本書內(nèi)容包括初等概率計算、隨機變量及其分布、數(shù)字特征、多維隨機向量、極限定理、統(tǒng)計學基本概念、點估計與區(qū)間估計、假設檢驗、回歸相關分析、方差分析等。書中選入了部分在理論和應用上重要,但一般認為超出本課程范圍的材料,以備教者和學者選擇。本書著重基本概念的闡釋,同時,在設定的數(shù)學程度內(nèi),力求做到論述嚴謹。在作者多年教學實踐
這本書從非數(shù)學的角度提供了有關實驗設計和分析的綜合處理,側重于基本概念而不是技術細節(jié)的計算。大部分討論都是根據(jù)來自眾多應用領域的實例進行的。主題包括隨機化的理由和實際困難、析因?qū)嶒炛谐霈F(xiàn)的各種因素、選擇實驗的規(guī)模、進行觀察的不同目的等等。大致內(nèi)容:關鍵假設、減少錯誤的設計、如何使用補充觀察來減少錯誤、隨機化、析因?qū)嶒灥?/p>
本教材以學生為中心,為本科二年級理工科學生設計的一學期雙語課程“概率論與數(shù)理統(tǒng)計”課程教材。本書旨在培養(yǎng)學生發(fā)現(xiàn)、分析和解決隨機現(xiàn)象中實際問題的能力,及由試驗數(shù)據(jù)對總體進行統(tǒng)計推斷的技巧,能夠獨立地運用課程中的基本理論處理廣泛存在的隨機問題。本書符合林業(yè)院校本科生的實際需要。內(nèi)容旨在為讀者研究概率統(tǒng)計問題提供充足的準備
本書是針對高等院校理工科高年級學生編寫的控制系統(tǒng)基礎理論教科書。本書全面系統(tǒng)地論述了控制系統(tǒng)狀態(tài)空間分析的基本方法及狀態(tài)空間綜合的基本理論與方法,包括:控制系統(tǒng)的狀態(tài)空間描述,控制系統(tǒng)狀態(tài)方程的解,線性控制系統(tǒng)的能控性和能觀測性,控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析,狀態(tài)反饋、輸出反饋、極點配置與狀態(tài)觀測器設計,以及最優(yōu)控制等基本內(nèi)容
本書基于MM算法原理和組裝分解技術系統(tǒng)地介紹了統(tǒng)計優(yōu)化問題中MM算法的構造方法及其性質(zhì)特征。本書共分7章內(nèi)容,具體包括緒論、凸性、MM算法與組裝分解技術、單(多)元分布參數(shù)估計的MM算法、混合模型的MM算法、生存模型的半?yún)?shù)估計與MM算法、收斂性與加速算法。本書的目的在于為讀者特別是統(tǒng)計工作者提供一套簡單、有效、可靠的
本書全面介紹了求解非線性規(guī)劃問題的無罰函數(shù)方法。從基礎概念出發(fā),逐步講解罰函數(shù)方法、傳統(tǒng)與修正濾子方法、非單調(diào)濾子方法、自適應濾子方法以及其他無罰函數(shù)方法等。書中不僅提供了理論分析,還結合了豐富的數(shù)值實驗,以證明算法的收斂性和有效性。本書融合了深人的理論探討和實際案例,為研究生提供了堅實的理論基礎和實踐操作指南。書中對
"本書根據(jù)高職院校人才培養(yǎng)目標,本著簡明、基礎、實用的原則,結合編者多年講授“高等數(shù)學”課所積累的教學經(jīng)驗編寫而成。本書以“以應用為目的,以必須夠用”為原則,充分考慮到不同專業(yè)需求,在課程結構上,既體現(xiàn)了數(shù)學的準確性與科學性,又不過分追求理論的嚴謹性,略去了大多數(shù)的定理證明。注重實踐和學生基本運算能力,分析問題能力和解
本書教你如何從基于時間的數(shù)據(jù)(如日志、客戶分析和其他事件流)中獲得即時、有意義的預測。在這本通俗易懂的書中,作者通過帶有注釋的Python代碼全面演示了用于時間序列預測的統(tǒng)計和深度學習方法。全書分為四部分:第一部分介紹時間序列預測的概念;第二部分介紹使用統(tǒng)計模型進行預測;第三部分介紹使用深度學習進行大規(guī)模預測;第四部分
本書前7章為操作基礎,詳細介紹了Ansys分析的基本步驟和方法:第1章Ansys概述;第2章幾何建模;第3章建模實例;第4章網(wǎng)格劃分;第5章施加載荷;第6章求解;第7章后處理。后8章為專題實例,按不同的分析專題講解了各種分析專題的參數(shù)設置方法與技巧:第8章靜力分析;第9章模態(tài)分析;第10章諧響應分析;第11章瞬態(tài)動力學
作者基于豐富的教學經(jīng)驗,開發(fā)了一套全新的算法分類方法。該分類法站在通用問題求解策略的高度,對現(xiàn)有大多數(shù)算法進行了較為準確的分類,旨在引領讀者沿著清晰、一致、連貫的思路來探索算法的設計與分析。《算法設計與分析基礎(第3版詳解版)》適合用作算法設計與分析的基礎教材,也適合任何有興趣探究算法奧秘的讀者自學使用。