本書全面系統(tǒng)地介紹初等概率論的基本內(nèi)容，全書分為四章，內(nèi)容包括概率空間、隨機(jī)變量、隨機(jī)向量和極限定理初步。本書注重對基本概念的講解和基本思想的運(yùn)用，每章還有大量的注記或補(bǔ)充對基本內(nèi)容進(jìn)行拓展或延伸，此外每章都附有習(xí)題可供學(xué)生練習(xí)。本書體系完整，通俗易懂，適合作為高等院校統(tǒng)計學(xué)類、數(shù)學(xué)類和數(shù)據(jù)科學(xué)等理工科專業(yè)本科生的概率

馬氏過程的收斂速率問題是概率論中的經(jīng)典論題，本書從馬氏過程的基本概念談起，主要介紹馬氏過程的遍歷性和收斂速率方面的一些研究進(jìn)展，重點(diǎn)介紹排隊(duì)系統(tǒng)及其穩(wěn)定性，這也是馬氏過程的一個很重要的應(yīng)用。這包括作者本人的一些工作以及國內(nèi)外同行的成果。

《時間序列分析發(fā)展簡史》依據(jù)大量的原始文獻(xiàn)和相關(guān)研究文獻(xiàn)，盡可能地以概念、思想和方法形成與發(fā)展的時間順序?yàn)橹骶�，細(xì)致勾勒時間序列分析的起源、歷史發(fā)展的脈絡(luò)。同時《時間序列分析發(fā)展簡史》也為時間序列分析課程的理論教學(xué)和學(xué)習(xí)提供文化背景與學(xué)術(shù)支撐，為現(xiàn)代教學(xué)科研探尋方向。

本書架構(gòu)上分為概率論、數(shù)理統(tǒng)計、統(tǒng)計分析三個部分，章節(jié)設(shè)計由淺入深逐步遞進(jìn)。在概率論部分，第1章為概率論的基礎(chǔ)知識，為概率論的學(xué)習(xí)做預(yù)備，第2、3章為隨機(jī)變量的分布及其數(shù)字特征。在數(shù)理統(tǒng)計部分，第4章為數(shù)理統(tǒng)計基本概念，第5-6章為統(tǒng)計推斷。在統(tǒng)計分析部分，第7章通過案例及SPSS軟件介紹了常用的多元統(tǒng)計分析的應(yīng)用。教

《高斯隨機(jī)過程的局部時和隨機(jī)流形》主要介紹幾類高斯隨機(jī)過程在局部時和隨機(jī)流動形等方面的最新研究進(jìn)展，較為系統(tǒng)地講述局部時和隨機(jī)流動形這些概率論中的重要問題.主要內(nèi)容包括：①分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動、多分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動和次分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動等幾類高斯過程的局部時；②由分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動驅(qū)動的Ornstein-Uhlenbeck過程的碰撞局部時；③兩

本書分為8章，包括最優(yōu)控制理論涉及的基礎(chǔ)知識、最優(yōu)控制中的變分法、最小值原理、線性二次型最優(yōu)控制、離散時間系統(tǒng)的最優(yōu)控制、動態(tài)規(guī)劃以及微分對策問題。書中包括大量的例題及MATLAB實(shí)現(xiàn)方法，并通過工程應(yīng)用實(shí)例使得讀者能充分掌握最優(yōu)控制的基本理論及應(yīng)用。

仿真科學(xué)與技術(shù)屬于高新技術(shù)領(lǐng)域，是工業(yè)化社會向信息化社會前進(jìn)中產(chǎn)生的新興的科學(xué)技術(shù)學(xué)科，需求牽引力強(qiáng)、應(yīng)用領(lǐng)域廣。從我國仿真科學(xué)與技術(shù)的科學(xué)研究和高水平創(chuàng)新人才培養(yǎng)需求出發(fā)，由中國系統(tǒng)仿真學(xué)會組織，在國際交流合作的基礎(chǔ)上，集國內(nèi)高校與研究院所專家之力，完成了建模與仿真名詞術(shù)語集的編撰工作。建模與仿真名詞術(shù)語集共分兩大部

排序與時序最優(yōu)化引論

針對無線射頻識別（RadioFrequencyIdentification,RFID）技術(shù)選擇和物流外包服務(wù)商選擇等實(shí)際管理決策問題，如何提出一些科學(xué)合理的方法解決這些決策問題顯得尤為重要和緊迫。本文提出了兩種基于直覺模糊偏好關(guān)系的群決策方法，分別將其應(yīng)用于RFID技術(shù)選擇和物流外包服務(wù)商的選擇問題中。

本書內(nèi)容為：有限元法構(gòu)造及其在電子計算機(jī)實(shí)現(xiàn)解題的全過程，橢圓邊值問題變分原理、有限元解的收斂性、非標(biāo)準(zhǔn)有限元法，以及有限元法在科學(xué)與工程中的應(yīng)用，并且介紹了作者幾年來在工程問題中的部分研究結(jié)果。

