本書系統(tǒng)闡述模糊邏輯標(biāo)準(zhǔn)完備性證明的各種方法和理論，為初學(xué)者盡可能多的提供理論和技術(shù)上的細(xì)節(jié)，使其能盡快進入這一課題的研究工作。特別地，較為詳細(xì)的介紹了作者在這些方面所做的工作，對IUL完備性的證明進行了詳細(xì)的論述，并針對主算法的最困難部分給出了實例,這在一般地論文寫作是不可能的。
本書是根據(jù)教育部最新制定的《高職高專教學(xué)課程教學(xué)基本要求》和《高職高專教育專業(yè)人才培養(yǎng)目標(biāo)及規(guī)格》，并結(jié)合我院各專業(yè)及生源的實際情況，由我院長期從事高職數(shù)學(xué)教學(xué)的教師編寫。本書適用于高職高專工科類和經(jīng)濟管理類及計算機各專業(yè)，也可作為“專升本”考試培訓(xùn)教材和自學(xué)考試的教材或參考書。 內(nèi)容包括：極限與連續(xù)、導(dǎo)數(shù)與微分、導(dǎo)
本書主要介紹數(shù)值計算原理及其實現(xiàn),內(nèi)容包括數(shù)值逼近、數(shù)值代數(shù)以及常微分方程的初值問題數(shù)值求解,還提供了主要算法的MATLAB命令和程序源代碼.全書共9章,包括數(shù)學(xué)基礎(chǔ)與誤差理論、插值法、函數(shù)逼近與曲線擬合、數(shù)值積分與數(shù)值微分、非線性方程求根、線性方程組的直接法和迭代法、方陣特征值的數(shù)值方法、常微分方程初值問題數(shù)值解等,
本書概率論部分包括：隨機事件與概率，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)理統(tǒng)計部分包括：統(tǒng)計學(xué)的基本概念，參數(shù)估計，假設(shè)檢驗，回歸分析與相關(guān)分析，方差分析等，Excel在概率統(tǒng)計中的應(yīng)用等。本書要求讀者學(xué)習(xí)過高等數(shù)學(xué)和線性代數(shù)課程。
《控制論》一書是美國應(yīng)用數(shù)學(xué)家、控制論創(chuàng)始人維納的經(jīng)典著作，書中體現(xiàn)的深刻思想對傳統(tǒng)的科學(xué)方法論是一個巨大的沖擊，對現(xiàn)代科學(xué)與技術(shù)的進步產(chǎn)生了重大的影響，尤其是現(xiàn)代計算技術(shù)、控制技術(shù)、通信技術(shù)、自動化技術(shù)、生物學(xué)和醫(yī)學(xué)理論等領(lǐng)域。在《控制論》中，維納把控制和通信統(tǒng)一起來處理，并在更廣的意義上來理解信息，把信息作為研究控
本書系統(tǒng)地介紹了不確定統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論與支持向量機，除扼要介紹國內(nèi)外其他學(xué)者的研究成果外，主要介紹作者已公開發(fā)表的系列研究工作.主要內(nèi)容包括:廣義不確定集、廣義不確定測度與廣義不確定變量、不確定學(xué)習(xí)過程的一致性、不確定學(xué)習(xí)過程收斂速度的界、控制不確定學(xué)習(xí)過程的推廣能力、概率測度空間上基于實隨機樣本的支持向量機、概率測度空間
本書闡述了數(shù)值計算方法的基本理論和方法，包括數(shù)值計算的基本概念、解線性方程組的直接法和迭代法、一元非線性方程迭代法、插值法與最小二乘擬合、數(shù)值微分和數(shù)值積分、特征值問題的數(shù)值方法、常微分方程初值問題的數(shù)值解法以及偏微分方程數(shù)值解簡介等。書中有豐富的例題、習(xí)題和上機實驗題。本書既注重數(shù)值算法的實用性，又注意保持理論分析的
統(tǒng)計分析是經(jīng)濟分析的一種，是實現(xiàn)統(tǒng)計職能的重要手段。其主要目的是運用統(tǒng)計數(shù)據(jù)，抓住工作重點，針對社會關(guān)注的熱點和難點進行分析判斷，找出數(shù)據(jù)背后的邏輯，為決策服務(wù)。與其他經(jīng)濟分析或經(jīng)濟研究一樣，撰寫統(tǒng)計分析首先就要解決寫什么的問題。點題實質(zhì)上是指導(dǎo)研究。通過點題開展統(tǒng)計分析，發(fā)揮了獨特而重要的作用。作者在統(tǒng)計部門工作多年
本書主要介紹統(tǒng)計學(xué)中的回歸分析方法基礎(chǔ)以及在機器學(xué)習(xí)方向上的應(yīng)用。介紹回歸分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的同時，以統(tǒng)計學(xué)和機器學(xué)習(xí)相結(jié)合的手段介紹回歸分析領(lǐng)域在近年來取得的各種重要結(jié)果和突破。特別是在大數(shù)據(jù)背景下，回歸分析的正則化問題的快速求解算法。本書在介紹基礎(chǔ)知識的同時，也強調(diào)回歸分析在實際中的應(yīng)用，書中配有大量的案例及其R語言的
