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矩阵指数的计算方法，重点讲述了凯莱哈密尔顿定理在计算中的应用及详细的推导过程。The matrix exponential eAt forms the basis for the homogeneous (unforced) and the forced response of LTI systems. We consider here a method of determining eAt based on the the Cayley-Hamiton theorem.

Perkovic's Introduction to Programming Using Python provides an imperative-first introduction to Python focusing on computer applications and the process of developing them. The text helps develop computational thinking skills by covering patterns of how problems can be broken down and constructively solved to produce an algorithmic solution. The approach is hands-on and problem oriented. The book also introduces a subset of the Python language early on to help write small functions. Chapters include an introduction to problem solving techniques and classical algorithms, problem-solving and programming and ways to apply core skills to application development.

重点是只要8个积分，本书是CUDA并行程序设计领域最全面、最详实和最具权威性的著作之一，由CUDA开发者社区技术总监亲自撰写，英伟达中国首批CUDA官方认证工程师翻译，详实地讲解了CUDA并行程序设计的技术知识点（平台、架构、硬件知识、开发工具和热点技术）和编程方法，包含大量实用代码示例，实践性非常强。 　　全书共分为12章。第1章从宏观上介绍流处理器演变历史。第2章详解GPU并行机制，深入理解串行与并行程序，以辩证地求解问题。第3章讲解CUDA设备及相关的硬件和体系结构，以实现最优CUDA程序性能。第4章介绍CUDA开发环境搭建和可用调试环境。第5章介绍与CUDA编程紧密相关的核心概念——网格、线程块与线程，并通过示例说明线程模型与性能的关系。第6章借助实例详细讲解了不同类型内存的工作机制，并指出实践中容易出现的误区。第7章细述多任务的CPU和GPU协同，并介绍多个CPU/GPU编程秘技。第8章介绍如何在应用程序中编写和使用多GPU。第9章详述CUDA编程性能限制因素、分析CUDA代码的工具和技术。第10章介绍编程实践中的库与软件开发工具包。第11章讲解如何设计基于GPU的系统。第12章总结CUDA应用中易犯错误以及应对建议。

Learn CUDA Programming A beginners guide to GPU programming and parallel computing with CUDA 10.x and CC++ by Jaegeun Han, Bharatkumar Sharma (z-lib.org).pdf

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LEDA与cgal类似，也是开源的计算几何算法库，相比较而言，leda的源码更直观。