数据科学中的数学方法（英文版）
ISBN 978-7-03-074756-3
作者：任景莉,王海燕
北京：科学出版社，2023. 02
数据科学是建立在数学基础理论之上的一个跨学科领域。《数据科学中的数学方法（英文版）》涵盖了数据科学中常用的数学工具，包括微积分、线性代数、优化、网络分析、概率和微分方程。本书根据作者最近发表和未发表的结果，介绍了一种基于网络分析的新方法，将数据集成到常微分方程和偏微分方程的框架中进行分析和预测，展示了数据驱动的微分方程在不同场景下的应用。本书包含了数据科学中出现的示例和问题，并对高等数学概念（特别是数据驱动的微分方程）进行了清晰的解释，使数学和相关领域的研究人员和研究生能够轻松了解数据科学。
关键点
※ 结合了广泛的数学知识，包括数据科学的线性代数、优化、网络分析以及常微分方程和偏微分方程；
※ 由两位积极应用数学和统计方法以及ODE 和PDE 进行数据分析和预测的研究人员撰写；
※ 高度跨学科，内容涵盖数学、数据科学、社交媒体分析、网络科学、金融市场等；
※ 按逻辑顺序呈现广泛的主题，包括概率、线性代数、微积分和优化、网络、常微分和偏微分方程。
作 者
※ 任景莉，郑州大学二级教授，河南省大数据研究院副院长，国家重点研发计划专项专家组专家。研究领域为应用数学、数据科学和材料基因，出版论著3部，授权发明专利1项，软件著作权7项，在信息领域顶刊IEEE T. Syst. Man Cy.-S、Infor. Sci.，金属材料顶刊Acta Mater.，物理重要期刊Appl. Phys. Lett.、Phys. Rev. B，数学重要期刊J. Nonlinear Sci. 等发表论文一百多篇。先后主持国家级/省部级项目十余项，获省部级一等奖/二等奖四项。
※ 王海燕，美国亚利桑州立大学数学教授。1997年从美国密歇根州立大学获得了数学博士学位，同时获得了计算机科学硕士学位。他的研究兴趣包括应用数学、数据科学、微分方程、在线社交网络，量子计算等。他在国际学术期刊上发表了大量文章, 2020年在Springer出版了Modelling Information Diffusion in Online Social Networks with Partial Differential Equations 一书。
（本文编辑：刘四旦）
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