本書是在作者多年對本二工學類、經(jīng)濟類不同專業(yè)概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程授課經(jīng)驗基礎(chǔ)之上，編寫的一本以實用性、簡潔性和基礎(chǔ)性為特點的大學本科公共必修課教材，包含概率論基礎(chǔ)部分和數(shù)理統(tǒng)計基礎(chǔ)部分。其中，概率論基礎(chǔ)部分包括：概率論的基本概念、一維隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律和中心極限定理。數(shù)
本書主體內(nèi)容分為八個章節(jié)，分別為緒論、巖石單軸抗壓試驗求解實例、應力強度因子求解實例、層狀復合體SHPB動態(tài)沖擊實例、簡支梁受純彎曲作用實例、邊坡穩(wěn)定性求解實例、隧道工程實例分析和炸藥在巖土體內(nèi)部爆炸分析。每一章均包括問題描述、操作詳解、結(jié)果查看三個部分�！皢栴}描述”部分明確了每個實例的工程背景、基本參數(shù)和研究目的，使
《實用統(tǒng)計計算》系統(tǒng)而全面地介紹了統(tǒng)計計算和應用的各種原理、方法及在計算機上應用的步驟和R語言編程的例解等，以幫助讀者在掌握這些原理方法的同時，能應用這些統(tǒng)計計算方法編寫程序，解決實際問題，從而提高其現(xiàn)代統(tǒng)計分析計算應用的實際能力。具體包括統(tǒng)計計算中所用的基礎(chǔ)數(shù)值計算方法、矩陣計算方法、基礎(chǔ)統(tǒng)計計算、隨機數(shù)的產(chǎn)生及檢驗
智能優(yōu)化算法是人工智能的核心技術(shù)之一。本書主要從原理和設(shè)計兩方面對智能優(yōu)化算法進行深入解析。全書內(nèi)容共７章，其中，第１章介紹智能優(yōu)化算法的一些基本定義和基礎(chǔ)知識；第２-６章分別討論通過模擬基于進化規(guī)律、物理原理、化學原理、人類行為、群智能等不同機理而產(chǎn)生的五類智能優(yōu)化算法，每類算法重點介紹幾個典型算法的求解原理、優(yōu)化策
本書主要介紹了基于線性系統(tǒng)控制器設(shè)計理念的非線性系統(tǒng)控制器的設(shè)計思想和基于李雅普諾夫穩(wěn)定性理論的直接非線性系統(tǒng)控制器的設(shè)計思想，共9章，覆蓋了關(guān)于非線性系統(tǒng)和非線性控制發(fā)展的主要成果，并且結(jié)合作者的工程實踐經(jīng)歷，在第9章給出關(guān)于飛行器、船舶等非線性系統(tǒng)控制器的設(shè)計案例。
本書是作者結(jié)合了多年來的教學經(jīng)驗，為適應信息與計算科學專業(yè)教學和發(fā)展而編寫。全書共十一章，第一章介紹了常微分方程初值問題的數(shù)值方法；第二、三、四章分別探討了橢圓型、拋物型和雙曲型方程的有限差分法；第五到九章深入討論了邊值問題的變分形式與Ritz-Galerkin法、有限元法及其多種變體，包括有限體積元法、間斷Galer
本書是作者長期在高等院校從事概率統(tǒng)計教學經(jīng)驗的總結(jié)和升華。本書緊密結(jié)合目前學生的數(shù)學基礎(chǔ)現(xiàn)狀，遵循學習概率統(tǒng)計的認識規(guī)律性，提煉出本門課程對學生的基本要求、中等要求和高級要求，分別形成基礎(chǔ)篇、中級篇和高級篇。將概率統(tǒng)計的難點分散，對基本概念和基本理論和方法進行重點講授，使學生在學習過程中易于理解，此種起點低，循序漸進，
本書主要為考研數(shù)學概率論與數(shù)理統(tǒng)計相關(guān)知識，還附帶習題及答案。
置信規(guī)則庫推理模型是基于數(shù)據(jù)的決策理論與方法中一個新興的分支，具有合理的知識表示方式和透明的規(guī)則推理過程，在其發(fā)展過程中分成了交集置信規(guī)則庫、并集置信規(guī)則庫和擴展置信規(guī)則庫推理模型。依據(jù)這三個推理模型所適用數(shù)據(jù)情形的差異，本書在第一部分回顧置信規(guī)則庫推理模型的基本理論的基礎(chǔ)上，分別于第二～第四部分在小規(guī)模低維度、小規(guī)模
本書為《基于算例的科學計算引論(基礎(chǔ)篇)》一書的配套教學用書，內(nèi)容包括科學計算、非線性方程求根、線性方程組的直接法、插值與逼近、數(shù)值積分與數(shù)值微分等五章，每章又基本包含內(nèi)容提要、典型例題解析、教材習題解析、補充練習等四小節(jié)。書中一些例題應用Mathematica編程完成，既有助于讀者加深對算法的理解，還有助于其提升解決
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