由於數據在各個科學領域的增值,新興的數據分析技術正在以難以置信的速度發展。大數據集目前通常在科學上用於激勵發展數學技術和計算方法,用來幫助分析、解釋和釋疑數據在科學應用環境中的意義。
本書的特定目的是集成標准的科學計算方法和數據分析技術。通過這種方式,本書還引入了統計學、時頻分析和降維處理 等方面的重要思想。
全書共分四部分(26章),前三部分詳細講解各類數學運算與分析方法,第四部分重點講解如何應用數學方法進行動態復雜系統分析與大數據處理。其中,第一部分討論數學、矩陣分析和概率論的主要數據計算方法及結果可視化;第二部分討論微分方程計算與建模;第三部分討論各種數值分析與計算方法 並進行比較,引入動態復雜系統概念;第四部分講解復雜系統與大數據分析方法和處理模型的建立。
J. Nathan Kutz,美國華盛頓大學應用數學系教授,在數據建模和分析方面積累了豐富的實踐經驗。本書是其科學計算課程的教材,其目的在於為生物和物理工程學的學生提供通用、有效的數據分析方法。