《现代数学基础:代数与编码 (第3版)》是一本涉及代数学和编码理论的基础性读物，作者用两章篇幅，以尽量少的抽象数学概念和语言来阐述这些编码理论所需要的代数知识，然后介绍编码理论中的两类码，即第三章的伪随机序列和第四章的纠错码。第三章完整地介绍了移位寄存器序列，特别是线性移位寄存器序列的理论，第四章介绍了几类重要的纠错码，最后在第五章，介绍了编码理论中出现的几个代数问题。

ThisbookprovidesanintroductiontoLiegroups,Liealgebras,andrepresentationtheory,aimedatgraduatestudentsinmathematicsandphysics.Althoughtherearealreadyseveralexcellentbooksthatcovermanyofthesametopics,thisbookhastwodistinctivefeaturesthatIhopewillmakeitausefuladditiontotheliterature.First,ittreatsLiegroups(notjustLiealgebras)inawaythatminimizestheamountofmanifoldtheoryneeded.Thus,...(展开全部)

定位为普通大学信息与计算科学专业课程教材，入门起点低，只涉及最基本的数论、抽象代数知识。 作为应用数学的一个重要且实用的分支，代数编码与密码的入门切入点是让学生掌握一些和当前计算机技术水平相适应的、具体的、 较好的纠错码体制和现代密码体制，以便在工作中能够使用。 全书共分三部分。第一部分是抽象代数基础，第四节和第五节讲解有限域和有限域上的多项式环，这是代数编码与密码的基础。 第二部分介绍纠错码理论，引进线性码、循环码、 BCH 码 和 RS 码。 第三部分介绍代数密码学：讲公钥密码，即介绍 RSA 密码体制和 ElGamal 密码体制；讲分组密码，主要介绍了高级加密标准 AES 和 IDEA 密码体制；第八章讲密钥管理；第九章讲数字签名和认证系统。

John Hamal Hubbard was born on October 6 or 7, 1945 (the actual date is unknown). He is an American mathematician who is currently a professor at Cornell University and the Université de Provence. He is well known for the mathematical contributions he made with Adrien Douady in the field of complex dynamics, including a study of the Mandelbrot set. One of their most important r...(展开全部)

John Hamal Hubbard was born on October 6 or 7, 1945 (the actual date is unknown). He is an American mathematician who is currently a professor at Cornell University and the Université de Provence. He is well known for the mathematical contributions he made with Adrien Douady in the field of complex dynamics, including a study of the Mandelbrot set. One of their most important r...(展开全部)

米哈伊尔•米哈伊洛维奇•波斯特尼可夫(1927-2004)Михаил Михайлович Постников(1927-2004) 数学物理科学博士、教授 1965年至2004年在莫斯科大学数学力学系高等几何学与拓扑学工作。 苏联列宁奖金获得者（1967） М. М. 波斯特尼可夫1927年10月27日出生。1945年毕业于莫斯科大学数学力学系。1945年至947年在莫斯科大学数学力学系数学部读研究生，1947年至1949年在苏联科学院斯捷克洛夫数学研究所读研究生。1949年通过副博士论文答辩（导师Л. С. 邦德里亚金），且从那时起就在苏联科学院斯捷克洛夫数学研究所几何学与拓扑学研究室工作（目前，是高级研究员）。1953年通过数学物理科学博士论文答辩。从1965年起在莫斯科大学数学力学系高等几何学与拓扑学教研室担任教授。 1957年为表彰М. ...(展开全部)

数学拥有无穷的力量。它既帮助游戏开发工程师建模物理世界，也帮助量化金融分析师赚取利润，还帮助音频处理工程师制作音乐。在数据科学和机器学习领域，数学知识更是不可或缺的。 有人热爱数学，将它比作诗歌，为之着迷一生；有人很难领会数学的妙处，受困于“数学焦虑症”。本书正是为了帮助程序员消除这种焦虑，用自己熟悉的工具，即代码，重新发现数学之美。 ◎ 编辑推荐 本书以图文结合的方式帮助你用Python代码解决程序设计中的数学问题。通过边学边练，你会发现线性代数和微积分的重要概念跃然纸上、印在脑中。 ◇ 向量几何和计算机图形 ◇ 矩阵和线性变换 ◇ 微积分的核心概念 ◇ 仿真和优化 ◇ 图像处理和音频处理 ◇ 用于回归和分类的机器学习算法 ◎ 内容简介 代码和数学是相知相惜的好伙伴，它们基于共同的理性思维，数学公式的推导可以自然地在编写代码的过程中展开。 本书带领...(展开全部)

代码和数学是相知相惜的好伙伴，它们基于共同的理性思维，数学公式的推导可以自然地在编写代码的过程中展开。本书带领程序员使用自己熟知的工具，即代码，来理解机器学习和游戏设计中的数学知识。通过Python代码和200多个小项目，读者将掌握二维向量、三维向量、矩阵变换、线性方程、微积分、线性回归、logistic回归、梯度下降等知识。

代码和数学是相知相惜的好伙伴，它们基于共同的理性思维，数学公式的推导可以自然地在编写代码的过程中展开。本书带领程序员使用自己熟知的工具，即代码，来理解机器学习和游戏设计中的数学知识。通过Python代码和200多个小项目，读者将掌握二维向量、三维向量、矩阵变换、线性方程、微积分、线性回归、logistic回归、梯度下降等知识。