本書分為14個章節(jié)，內容分別為緒論、GWO算法概述、反向學習和差分變異的GWO算法、隨機反向學習和MEPD的強化等級制度的GWO算法、趨優(yōu)反向學習和隨機反向空置算子的GWO算法、混合差分進化的GWO算法、基于DE全局最優(yōu)和隨機學習的GWO算法、混合鯨魚優(yōu)化的GWO算法、精簡差分擾動GWO算法與均值榜樣學習PSO算法的混

概率論與數理統(tǒng)計是研究隨機現象及其統(tǒng)計規(guī)律性的學科，是高等學校各專業(yè)開設的基礎學科。本書系統(tǒng)地介紹了概率論與數理統(tǒng)計的概念、方法、理論及應用。本教材的第一部分概率論部分，主要是對隨機現象統(tǒng)計規(guī)律演繹的研究，內容包括：第一章隨機事件與概率，第二章隨機變量及其分布，第三章多維隨機變量及其分布，第四章隨機變量的數字特征，第五

本書系統(tǒng)地介紹集合論、近世代數、點集拓撲、泛函分析、Fourier分析、分布理論、微分幾何等近代應用數學的基本內容，及其在自然科學領域中的應用。書中強調對近代數學基本概念的理解、對重要論證方法的思路分析，以培養(yǎng)讀者掌握并應用近代應用數學工具解決本專業(yè)的實際問題。20世紀初期至今的百余年中，數學科學與自然科學諸領域相輔相

本書介紹了概率論與數理統(tǒng)計的基本概念、理論和方法。本書主要分為兩個部分：第一部分為概率論，內容包括隨機事件和概率，隨機變量及其分布，多維隨機變量及其分布，隨機變量的數字特征，大數定律與中心極限定理；第二部分為數理統(tǒng)計，內容包括抽樣分布，參數估計和假設檢驗。同時，書中教學例題的配備注重了學習難度的循序漸進，并分節(jié)選編了題

本書以幾類隨機系統(tǒng)為研究對象，對數值方法的穩(wěn)定性和系統(tǒng)的穩(wěn)定性進行了分析，主要研究了一類半線性隨機比例微分方程的均方穩(wěn)定性問題，并證明了此條件下指數Euler方法對任意非零步長可以保持均方穩(wěn)定性。進一步對一類Poisson白噪聲激勵下隨機延遲微分方程的穩(wěn)定性進行研究，獲得了穩(wěn)定性的充分條件。并進行了相應的數值分析。隨后

本書內容分為理論和實踐兩塊，具體如下：(1)理論部分：數據分析的核心方法是統(tǒng)計，該部分介紹了統(tǒng)計基礎理論和基本方法，包括了數據分析概述，數據的搜集、整理與顯示，綜合數據分析，動態(tài)數列分析等相關知識。(2)實踐部分：數據分析實踐的有效工具是Excel和SPSS，該部分通過社會調查、財務、電商、物流五個項目介紹了用這兩個軟

在本書中，我們設計了快速分裂算法用于求解幾類在管理科學與工程中有重要應用的優(yōu)化決策問題，并分析了算法的理論性質和收斂速度。提出了一種可實現的光滑化精確懲罰方法來求解這類問題，其中算法的子問題可通過臨近交替線性化最小化方法來近似求解。在擴展MPEC-NNAMCQ的約束品性下，所提出的方法被證明能收斂到MPEC問題的M-穩(wěn)

本書基于基礎理論與編程并重的理念，系統(tǒng)介紹了有限單元法概述、彈性力學基礎、平面三節(jié)點三角形單元有限元及編程、平面四邊形等參單元有限元及編程、空間軸對稱及三維問題有限元等基礎理論，并介紹了有限元軟件ANSYS及典型應用算例。為便于讀者學習，本書力求詳細講解基本原理，細化理論公式推導過程，在各章節(jié)均安排了例題與課后習題，并

本書基于編者從事概率論與數理統(tǒng)計課程教學實踐和應用研究三十多年的心得和經驗，精選概率論與數理統(tǒng)計學科的主要內容編著而成。全書共分概率論和數理統(tǒng)計兩部分，共計10章，內容包括隨機事件與概率、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數字特征、大數定律與中心極限定理、樣本及抽樣理論、參數估計、假設檢驗、方差分析、回

本教材內容包括：隨機事件與概率，隨機變量及其分布，多維隨機變量及其分布，隨機變量的數字特征，大數定律和中心極限定理，數理統(tǒng)計的基本概念，參數估計，假設檢驗，回歸分析，基于MATLAB工具的數學實驗等。書末附有一系列表格、習題答案與提示、名詞索引和符號說明。本書根據本科應用型學生的特點，教學內容突出基本概念，基本理論，基