在系統(tǒng)控制理論的研究中,隨著大數(shù)據(jù)和人工智能時代的到來，很多問題都涉及概率和數(shù)理統(tǒng)計，本書主要內(nèi)容就是介紹系統(tǒng)控制理論中概率和數(shù)理統(tǒng)計的實(shí)際應(yīng)用。以生動有趣、實(shí)際可用的案例說明概率論與數(shù)理統(tǒng)計在彩票、金融、估算、生產(chǎn)管理、體育和日常生活等領(lǐng)域的應(yīng)用。本書每個應(yīng)用案例從背景知識、實(shí)際案例、解決方案和拓展應(yīng)用的四個角度來闡

本書介紹均勻試驗(yàn)設(shè)計的理論、方法和應(yīng)用。均勻設(shè)計是一類模型未知的部分因子設(shè)計、計算機(jī)試驗(yàn)中的空間填充設(shè)計、超飽和設(shè)計或存在模型誤差的穩(wěn)健設(shè)計，該方法也可以應(yīng)用于混料試驗(yàn)。

本書是一本依據(jù)Origin軟件處理物理化學(xué)實(shí)驗(yàn)中一些典型和相對復(fù)雜應(yīng)用實(shí)例的實(shí)用教材，是編者在多年物理化學(xué)實(shí)驗(yàn)課程教學(xué)實(shí)踐的基礎(chǔ)上編寫的，涵蓋了物理化學(xué)實(shí)驗(yàn)中的誤差分析及數(shù)據(jù)處理、物理化學(xué)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的表達(dá)方法、Origin9.1的介紹及基本操作、數(shù)據(jù)表操作與管理、二維圖形繪制、曲線擬合、信號處理和譜線分析、物理化學(xué)實(shí)驗(yàn)數(shù)

**化是一門應(yīng)用性強(qiáng)且發(fā)展十分迅速的新興學(xué)科。本書旨在系統(tǒng)介紹近代優(yōu)化基本理論，主要研究線性規(guī)劃和二次規(guī)劃、二次約束二次規(guī)劃等基本問題及其對偶模型，特別強(qiáng)調(diào)Lagrange對偶方法和半定松弛技術(shù)的運(yùn)用，并以大量例子展示它們的特點(diǎn)，充分反映**化領(lǐng)域**研究成果。除預(yù)備知識外，本書主要內(nèi)容包括凸分析基礎(chǔ)、線性規(guī)劃、二次規(guī)

隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，統(tǒng)計學(xué)產(chǎn)生了一個非常重要的分支—非參數(shù)統(tǒng)計，它真正做到了“讓數(shù)據(jù)自身說話”，所以該分支在實(shí)踐中有著廣泛的應(yīng)用，近年來有關(guān)該領(lǐng)域的研究得到長足的發(fā)展。眾所周知，非參數(shù)估計中最重要的一步就是“窗寬選擇”，然而系統(tǒng)地研究這方面問題的專著尚未出現(xiàn)（就筆者本人而言），所以該項(xiàng)目成果利用最前沿的統(tǒng)計理論和方法來

本書介紹線性差分方程的基本概念、線性差分方程求解方法；討論線性差分算子的正性及相應(yīng)非線性邊值問題的正解的存在性和多解性；介紹線性差分方程Disconjugacy的概念并研究線性差分方程邊值問題Green函數(shù)的符號；建立帶不定權(quán)的二階線性差分方程邊值問題的譜理論及離散Fucik譜理論；分別在非共振情形和共振情形下證明非線

目前，應(yīng)用較為廣泛的EIV模型參數(shù)估計算法主要是基于奇異值分解與基于拉格朗日函數(shù)的參數(shù)估計算法�；�于奇異值分解的參數(shù)估計算法是基于數(shù)值逼近理論的總體最小二乘解，在測繪數(shù)據(jù)處理中普遍存在觀測數(shù)據(jù)精度不等，基于數(shù)值逼近理論的EIV模型參數(shù)估計無法獲得平差模型具有統(tǒng)計意義的最佳估值。鑒于此，本書重點(diǎn)闡述能夠顧及模型隨機(jī)性質(zhì)的

本書共6章，內(nèi)容包括緒論，基礎(chǔ)理論，擴(kuò)展有限元法的基本框架，局部網(wǎng)格替代的擴(kuò)展有限元法，相互作用積分法，LMR-XFEM在線彈性斷裂力學(xué)中的應(yīng)用。書后還附有相關(guān)資料供讀者參考。本書將理論與實(shí)際運(yùn)算相結(jié)合，具有較強(qiáng)的實(shí)用性和針對性，可供從事有限元、擴(kuò)展有限元程序編制和二次開發(fā)的研究人員，以及機(jī)械、土木、礦業(yè)、航空航天工程

本書給出了概率論與數(shù)理統(tǒng)計的相關(guān)習(xí)題，書中共有8章，包括隨機(jī)事件與概率、隨機(jī)變量及其分布、多維隨機(jī)變量及其概率分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、樣本及抽樣分布、參數(shù)估計和假設(shè)檢驗(yàn)等相關(guān)知識的總結(jié)和習(xí)題。

內(nèi)容包括：概率論部分：隨機(jī)事件的概率、隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、大數(shù)定理和中心極限定理等。數(shù)理統(tǒng)計部分：樣本及抽樣分布、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗(yàn)、回歸分析與主成分分析等。行列式、矩陣、線性方程組理論、向量組理論、特征值和特征向量、二次型以及線性代數(shù)的經(jīng)濟(jì)應(yīng)用等。