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本書以數(shù)值分析原理為綱,以算法設(shè)計(jì)為本,基于Python語言,詳細(xì)介紹了原理分析到自編碼算法設(shè)計(jì)與應(yīng)用的過程和思想,旨在提升學(xué)生的數(shù)值計(jì)算和實(shí)踐編碼能力,其數(shù)值算法設(shè)計(jì)思想可遷移到機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí),為學(xué)術(shù)深造和應(yīng)用研究奠定科學(xué)計(jì)算和自編碼基礎(chǔ).本書共包含數(shù)值分析的12個領(lǐng)域,教師可以根據(jù)不同的學(xué)習(xí)對象和教學(xué)目的選擇相

《隨機(jī)分析與控制簡明教程》介紹隨機(jī)分析及隨機(jī)控制的基本理論與方法.第1章介紹布朗運(yùn)動與鞅,涵蓋定義、停時定理、Doob不等式、下鞅的Doob-Meyer分解定理、Meyer過程等內(nèi)容;第2章介紹隨機(jī)積分、It.公式、鞅表示定理,以及測度變換的Girsanov定理.第3章介紹隨機(jī)微分方程基礎(chǔ):解的存在唯一性、解對系數(shù)的連

本書系統(tǒng)地介紹了多元統(tǒng)計(jì)分析中的經(jīng)典理論和方法，重點(diǎn)講解了多元正態(tài)總體的參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)、聚類分析、判別分析、主成分分析、因子分析、對應(yīng)分析、典型相關(guān)分析。本書力求以統(tǒng)計(jì)思想為主線，以SPSS軟件為工具，深入淺出地介紹各種多元統(tǒng)計(jì)方法的理論和應(yīng)用，以大量實(shí)際問題為背景，介紹多元統(tǒng)計(jì)分析的基本概念和方法，具有很強(qiáng)的實(shí)用

本書根據(jù)高等學(xué)校非數(shù)學(xué)類專業(yè)“概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)”課程的教學(xué)要求和教學(xué)大綱，將新工科理念與國際化深度融合，借鑒國內(nèi)外優(yōu)秀教材的特點(diǎn)，結(jié)合山東大學(xué)數(shù)學(xué)團(tuán)隊(duì)多年的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)編寫完成.本書共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)變量及其分布、數(shù)字特征與極限定理、統(tǒng)計(jì)量及其分布、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)在

本書介紹計(jì)算機(jī)上常用的數(shù)值計(jì)算方法，闡明數(shù)值計(jì)算方法的基本理論和實(shí)現(xiàn)，討論一些數(shù)值計(jì)算方法的收斂性和穩(wěn)定性，以及數(shù)值計(jì)算方法在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)時的一些問題。內(nèi)容包括數(shù)值計(jì)算引論、非線性方程的數(shù)值解法、線性方程組的數(shù)值解法、插值法、曲線擬合的最小二乘法、數(shù)值積分和數(shù)值微分、常微分方程初值問題的數(shù)值解法。各章內(nèi)容有一定的獨(dú)立性

試驗(yàn)設(shè)計(jì)是近代科學(xué)發(fā)展的重要基礎(chǔ)理論之一。它研究不同條件下各種試驗(yàn)的*優(yōu)設(shè)計(jì)準(zhǔn)則、構(gòu)造和分析的理論與方法。為適應(yīng)現(xiàn)代試驗(yàn)的需要，作者于2006年開始建立了一個新的*優(yōu)因子分析設(shè)計(jì)理論，包括*優(yōu)性準(zhǔn)則、*優(yōu)設(shè)計(jì)構(gòu)造，以及他們在各種不同設(shè)計(jì)類中的推廣�！�*優(yōu)因析設(shè)計(jì)理論（英）》*先給出近代試驗(yàn)設(shè)計(jì)，主要是多因子試驗(yàn)設(shè)計(jì)的基

最優(yōu)化理論與方法是計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、人工智能及相關(guān)專業(yè)的主干課程之一。本書結(jié)合最優(yōu)化理論與方法的基本原理和各種高效算法的實(shí)際應(yīng)用，系統(tǒng)地介紹了最優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)建模方法，并融入了和最優(yōu)化理論與方法課程密切相關(guān)的思政元素。全書共9章，第1章為引言，第2～9章全面系統(tǒng)地介紹了相關(guān)數(shù)學(xué)知識、線性規(guī)劃、單純形方法、對偶理論和靈敏

現(xiàn)代控制理論基礎(chǔ)是控制類專業(yè)的一門重要的基礎(chǔ)課程。本教材以線性系統(tǒng)為研究對象，對線性系統(tǒng)的時間域理論進(jìn)行了全面的論述，主要內(nèi)容包括系統(tǒng)的狀態(tài)空間描述、線性系統(tǒng)的運(yùn)動分析、線性系統(tǒng)的能控性與能觀測性、系統(tǒng)運(yùn)動的穩(wěn)定性和線性定常系統(tǒng)的綜合等。每章都配有較豐富的例題和習(xí)題，便于讀者自學(xué)和練習(xí)。本教材內(nèi)容突出基礎(chǔ)性，理論講解簡

本書在簡要介紹概率論知識的基礎(chǔ)上，著重介紹常用的數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法和隨機(jī)過程模型，其中數(shù)理統(tǒng)計(jì)部分包含數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析與正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)、回歸分析等；隨機(jī)過程部分包含隨機(jī)過程的基本概念、泊松過程、高斯過程與隨機(jī)微分方程、馬爾可夫鏈等。這些內(nèi)容可為解決自然科學(xué)、工程技術(shù)、社會科學(xué)等領(lǐng)域的復(fù)雜隨機(jī)問題

貝葉斯是當(dāng)前人工智能的重要基礎(chǔ)之一。目前市面上有關(guān)貝葉斯的書籍，大多是從工科角度去闡述貝葉斯定理的推導(dǎo)和應(yīng)用，因此運(yùn)用了非常多的煩瑣公式、定理和推導(dǎo)。而貝葉斯應(yīng)用卻是非常廣泛的，絕不僅僅是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個工具，還可以上升到一套科學(xué)思維方法論。本書主要以貝葉斯為核心，講授了一些重要的思維方式，包括概率思維、最大似然估計(jì)、貝