„Scientific Programming“
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Andrew Adamatzky: Physarum Machines: Computers from Slime Mould – World Scientific Publishing, 2010, ISBN: 978-981-4327-58-9
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Anne Auger and Benjamin Doerr (eds): Theory of randomized search heuristics: foundations and recent developments – World Scientific (2011), 359 pp
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Kaucher, E.; Kulisch, U.; Ullrich, Ch. (eds.), Computerarithmetic. Scientific Computation and Programming Languages. Stuttgart, B. G. Teubner 1987. 456 S., DM 88,—. ISBN 3‐519‐02448‐9
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OCaml Scientific Computing – Functional Programming in Data Science and Artificial Intelligence
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Principles of Parallel Scientific Computing – A First Guide to Numerical Concepts and Programming Methods
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Introduction to Scientific Programming with Python
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Guide to Scientific Computing in C++
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Programming in HTML and PHP – Coding for Scientists and Engineers
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Introduction to Scientific Programming – Computational Problem Solving Using <Emphasis Type="Italic">Mathematica</Emphasis> <Superscript>®</Superscript> and C
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Introduction to Scientific Programming – Computational Problem Solving Using Maple and C
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Concurrent Programming, Open Systems and Formal Methods – Essays Dedicated to Gul Agha to Celebrate His Scientific Career
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Dual-band substrate integrated waveguide (SIW) band pass filter for scientific radar applications
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Adaptive Dynamic Programming: Solltrajektorienfolgeregelung und Konvergenzbedingungen
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Eine agentenbasierte Architektur für Programmierung mit gesprochener Sprache
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Generic Programming and Algebraic Multigrid – Building Blocks for Scientific Computing
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Optimal Scheduling of Combined Heat and Power Generation Considering Heating Grid Dynamics
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Echtzeit-Strategieplanung für vorausschauendes automatisiertes Fahren
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Modellgestützte Untersuchung des wirtschaftlichen Potenzials sektorgekoppelter Wärmeversorgung in Wohngebäuden im Kontext der Transformation des Energiesystems in Deutschland
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Optimierung der Investitions- und Einsatzplanung dezentraler Energiesysteme unter Unsicherheit
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Optimales Energiemanagement mild elektrifizierter Antriebe unter realen Betriebsbedingungen mittels Prädiktionsalgorithmen aus dem Bereich des Maschinellen Lernens