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一维Theta神经网络微分方程模型的研究--参数的选择与扰动.pdf

一维Theta神经网络微分方程模型的研究——参数的选择与扰动

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退化中立型微分系统及中立型bam神经网络的稳定性.pdf

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巴拿赫空间中二阶微分方程边值问题的分析与模煳细胞神经网络同步的讨论.pdf

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求解偏微分方程的神经网络方法.docx

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神经网络不完全微分PID控制算法的研究与应用.doc

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几类时滞微分方程神经网络模型的分支.pdf

几类时滞微分方程神经网络模型的分支
应用数学（APPLIED MATHEMATICS）是应用目的明确的数学理论和方法的总称，研究如何应用数学知识到其它范畴（尤其是科学）的数学分枝，可以说是纯数学的相反。包括微分方程、向量分析、矩阵、傅里叶变换、复变分析、数值方法、概率论、数理统计、运筹学、控制理论、组合数学、信息论等许多数学分支，也包括从各种应用领域中提出的数学问题的研究。计算数学有时也可视为应用数学的一部分。 应用数学应用数学包含两个词：”应用”和”数学”。大体而言，应用数学就包括两个部分，一部分就是与应用有关的数学，这是传统数学的一支，我们可称之为”可应用的数学”。另外一部分是数学的应用，就是以数学为工具，探讨解决科学、工程学和社会学方面的问题，这是超越传统数学的范围。
　　数学是人类活动中的一个项目，即使全是由人脑产生的最纯粹的数学，也与自然界的规律相关联，迟早会对自然规律的掌握或其他方面有用处的。我们将现在已可应用，或者即将就可应用的数学称之为可应用的数学。 以目前的发展而言，大概像微分方程、概率统计、计算数学、计算机数学，和运筹学等都算在可应用的数学范围内。另一类则”数学的应用”。物理学家、航空工程师、地质学家、生物学家、经济学家等，他们为了解决各学科及工程上的问题，需要用数学用为工具。因此，他们有时要把已经发展得很完善的数学搬过来用，有时候却不得不自己创造性地发展新的数学方法，来处理他们所遇到的独特问题。这就是数学的应用。他们往往要求不太高的严谨，常需要配合观察实验结果及经验所赋予的直觉来发展数学方法。所以除了相当水平的数学修养外，应用数学家们对应用主题的学科还必须有相当深度了解。
　　传统的数学分为”纯数学”与”可应用的数学”，二者的差别只是程度上的不同，即使最纯粹的数学在将来也会有应用的可能。它们的共同点是都只关注问题的数学内容，也只用数学标准来衡量研究的成果。“数学的应用”则以科学或工程内容为主导，数学只是工具，所以研究成就的衡量标准也大大不同。
　　20世纪以前没有”应用数学”这一名词。大数学家如高斯、欧拉、柯西等都是既搞纯数学，又搞应用数学。比如，函数的发展基本上是为了解决物理学所引发的拉普拉斯方程。纯粹的逻辑思维与自然现象的解释探讨是并行发展的。一直到二次大战前，高等数学的应用绝大部分与物理学有关。
　　在二次大战前后，由于航空工业的发展以及飞机在战争中..

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