和遍歷性


10.2.2類型的判別


10.2.3狀態(tài)空間的分解


10.3漸近性質與平穩(wěn)分布


10.3.1漸近性質


10.3.2平穩(wěn)分布


10.4隱馬爾可夫模型


10.4.1基本概念


10.4.2概率計算


10.4.3模型估計


10.4.4狀態(tài)預測


習題


第四部分射影幾何與非歐幾何


第11章平面射影幾何


11.1射影平面


11.1.1基本概念


11.1.2點線對偶


11.1.3交比


11.2二次曲線


11.2.1矩陣表示


11.2.2配極對應


11.2.3對偶二次曲線


11.3二維射影變換


11.3.1基本概念


11.3.2變換群與不變量


11.4恢復場景的幾何結構


11.4.1中心投影


11.4.2仿射結構


11.4.3相似結構


11.4.4歐氏結構


習題


第12章空間射影幾何


12.1射影空間


12.1.1點與平面


12.1.2空間直線


12.1.3平面束的交比


12.2二次曲面


12.2.1基本概念


12.2.2絕對二次曲線


12.2.3二次曲面的對偶


12.2.4絕對對偶二次曲面


12.3三維射影變換


12.3.1基本概念


12.3.2二次曲面的變換


12.3.3仿射變換


12.3.4相似變換


12.3.5等距變換


12.3.6射影坐標系


12.4攝像機幾何


12.4.1成像模型


12.4.2攝像機矩陣的元素


12.4.3投影與反投影


習題


第13章非歐幾何簡介


13.1橢圓幾何


13.1.1橢圓測度


13.1.2橢圓幾何模型


13.2雙曲幾何


13.2.1雙曲測度


13.2.2雙曲幾何模型


13.3高維非歐幾何


13.3.1高維射影空間


13.3.2高維非歐幾何

參考文獻


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