本書以輸入輸出描述為主線，系統(tǒng)闡述了線性控制系統(tǒng)時域分析和設計理論，包括控制系統(tǒng)的數(shù)學模型、線性微分方程的通用解、線性系統(tǒng)的時間域分析法、線性系統(tǒng)的能控性和能觀測性、無偏差控制系統(tǒng)設計等方面的內容。本書可供從事自動化研究的專業(yè)人員及高等院校相關專業(yè)師生閱讀和參考。

本書主要內容包括基礎模塊、活動模塊和拓展模塊三部分，其中基礎模塊包括函數(shù)、極限與連續(xù)、一元函數(shù)微分學及應用；活動模塊包括常微分方程、線性代數(shù)初步、級數(shù)；拓展模塊包括多元函數(shù)微積分學共8個模塊。主要內容包括：函數(shù)的概念、基本初等函數(shù)、復合函數(shù)、初等函數(shù)及函數(shù)關系式的建立等。

本教材是從高等院校人才培養(yǎng)目標出發(fā),結合編者多年來積累的“概率論與數(shù)理統(tǒng)計”教學經(jīng)驗編寫而成的,充分體現(xiàn)了“以應用為目的、以必需、夠用為度”的教學基本原則。通過該課程的學習,激發(fā)學生對數(shù)學的學習興趣。本教材共分九章,第一章概率論的基本概念;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(shù)字特征;第

本書共七章，內容包括隨機事件與概率、隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、參數(shù)估計、假設檢驗，各章均由基本要求、基本內容、釋疑解難、典型例題、習題選解五個部分組成。

本書共分為七章,主要包括隨機過程的基本概念、泊松過程、時間離散的馬爾可夫鏈、時間連續(xù)的馬爾可夫鏈、平穩(wěn)過程及其功率譜分析、高斯過程和窄帶過程,此外還加入了一些課程思政建設元素,如國際視野、科學精神和道德倫理等。重點介紹了隨機過程的主要模型、基本概念和性質,并對其在電子信息、計算機、通信等領域中的應用做了介紹。

本書共11章,內容包括隨機事件及其概率、隨機變量及其分布、隨機向量、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計的基本知識、參數(shù)估計、假設檢驗、方差分析與回歸分析、Matlab軟件應用、常見的概率論與數(shù)理統(tǒng)計模型。各章配有一定數(shù)量的習題,書末附有習題選解與提示,并提供預備知識及6種附表以備查用。本書的編寫始終以

本書的內容按當前理工院校同名課程體系展開，涵蓋概率論和數(shù)理統(tǒng)計的主要課題。全書共分為8章：前4章系統(tǒng)介紹概率論的課題，內容包括隨機事件及其概率、隨機變量及其分布、隨機向量、隨機變量的數(shù)字特征，為后4章討論進行統(tǒng)計推斷的數(shù)理統(tǒng)計方法構建一個明晰且嚴格的語境。后4章的數(shù)理統(tǒng)計內容包括數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、參數(shù)估計、假設檢驗、

本書篇幅有限，即便在現(xiàn)有篇幅的基礎上擴充10倍，也很難涵蓋模式識別與計算機視覺領域的全面發(fā)展情況，這一點毋庸置疑。不同于期刊、特刊，本書涵蓋的內容為模式識別與計算機視覺在理論和應用方面的關鍵成果。本書共有6版，這6版書概括了該領域近三十年的發(fā)展，通過它們，讀者可以更好地了解這個不斷更迭的領域。在信息研究基金會的資助下，

本書主要介紹了求解數(shù)值問題的經(jīng)典算法的算法原理及其Maple實現(xiàn)，偏重于算法的實現(xiàn)，強調例題的分析和算法的應用。內容包括：線性方程組的直接解法和迭代解法，插值和函數(shù)逼近，數(shù)值積分，數(shù)值優(yōu)化，矩陣的特征值問題，解非線性方程和方程組的數(shù)值方法，常微分方程和偏微分方程的數(shù)值解法。

本書主要內容包括概率論的基本概念、一維隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律及中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、參數(shù)估計、假設檢驗和回歸分析。每章附章節(jié)思維導圖，數(shù)學實驗和軟件求解。本書適合應用型本科理工類，經(jīng)管類和其它非數(shù)學專業(yè)教學用書，也可以作為工程技術人員的參考書。