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本書是《概率統(tǒng)計引論（第二版）》（魏立力等編著）的配套輔導書，共分9章47節(jié)，除5.1節(jié)外，每1節(jié)都包括了4部分內(nèi)容：內(nèi)容概要——主要概念與結論的圖譜；有問有答——對有關內(nèi)容可能會產(chǎn)生的疑問及解答；內(nèi)容進階——相關內(nèi)容的注釋、補充和引導；習題詳解——原《引論》每一道習題的詳細解答。

"本教材以工科專業(yè)背景為依托，將數(shù)學知識與專業(yè)、生活、人文、思政等元素相結合。涵蓋函數(shù)、極限與連續(xù)、導數(shù)及其應用、微分方程及其應用、不定積分、定積分及其應用、廣義積分及其應用、拉普拉斯變換、無窮級數(shù)與傅里葉變換、空間向量與解析幾何、多元函數(shù)微積分及其應用等知識點。全書共分八個章節(jié)，第一章以對工件平滑度的檢測為切入點，引

本書詳細介紹了ANSYS公司的有限元分析平臺Workbench2022的應用。通過本書的學習，讀者不僅能掌握軟件的基本操作，還能提高解決實際問題的能力。全書共13章，第1章以各個分析模塊為基礎，介紹ANSYSWorkbench2022的界面、啟動菜單設置及與常見CAD軟件集成等內(nèi)容。第2章～第13章以項目案例為指導，主

《應用隨機過程》為北京大學同名課程的教材，分為三個部分：馬氏鏈、跳過程和布朗運動。馬氏鏈是指離散時間參數(shù)、取值于離散狀態(tài)空間的馬爾可夫過程，是性質十分簡單而適用面又很廣的一類概率模型，包括隨機游動、分枝過程等常見模型。通過學習馬氏鏈的基本知識，如狀態(tài)分類、極限性質、平穩(wěn)分布、收斂速度等，可初步熟悉隨機過程的特性，掌握最

本書深入淺出地詳細講解概率論與數(shù)理統(tǒng)計方面的基礎知識及相關應用，內(nèi)容涵蓋概率論、隨機變量、特殊分布、估計、假設檢驗、基于正態(tài)分布的推斷、數(shù)據(jù)類型、兩樣本推斷、擬合優(yōu)度檢驗、回歸、變量分析、隨機區(qū)塊設計、非參數(shù)統(tǒng)計等。

本書聚焦當今多源信息融合技術的研究熱點，主要討論基于傳感器網(wǎng)絡的-致性卡爾曼濾波器的設計與穩(wěn)定性分析問題。本書分為兩個部分內(nèi)容:第一部分為第1~6章，主要討論幾類一致性卡爾曼濾波算法的穩(wěn)定性分析，研究了基于傳感器網(wǎng)絡的可觀性問題，先后提出了共同(完全)一致可觀性、加權一致可觀性及聯(lián)合一致可觀性等新穎的可觀性(可檢性)定

本書是《大學應用數(shù)學》教材的配套輔導書，編寫順序與《大學應用數(shù)學》的章節(jié)順序一致，強調通過知識講解提高學生的數(shù)學素養(yǎng)，突出數(shù)學思想的介紹和數(shù)學方法的應用。本書將每章內(nèi)容分為“本章歸納與總結”“典型例題解析”“本章測試題及解答”三個欄目。其中“本章歸納與總結”列出了本章學習的知識要點以及本章的重點和難點；“典型例題解析”

本書根據(jù)作者多年的教學實踐，從實例出發(fā)，注重講清概率統(tǒng)計的思想方法，內(nèi)容精練，通俗易懂，既考慮學時的限制,又注意學科的系統(tǒng)性和應用性。習題編排合理，補充了近年來部分考研試題。本書內(nèi)容包括：隨機事件與概率、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、大數(shù)定律與中心極限定理、統(tǒng)計量與抽樣分布、參數(shù)估計、假設檢驗、方差分析與回歸

本書按照2023年最新碩士研究生考研大綱的要求編寫，是一本適合考研復習使用的講解類全書。內(nèi)容包括基礎知識梳理、基本題型解析、經(jīng)典考研真題、大學生數(shù)學競賽真題以及綜合提升拓展等，匯集了高等數(shù)學考研的基本解題思路、方法和技巧，融入編者多年教學及考研輔導的經(jīng)驗總結。每章根據(jù)考綱劃分小節(jié)，節(jié)內(nèi)包括知識清單、高頻題型、核心考點、