Behavioral Mathematics introduces a raft of important techniques from decision theory, game theory, and utility theory, and uniquely applies them to game AI. These techniques are an important part of any game AI developer's toolbox.-Paul Tozour, Game AI author This book is an excellent introduction to using AI in games. Dave has a knack for making complex subjects accessible. The text is very clear and admirably thorough. The author has chosen ? wisely - to avoid the esoteric, and focus on topics which are directly useful for making real computer games.-Richard Evans, Senior AI Architect, Electronic Arts Game developers often use little tricks to sprinkle magic decision-making abilities throughout their AI code, without necessarily understanding the fundamentals of how it works. Dave not only documents this process on paper, but he also goes into the theoretical background behind these techniques too. For anyone wishing to know more about the maths behind common game behaviors, this is the ideal textbook on the subject.-Alex J. Champandard, Editor & Consultant, AiGameDev.com

涵盖了有关离散傅立叶变换公式及其组成部分的所有内容，并经常引用音频应用程序。

"The subject of integrated navigation systems covered in this book is designed for those directly involved with the design, integration, and test and evaluation of navigation systems. It is assumed that the reader has a background in mathematics, including calculus. Integrated navigation systems are the combination of an onboard navigation solution (position, velocity, and attitude) and independent navigation data (aids to navigation) to update or correct navigation solutions. In this book, this combination is accomplished with Kalman filter algorithms. This presentation is segmented into two parts. In the first part, elements of basic mathematics, kinematics, equations describing navigation systems/sensors and their error models, aids to navigation, and Kalman filtering are developed. Detailed derivations are presented and examples are given to aid in the understanding of these elements of integrated navigation systems. Problems are included to expand the application of the materials presented. The third edition includes additional background material, exercises and software. The added material includes: development of general form for Earth's gravitational potential with simplification to an ellipsoid model; development of satellite orbital equations for position and velocity and the impact of non-spherical earth gravitation on satellite orbital parameters; and illustrations in the development of derivative free Kalman filters including the Unscented and Divided Difference filter forms. Additional exercises are included that expand and supplement the material in the text and demonstrate properties of the Kalman filter. Additional software is included in this edition for simulating random processes and derivative free filter implementations. This edition provides a more complete foundation for addressing the different aspects of integrated navigation systems." ### 应用数学在综合导航系统中的应用 #### 基础数学与导航系统理论 在本书的第一部分，作者深入探讨了基础数学、动力学、描述导航系统/传感器及其误差模型的基本方程、辅助导航技术和卡尔曼滤波算法。这些章节为理解综合导航系统的各个方面提供了必要的数学工具。 **基础数学**：这部分内容主要介绍了数学分析的基础，包括微积分、线性代数和概率论等。这些数学工具是后续章节中理解和开发导航系统的基础。 **动力学**：本书还讨论了导航平台的动力学特性，包括位置、速度和姿态的数学描述，这对于理解如何精确测量和预测运动状态至关重要。 **导航系统和传感器**：这部分内容涉及各种导航传感器（如惯性测量单元IMU、全球定位系统GPS等）的工作原理及误差模型。通过对这些设备的深入理解，可以更好地整合来自不同来源的数据以提高整体导航性能。 **辅助导航技术**：除了内置的导航解决方案外，外部数据（例如地标、无线电信号等）对于校正和增强导航精度同样重要。本节介绍了一些常用的辅助导航方法和技术。 **卡尔曼滤波**：卡尔曼滤波是一种广泛应用于信号处理和控制工程中的统计预测方法。它是本书的核心内容之一，用于结合来自多个源的信息以获得更准确的位置估计。 #### 卡尔曼滤波算法的发展 第二部分着重于卡尔曼滤波算法的发展和应用。通过详细的推导和实例分析，读者可以深入了解卡尔曼滤波的基本原理及其在实际导航系统中的实现。 - **卡尔曼滤波基本原理**：介绍了卡尔曼滤波器的设计原理、工作流程以及如何利用它来优化导航系统的性能。 - **高级卡尔曼滤波技术**：探讨了非线性卡尔曼滤波方法，如扩展卡尔曼滤波器（EKF）、无迹卡尔曼滤波器（UKF）和分裂差分卡尔曼滤波器（DDF），这些方法能够处理更为复杂的情况。 #### 第三版新增内容 第三版增加了更多背景材料、练习和软件资源，旨在提供更加全面的学习体验。 - **地球引力场建模**：开发了一般形式的地球引力势能，并简化为椭球模型，这有助于更好地理解地球对卫星轨道的影响。 - **卫星轨道方程**：详细推导了考虑非球形地球引力作用下的卫星位置和速度方程。 - **无梯度卡尔曼滤波器**：通过示例展示了无梯度卡尔曼滤波器（如无迹卡尔曼滤波器和分裂差分滤波器）的开发过程，这些滤波器适用于无法解析计算雅可比矩阵的情况。 - **补充练习和软件**：新增了多个练习题，帮助读者加深对卡尔曼滤波的理解，并提供了用于模拟随机过程和无梯度滤波器实现的软件工具。 #### 结论 《应用数学在综合导航系统中的应用》这本书为从事导航系统设计、集成和测试评估的专业人士提供了宝贵的参考资料。通过结合数学理论、动力学分析和先进的滤波技术，本书不仅为理解现代导航系统的工作原理提供了坚实的基础，还为解决实际工程问题提供了实用的方法和工具。无论是对于初学者还是有经验的研究人员来说，这本书都是一份不可或缺的指南。

