本書介紹了科學(xué)和工程實(shí)際中常用的數(shù)值計(jì)算方法及其相關(guān)的理論，內(nèi)容包括線性方程組的數(shù)值解法、非線性方程（組）的數(shù)值解法、插值法、函數(shù)逼近、數(shù)值積分與數(shù)值微分、常微分方程數(shù)值解法、矩陣特征問(wèn)題的數(shù)值計(jì)算。每章都有相關(guān)的Matlab應(yīng)用函數(shù)、主要數(shù)值方法的Matlab程序，并配有應(yīng)用例題、數(shù)值計(jì)算習(xí)題和實(shí)驗(yàn)題。為便于自學(xué)，數(shù)

概率論是研究隨機(jī)現(xiàn)象數(shù)量規(guī)律的數(shù)學(xué)分支。以嚴(yán)格的概率理論為基礎(chǔ)，數(shù)理統(tǒng)計(jì)則研究如何根據(jù)數(shù)據(jù)對(duì)隨機(jī)現(xiàn)象的客觀規(guī)律作出估計(jì)與推斷�！陡怕收撆c數(shù)理統(tǒng)計(jì)》為適應(yīng)新形勢(shì)下的大學(xué)數(shù)學(xué)教育需求，并結(jié)合編委會(huì)成員多年的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)和體會(huì)編寫而成，在內(nèi)容體系、觀點(diǎn)和方法等方面進(jìn)行了嘗試和創(chuàng)新�！陡怕收撆c數(shù)理統(tǒng)計(jì)》共八章，第1章至第5章為概率

《概率論講義=LectureNotesonProbabilityTheory：英文》是全英文撰寫，共六章，內(nèi)容包括：概率及概率空間，隨機(jī)變量及分布函數(shù)，聯(lián)合分布隨機(jī)變量，隨機(jī)變量的期望與方差，隨機(jī)變量的特征函數(shù)，大數(shù)定律與中心極限定理。《概率論講義=LectureNotesonProbabilityTheory：英文》

本書按新時(shí)期大學(xué)數(shù)學(xué)教學(xué)大綱要求編寫而成，內(nèi)容豐富，理論嚴(yán)謹(jǐn)，思路清晰，例題典型，方法性強(qiáng).本書注重分析解題思路與規(guī)律，并與現(xiàn)實(shí)生活中的問(wèn)題緊密結(jié)合，對(duì)培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣及提高分析問(wèn)題與解決問(wèn)題的能力將起到較大作用.全書共分九章，內(nèi)容涵蓋隨機(jī)事件、一維隨機(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

《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》是根據(jù)高等院校概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)課程教學(xué)的基本要求，結(jié)合我們多年來(lái)對(duì)概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)課程教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)方法改革與創(chuàng)新的成果而編寫的.《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》主要內(nèi)容包括：概率論的基本概念、一維隨機(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)定律與中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念、參數(shù)估計(jì)、

互補(bǔ)約束優(yōu)化是一類帶均衡約束的數(shù)學(xué)規(guī)劃問(wèn)題,在工程設(shè)計(jì)、交通網(wǎng)絡(luò)、通信網(wǎng)絡(luò)、**控制、經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用.本書主要介紹互補(bǔ)約束優(yōu)化的理論和算法,內(nèi)容包括互補(bǔ)約束優(yōu)化的應(yīng)用背景及其約束規(guī)格和**性條件、線性互補(bǔ)約束優(yōu)化的快速算法、非線性互補(bǔ)約束優(yōu)化的光滑化算法、非線性互補(bǔ)約束優(yōu)化的松弛方法等.

本書介紹非參數(shù)統(tǒng)計(jì)的基本概念和方法,其內(nèi)容包括預(yù)備知識(shí)、U統(tǒng)計(jì)量、基于二項(xiàng)分布的檢驗(yàn)、列聯(lián)分析、秩檢驗(yàn)、檢驗(yàn)的功效與漸近相對(duì)效率、概率密度估計(jì)、非參數(shù)回歸.每一章內(nèi)容都著重闡述非參數(shù)統(tǒng)計(jì)推斷的一般處理技術(shù)和原則,并給出一些典型例子.各章后面的習(xí)題側(cè)重于應(yīng)用.本書的特點(diǎn)是側(cè)重于介紹非參數(shù)統(tǒng)計(jì)在各應(yīng)用領(lǐng)域中的常用方法,盡可

經(jīng)濟(jì)學(xué)家保羅·薩繆爾森曾說(shuō)：“要想在現(xiàn)代社會(huì)里做一個(gè)有文化的人，你就必須對(duì)博弈論有一個(gè)大致的了解�！辈┺氖腔�動(dòng)決策論，不是一個(gè)人的游戲，因?yàn)槲覀兊男袨闀?huì)直接影響到對(duì)方的反應(yīng)和決策。想要在有形或無(wú)形的談判桌上獲益更多，你爭(zhēng)我?jiàn)Z、贏家通吃的做法并不理性，也無(wú)法實(shí)現(xiàn)目標(biāo)，我們要學(xué)會(huì)分析和預(yù)測(cè)對(duì)方的想法和行為，在

利用時(shí)間序列預(yù)測(cè)技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，可以推測(cè)事物發(fā)展的未來(lái)趨勢(shì)。然而傳統(tǒng)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)技術(shù)模型構(gòu)建簡(jiǎn)單，對(duì)于數(shù)據(jù)包含的信息挖掘與剖析不夠深入。因此，采用基于群智能優(yōu)化算法的預(yù)測(cè)理論解決時(shí)間序列分析與預(yù)測(cè)問(wèn)題，是近年來(lái)的研究熱點(diǎn)之一�！痘�于群智能優(yōu)化算法的預(yù)測(cè)理論與方法的研究及應(yīng)用》闡述了基于群智能優(yōu)化算法的預(yù)測(cè)理論

本書以隨機(jī)過(guò)程的統(tǒng)計(jì)特征和性質(zhì)為主線,旨在將實(shí)際應(yīng)用和理論推導(dǎo)聯(lián)系起來(lái),通過(guò)概念、定理、例題、詳細(xì)的習(xí)題,盡量體現(xiàn)隨機(jī)過(guò)程的理論基礎(chǔ)及應(yīng)用價(jià)值,以保證教材的綜合性、整體性和前瞻性,從而使統(tǒng)計(jì)類專業(yè)和其他工程類專業(yè)、管理類專業(yè)的學(xué)生較為熟練地掌握隨機(jī)過(guò)程的理論和應(yīng)用.本書共九章,全書內(nèi)容包括隨機(jī)過(guò)程的基本概念、隨機(jī)過(guò)程的