本書內(nèi)容包括概率論基礎(chǔ)知識、隨機(jī)過程的基本概念、隨機(jī)過程的基本概念、均方微積分、泊松過程、平穩(wěn)過程、馬爾可夫過程等隨機(jī)過程的基本理論與簡單應(yīng)用的有關(guān)習(xí)題解答。

本書以概要形式講述超小波分析的基本理論，并緊密結(jié)合實踐應(yīng)用研究。具體內(nèi)容包括：超小波分析的學(xué)習(xí)方法、多分辨分析和塔式算法、方向波與楔波變換等。

全書以矩陣為主線，分為線性空間、方陣的相似標(biāo)準(zhǔn)形、矩陣分析、線性方程組、線性規(guī)劃、二人有限對策和決策分析共7章，針對應(yīng)用數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課程學(xué)時短、內(nèi)容豐富的特點(diǎn)，同時照顧不同專業(yè)讀者的知識結(jié)構(gòu)，將泛函分析、矩陣論、數(shù)值分析、運(yùn)籌學(xué)和應(yīng)用概率論等內(nèi)容進(jìn)行精心的取舍和有機(jī)的融合，避免內(nèi)容重復(fù)和簡單疊加，找出它們之間的內(nèi)在關(guān)系，使

數(shù)學(xué)是研究現(xiàn)象的現(xiàn)代概率論和數(shù)理統(tǒng)計理論的統(tǒng)稱，包括鞅論、分析、Bayes統(tǒng)計、統(tǒng)計決策理論等。本書由預(yù)備知識、過程、分析簡介以及Bayes統(tǒng)計推斷和統(tǒng)計決策概要四部分組成。本書可供高等院校非概率統(tǒng)計專業(yè)的研究生作為教材使用，也可供教師及工程技術(shù)人員參考。

《21世紀(jì)高等院校規(guī)劃教材·概率論與數(shù)理統(tǒng)計》理論嚴(yán)謹(jǐn)，內(nèi)容編排上突出重點(diǎn)，分散難點(diǎn)，概念的敘述力求清晰易懂，并注意與實際問題相結(jié)合。《21世紀(jì)高等院校規(guī)劃教材·概率論與數(shù)理統(tǒng)計》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)定律及中心極限定理，數(shù)理統(tǒng)計的基本概念，

本書介紹了小波分析的理論基礎(chǔ)，包括小波基礎(chǔ)知識、連續(xù)小波變換、離散小波變換、多分辨率分析與正交變換和多采樣濾器組、二維小波變換與圖像處理及小波包的基本原理等。

本書主要介紹優(yōu)化問題和優(yōu)化算法及其分類，介紹遺傳算法、免疫克隆選擇算法、粒子群算法和蟻群算法的優(yōu)化流程、機(jī)制與特點(diǎn)、收斂性理論、參數(shù)選取與實現(xiàn)技術(shù)、算法改進(jìn)等內(nèi)容，并對改進(jìn)的算法進(jìn)行了仿真研究和參數(shù)取值分析。

本書內(nèi)容包括最優(yōu)化基礎(chǔ)、線性規(guī)劃、對偶線性規(guī)劃、無約束最優(yōu)化方法、約束優(yōu)化方法、直接搜索的方向加速法、多目標(biāo)優(yōu)化、動態(tài)規(guī)劃等內(nèi)容。

本書討論了測量定義和一般性信息融合問題、可視化技術(shù)、符號化測量理論和模糊傳感器，闡述了多維數(shù)據(jù)傳統(tǒng)多元統(tǒng)計圖表示和多維數(shù)據(jù)的多元圖表示數(shù)學(xué)原理，多維數(shù)據(jù)的降維和信息融合方法及多維數(shù)據(jù)的聚類和分類等。

本書首先從靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)的模型表達(dá)、推理及學(xué)習(xí)入手，進(jìn)而針對動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理算法、平穩(wěn)系統(tǒng)動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)模型設(shè)計等方面進(jìn)行了論述。