Numerical Analysis Mathematics of Scientific Computing

《DynamicalSystems.jl：探索非线性动力学的利器》 在计算机科学与数学的交叉领域，非线性动力学是一个极具挑战且充满魅力的研究方向。它研究的是那些不能简单通过线性关系来描述的系统行为，比如混沌理论、分岔理论以及吸引子等。而DynamicalSystems.jl正是这样一个专注于非线性动力学的开源软件库，它在Julia编程语言的平台上，为科学家和工程师提供了强大的工具，帮助他们深入理解和模拟这些复杂系统。 DynamicalSystems.jl库的核心特性在于其对非线性动力系统的全面支持。它涵盖了从基本的微分方程解算器，到高级的混沌分析工具，如Lyapunov指数计算、延迟坐标嵌入和吸引子建模等。这个库的设计旨在提供高效、易于使用的接口，使得研究人员能够快速地进行实验和理论验证。 1. **熵（Entropy）**：在非线性动力学中，熵是衡量系统状态不确定性的度量。DynamicalSystems.jl库提供计算不同类型的熵的函数，如Kolmogorov-Sinai熵和Shannon熵，帮助用户理解系统的复杂性和随机性。 2. **Julia语言（Julia）**：作为DynamicalSystems.jl的实现平台，Julia是一种专为数值计算设计的高性能动态语言。它的速度接近C和Fortran，同时保持了脚本语言的简洁性和易读性，使得复杂的数学运算变得轻而易举。 3. **物理与数学（Physics & Mathematics）**：DynamicalSystems.jl将物理学中的动力学原理与数学的抽象概念结合，为研究物理系统的混沌行为提供了有力的数学工具。 4. **混沌（Chaos）**：混沌理论是DynamicalSystems.jl的重要应用领域。库内包含用于识别混沌行为的算法，如计算Lyapunov指数，这能帮助确定系统的敏感依赖于初始条件。 5. **维度（Dimension）**：非线性动力系统常常具有不可微的曼德勃罗集或科赫曲线等高维结构。库提供了估计遍历维数和盒计数维数的方法，以揭示系统隐藏的几何结构。 6. **非线性动力系统（Nonlinear Dynamics）**：从简单的双摆到复杂的生物网络，DynamicalSystems.jl处理各种非线性模型，如自治系统、受控系统和延迟微分方程。 7. **延迟坐标嵌入（Delay Coordinates Embedding）**：这种方法用于从有限的数据中重建系统的完整动力学。DynamicalSystems.jl提供了Takens嵌入和其他相关方法，使用户能够从时间序列数据中恢复系统的动力学。 8. **吸引子（Attractor）**：系统长期行为的稳定状态被称为吸引子。库提供了构建和分析吸引子的工具，如计算吸引域、绘制Poincaré截面等。 9. **Hacktoberfest**：DynamicalSystems.jl积极参与开源社区的活动，如Hacktoberfest，鼓励开发者贡献代码，推动库的持续改进和发展。 10. **TheJuliaLanguageJulia**：这一标签可能指的是Julia语言社区，表明DynamicalSystems.jl是Julia生态系统的一部分，受益于社区的广泛支持和活跃的开发。 DynamicalSystems.jl的源代码位于"DynamicalSystems.jl-master"压缩包中，包含了完整的库实现、文档和示例。这个库不仅为科研人员提供了宝贵的资源，也促进了非线性动力学在教育和工业领域的应用。通过利用DynamicalSystems.jl，我们可以更深入地洞察那些看似无序但又遵循内在规律的复杂系统，揭示自然界的奇妙之处。

PDE And ODE in engineering mathematics

Review `Review from previous edition Mathematicians of all kinds will find the book pleasant and stimulating reading, and even experts on the theory of numbers will find that the authors have something new to say on many of the topics they have selected... Each chapter is a model of clear exposition, and the notes at the ends of the chapters, with the references and suggestions for further reading, are invaluable.' Nature `This fascinating book... gives a full, vivid and exciting account of its subject, as far as this can be done without using too much advanced theory.' Mathematical Gazette `...an important reference work... which is certain to continue its long and successful life...' Mathematical Reviews `...remains invaluable as a first course on the subject, and as a source of food for thought for anyone wishing to strike out on his own.' Matyc Journal

Handbook of Mathematics for Engineers and Scientists 工程科学数学手册

Mathematics+for+3D+Game+Programming+and+Computer+Graphics+Third+Editio

112页PPT-深度学习数学基础-以色列特拉维夫大学, Mathematics of deep learning.pdf 图文并茂的数学学习材料，容易入门。