本教材分為概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)兩個(gè)部分，概率論主要介紹隨機(jī)現(xiàn)象的內(nèi)在統(tǒng)計(jì)規(guī)律，數(shù)理統(tǒng)計(jì)以概率論為基礎(chǔ)討論收集數(shù)據(jù)、整理數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)為實(shí)際問題的決策與判斷提供依據(jù)。全書由隨機(jī)事件及其概率、隨機(jī)變量及其分布、多維隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定律、數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)等章節(jié)組成。本

本書分模塊、分層次編寫，分為基礎(chǔ)篇、應(yīng)用篇、實(shí)踐篇。內(nèi)容包括函數(shù)、極限與連續(xù)，導(dǎo)數(shù)與微分，導(dǎo)數(shù)的應(yīng)用，不定積分，定積分及其應(yīng)用，常微分方程，拉普拉斯變換，行列式，矩陣與線性方程組，MATLAB數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)。本書重要知識點(diǎn)通過實(shí)例引入，精選物理、工程學(xué)上的案例，運(yùn)用數(shù)學(xué)知識與方法解決，強(qiáng)化學(xué)生應(yīng)用意識。每一章末尾附有數(shù)學(xué)文化

《計(jì)算思維與人工智能基礎(chǔ)》是高校計(jì)算思維通識教育類課程的入門教材，以基于計(jì)算機(jī)的問題求解為主線，以計(jì)算思維能力培養(yǎng)為目的，從全新的視角組織教學(xué)內(nèi)容，突出計(jì)算理論與計(jì)算機(jī)科學(xué)方法。全書共7章，分別介紹了計(jì)算與計(jì)算思維、信息表示、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)、程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)——Python編程入門、信息傳遞與信息安全、人工智能基礎(chǔ)、機(jī)器學(xué)習(xí)等

本書首先概述了約束多目標(biāo)優(yōu)化算法的研究進(jìn)展及存在的不足；然后介紹了智能優(yōu)化算法的基本原理及框架；接著針對靜態(tài)和動態(tài)的約束多目標(biāo)優(yōu)化問題，提出多種改進(jìn)型的智能優(yōu)化算法，對于每種新算法均以國際基準(zhǔn)測試集進(jìn)行測試，同時(shí)與國際上最新的同類算法進(jìn)行比較分析和評價(jià)，總結(jié)算法的優(yōu)越性，給出進(jìn)一步研究方向；最后針對具體的電力系統(tǒng)動態(tài)環(huán)

全局優(yōu)化問題一直是最優(yōu)化領(lǐng)域的老大難問題,備受多方關(guān)注。本書作為該領(lǐng)域的一部專著,首先介紹了非凸全局優(yōu)化問題的研究進(jìn)展,然后從分支方法、定界理論、算法設(shè)計(jì)及相關(guān)技術(shù)等方面詳細(xì)論述了非凸全局優(yōu)化問題的分支定界算法。全書主要內(nèi)容如下:全局優(yōu)化方法的研究現(xiàn)狀,分支定界算法的理論基礎(chǔ)、分支方法、定界技巧及相關(guān)概念,二次規(guī)劃、線

本書結(jié)合作者近年來的研究工作,系統(tǒng)介紹非線性分布參數(shù)系統(tǒng)的智能建模方法及其在實(shí)際工程領(lǐng)域的應(yīng)用,重點(diǎn)闡述分布參數(shù)系統(tǒng)建模的基礎(chǔ)知識及方法。在此基礎(chǔ)上,針對工業(yè)系統(tǒng)廣泛存在的不確定性、強(qiáng)非線性、時(shí)變、大尺度特征等問題,提出了基于流形學(xué)習(xí)的非線性時(shí)空模型、基于數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)機(jī)的非線性時(shí)空模型、基于有限高斯混合模型的時(shí)空多模型、基

《博弈論基礎(chǔ)教程-第三卷:應(yīng)用與實(shí)踐》是面向數(shù)學(xué)、管理科學(xué)與工程以及自動化等相關(guān)專業(yè)本科生的一本基礎(chǔ)教材。主要介紹博弈論在多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用和案例,收集了棋類游戲的三擇一定理、博弈論的公理基礎(chǔ)、完全信息靜態(tài)博弈、完全信息動態(tài)博弈、不完全信息靜態(tài)博弈、不完全信息動態(tài)博弈、合作博弈等經(jīng)典內(nèi)容的多類型案例,并對案例進(jìn)行了分析、模

作者根據(jù)多年來學(xué)習(xí)和講授隨機(jī)過程的經(jīng)驗(yàn),以及在研究工作中長期積累的自己的理解、體會和心得,寫下了本書。本書主要講述現(xiàn)代隨機(jī)過程的基礎(chǔ)知識,包括隨機(jī)過程的總體概念和術(shù)語,可選性與循序可測性,經(jīng)典Wiener空間,Brown運(yùn)動,離散時(shí)間鞅與連續(xù)時(shí)間鞅,Markov過程與半群,強(qiáng)馬氏性與擴(kuò)展馬氏性,Ito隨機(jī)積分,一般半鞅

全書共分五章,內(nèi)容包括概率論的補(bǔ)充知識、隨機(jī)過程基本概念、平穩(wěn)過程、平穩(wěn)時(shí)間序列和馬爾科夫過程,各章包含基本內(nèi)容、解疑釋惑、典型例題詳解、課后習(xí)題選解和自主練習(xí)題幾個(gè)模塊。以提高讀者深入掌握隨機(jī)過程的原理、思想、方法的能力。

本書涵蓋PGM每個(gè)主要分類的基礎(chǔ)知識(表征、推理和學(xué)習(xí)原理等),列出每類模型在多個(gè)學(xué)科的實(shí)際應(yīng)用,濃墨重彩地描述貝葉斯分類器、隱馬爾可夫模型、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、時(shí)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、馬爾可夫隨機(jī)場、影響圖和馬爾可夫決策過程的許多用途。