本書共分2篇:第一篇線性代數(shù)(行列式與線性方程組,矩陣代數(shù)與線性方程組,線性代數(shù)實驗);第二篇概率與數(shù)理統(tǒng)計(隨機事件的可能性判斷,隨機變量的概率變化規(guī)律,隨機變量的特征數(shù)字,收集數(shù)據(jù)和分析數(shù)據(jù),試驗結果可信度的判斷,概率與數(shù)理統(tǒng)計數(shù)學實驗)。教材以“模塊+任務”的形式呈現(xiàn)教材內(nèi)容,以問題來規(guī)劃模塊,任務來分解模塊。
本書以作者多年的實際項目經(jīng)驗為基礎,系統(tǒng)介紹了工業(yè)自動化測試管理軟件TestStand的實用功能和常見問題的解決方法。全書共15章,包括基礎入門和高級進階兩部分。其中:基礎入門部分(第1~9章)介紹工業(yè)自動化測試管理的基礎知識,使讀者對TestStand有較完整的認識;高級進階部分(10~15章)主要介紹TestSta
《產(chǎn)品可靠性提升策略及方法(第2版)》第1版主要專注于提高產(chǎn)品的可靠性,分析了為什么提高產(chǎn)品可靠性的工作會失敗,以及可靠性差的產(chǎn)品如何對產(chǎn)品業(yè)產(chǎn)生負面影響;討論了采用什么方法可以讓消費者更便捷地使用產(chǎn)品,并發(fā)現(xiàn)與可靠性有關的問題。為了提高產(chǎn)品可靠性,我們給出了一個全面的產(chǎn)品開發(fā)和實施流程,該流程任何企業(yè)都可以實施;我們
本教材共分為6章,分別為函數(shù)的極限與連續(xù)性,導數(shù)、微分及其應用,積分及其應用,常微分方程,矩陣與線性方程組,概率統(tǒng)計。本教材依據(jù)高等職業(yè)院校專業(yè)情況設置難度相宜的教學內(nèi)容,不僅具備數(shù)學的邏輯性,更強調(diào)數(shù)學的實用性。緊密貼合各專業(yè)設置不同的例題和習題,提高學生對數(shù)學的學習興趣和應用水平。本教材還配套豐富的二維碼資源,包括
本書與“江蘇大備智能科技有限公司”合作開發(fā),依托企業(yè)實際項目《智能車間產(chǎn)品質(zhì)量分揀系統(tǒng)開發(fā)》。以培養(yǎng)學生工業(yè)傳感網(wǎng)應用系統(tǒng)的設計、開發(fā)和集成等崗位核心能力為目標,遵循“項目引領、任務驅(qū)動、行動導向”理念,每個項目均由若干由簡到難的任務組成,涵蓋了工業(yè)傳感網(wǎng)的體系結構、工業(yè)傳感網(wǎng)應用系統(tǒng)開發(fā)、集成與維護等內(nèi)容。內(nèi)容對接“
復雜干擾對抗環(huán)境中的動態(tài)博弈策略設計與分析問題是人工智能、自動控制、系統(tǒng)科學等領域國家重大研究課題的共性基礎問題!陡蓴_對抗環(huán)境中的動態(tài)博弈理論:設計與分析》從多源干擾和惡意攻擊等環(huán)境對博弈過程的影響出發(fā),面向動態(tài)博弈策略的設計與分析開展了深入研究。提出具有干擾觀測器前饋策略反饋策略形式的一系列復合博弈方法。該方法突破
《工程數(shù)學(第三版)》是在2015年8月出版的《工程數(shù)學》(第二版)的基礎上修訂而成的,是科學出版社十三五普通高等教育本科規(guī)劃教材、海軍院校重點教材。《工程數(shù)學(第三版)》共三篇14章,包括線性代數(shù)、概率論、數(shù)理統(tǒng)計等基本內(nèi)容,涵蓋了《全國碩士研究生入學統(tǒng)一考試數(shù)學考試大綱(2010年版)》的相關知識點!豆こ虜(shù)學(第
本書是在充分研究高職高專大眾化發(fā)展趨勢的情況下,依照教育部《高職高專教育數(shù)學課程的基本要求》與《高職高專教育人才培養(yǎng)目標及規(guī)格》,結合高職高專教學改革的經(jīng)驗及高職數(shù)學學習的實際需要,圍繞高等職業(yè)教育工學結合的人才培養(yǎng)模式,服務理工類專業(yè)人才的培養(yǎng)目標進行編寫的。本書以知識內(nèi)容必需、夠用為原則,以培養(yǎng)學生可持續(xù)
本書是按照新形勢下高職高專數(shù)學教學改革的精神,針對高職高專學生學習的特點,結合編者多年的教學實踐編寫而成的。全書分為三篇,包括微積分基礎、線性代數(shù)初步及概率統(tǒng)計基礎。具體分為10章,包括:函數(shù)、極限與連續(xù),導數(shù)及其應用,積分及其應用,常微分方程,無窮級數(shù),空間解析幾何與向量代數(shù),行列式,矩陣,隨機事件與概率,
本書從實用性角度,介紹Python語言的相關內(nèi)容;以大學數(shù)學知識為背景,安排方程求根、數(shù)值積分、數(shù)值微分、線性代數(shù)、優(yōu)化方法、概率統(tǒng)計等相關內(nèi)容實驗;以數(shù)學前沿算法為背景,安排幾何分形、動態(tài)仿真、遺傳算法、蟻群算法等實驗。