书目信息 |
| 题名： |
数据驱动的科学和工程
|
|
| 作者： | 布伦顿 ， 库茨 著 ；王占山 ， 施展 ， 刘莹莹 译 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 机械工业出版社 2021 |
|
| 页数： | xx, 398页, [12] 页图版 | |
| 开本： | 26cm | |
| 丛书名： | 国外工业控制与智能制造丛书 | |
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP274 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 数据处理--shu ju chu li--研究 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-111-68861-7 | |
| 000 | 02148oam2 2200373 450 | |
| 001 | 011025150646 | |
| 005 | 20221025150646.0 | |
| 010 | @a978-7-111-68861-7@dCNY149.00 | |
| 099 | @aCAL 012021113865 | |
| 100 | @a20201004d2021 em y0chiy50 ea | |
| 101 | 1 | @achi@ceng |
| 102 | @aCN@b110000 | |
| 105 | @aaf a 001yy | |
| 106 | @ar | |
| 200 | 1 | @a数据驱动的科学和工程@Ashu ju qu dong de ke xue he gong cheng@e机器学习、动力系统与控制详解@f(美) 史蒂文·L. 布伦顿, J. 内森·库茨著@d= Data-driven science and engineering@emachine learning, dynamical systems, and control@fSteven L. Brunton, J. Nathan Kutz@g王占山, 施展, 刘莹莹译@zeng |
| 210 | @a北京@c机械工业出版社@d2021 | |
| 215 | @axx, 398页, [12] 页图版@c图 (部分彩图)@d26cm | |
| 225 | 2 | @a国外工业控制与智能制造丛书@Aguo wai gong ye kong zhi yu zhi neng zhi zao cong shu |
| 306 | @a本书原版由剑桥大学出版社出版 本书简体字中文版由剑桥大学出版社与机械工业出版社合作出版 | |
| 314 | @a史蒂文·L.布伦顿，美国华盛顿大学机械工程系副教授。J.内森·库茨，美国华盛顿大学应用数学系RobertBolles和YasukoEndo教授，曾任应用数学系主任。 | |
| 320 | @a有书目 (第367-394页) 和索引 | |
| 330 | @a数据驱动的研究给复杂系统的建模、预测和控制带来了技术革新。本书基于数据驱动发现，将动力系统的建模、控制、优化和数据方法结合起来构筑知识架构，梳理了机器学习、动力系统和控制之间的内在关系，初步探索了一种数据驱动发现的智能理论和方法。本书的主题涉及应用优化、降维、机器学习、动力学与控制以及降阶方法。本书从多维度反映了交叉学科研究的特点，写作深入浅出，图文并茂，并提供一些辅助程序。 | |
| 410 | 0 | @12001 @a国外工业控制与智能制造丛书 |
| 500 | 10 | @aData-driven science and engineering : machine learning, dynamical systems, and control@mChinese |
| 517 | 1 | @a机器学习、动力系统与控制详解@Aji qi xue xi dong li xi tong yu kong zhi xiang jie |
| 606 | 0 | @a数据处理@Ashu ju chu li@x研究 |
| 690 | @aTP274@v5 | |
| 701 | 1 | @a布伦顿@Abu lun dun@g(Brunton, Steven L.)@4著 |
| 701 | 1 | @a库茨@Aku ci@g(Kutz, J. Nathan)@4著 |
| 702 | 0 | @a王占山@Awang zhan shan@4译 |
| 702 | 0 | @a施展@Ashi zhan@4译 |
| 702 | 0 | @a刘莹莹@Aliu ying ying@4译 |
| 801 | 0 | @aCN@c20221025 |
| 905 | @a河南城建学院图书馆@dTP274@eS573 | |
| 数据驱动的科学和工程：机器学习、动力系统与控制详解/(美) 史蒂文·L. 布伦顿, J. 内森·库茨著= Data-driven science and engineering：machine learning, dynamical systems, and control/Steven L. Brunton, J. Nathan Kutz/王占山, 施展, 刘莹莹译.-北京：机械工业出版社，2021 |
| xx, 398页, [12] 页图版：图 (部分彩图)；26cm.-(国外工业控制与智能制造丛书) |
| ISBN 978-7-111-68861-7：CNY149.00 |
| 数据驱动的研究给复杂系统的建模、预测和控制带来了技术革新。本书基于数据驱动发现，将动力系统的建模、控制、优化和数据方法结合起来构筑知识架构，梳理了机器学习、动力系统和控制之间的内在关系，初步探索了一种数据驱动发现的智能理论和方法。本书的主题涉及应用优化、降维、机器学习、动力学与控制以及降阶方法。本书从多维度反映了交叉学科研究的特点，写作深入浅出，图文并茂，并提供一些辅助程序。 |
| ● |
| 相关链接 |
|
|
|
正题名：数据驱动的科学和工程
索取号：TP274/S573
预约/预借
| 序号 | 登录号 | 条形码 | 馆藏地/架位号 | 状态 | 备注 |
| 1 | 1584970 | 215849704 | 自科库301/301自科库 99排2列5层/ [索取号:TP274/S573] | 在馆 |