本書主要介紹信號完整性（SignalIntegrity，SI）、電源完整性（PowerIntegrity，PI）和電磁兼容性（ElectromagneticCompatibility，EMC）等的基礎(chǔ)知識和設(shè)計要點，并結(jié)合實例詳細(xì)介紹了利用ANSYS2019仿真平臺完成相關(guān)仿真與分析的方法，使讀者不僅能深入了解高速電路
本書為中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)數(shù)學(xué)類本科生的“概率論”教材,既保留了第二版中原有的基本內(nèi)容:初等概率論、隨機變量、隨機向量、數(shù)字特征與特征函數(shù)、極限定理等,又根據(jù)國際通用表述習(xí)慣和教學(xué)需求調(diào)整了敘述方式和部分內(nèi)容,增加了例題,使得主干脈絡(luò)更清楚,枝葉更豐滿.《BR》本書內(nèi)容豐富,敘述嚴(yán)謹(jǐn),深入淺出,既以生動淺顯的方式說明了概率
本書系統(tǒng)地介紹了數(shù)值分析的基本概念、基礎(chǔ)理論、基本數(shù)值方法和具有實際應(yīng)用背景的數(shù)值方法的實現(xiàn)過程。主要包括：數(shù)值計算基礎(chǔ)、解非線性方程的數(shù)值方法、解線性方程組的直接方法、多項式逼近和插值法、逼近理論與最小二乘法、解線性方程組的迭代法、數(shù)值微分與數(shù)值積分、解非線性方程組的數(shù)值方法、矩陣特征值與特征向量的近似計算、常微分方
本書參照教育部高等學(xué)校大學(xué)數(shù)學(xué)課程教學(xué)指導(dǎo)委員會制定的“非數(shù)學(xué)類專業(yè)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課程教學(xué)基本要求”編寫而成。全書共分10章，內(nèi)容包括隨機事件與概率、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、概率模型及其應(yīng)用、數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、方差分析與回歸分析、SPSS統(tǒng)計軟件介紹與統(tǒng)計模型應(yīng)用。
本書講解概率論的基礎(chǔ)內(nèi)容，包括組合分析、概率論公理、條件概率、離散型隨機變量、連續(xù)型隨機變量、隨機變量的聯(lián)合分布、期望的性質(zhì)、極限定理和模擬等，內(nèi)容豐富，通俗易懂，并配有豐富的例子和大量習(xí)題，涉及物理學(xué)、生物學(xué)、化學(xué)、遺傳學(xué)、博弈論、經(jīng)濟學(xué)等多方面的應(yīng)用，極具啟發(fā)性。
本書系統(tǒng)介紹科學(xué)與工程計算中常用的數(shù)值計算方法和理論，主要內(nèi)容包括誤差分析、解線性方程組的直接方法和迭代方法、非線性方程（組）的數(shù)值解法、插值法、函數(shù)逼近與曲線擬合、數(shù)值積分與數(shù)值微分、常微分方程的數(shù)值解法、矩陣特征值與特征向量的數(shù)值解法，以及MATLAB軟件在數(shù)值計算中的應(yīng)用.《BR》本書內(nèi)容豐富，論述翔實、嚴(yán)謹(jǐn)，重
本書分為模塊介紹和應(yīng)用實例兩篇，將相關(guān)理論、工程分析經(jīng)驗與案例相結(jié)合，向讀者詮釋了ABAQUS的基本功能、應(yīng)用領(lǐng)域及具體操作方法。書中詳細(xì)介紹了ABAQUS的幾何建模，網(wǎng)格劃分，分析步、相互作用、載荷與邊界條件，分析與后處理及優(yōu)化等模塊的常用功能和使用技巧。在此基礎(chǔ)上，較為全面地講解了ABAQUS工程實例，包括接觸分析
本書針對ANSYS公司的有限元分析平臺Workbench2020，詳細(xì)介紹了軟件的功能及應(yīng)用。本書內(nèi)容豐富且涉及領(lǐng)域較廣，使讀者在掌握軟件操作的同時，也能掌握解決相關(guān)工程領(lǐng)域?qū)嶋H問題的思路與方法，并能自如地解決本領(lǐng)域所出現(xiàn)的問題。全書分為6篇，共26章，第1篇從有限元分析著手，講解工程問題的數(shù)學(xué)物理方程及Workben
本書是為“概率論與數(shù)理統(tǒng)計”課程的學(xué)習(xí)而編寫的指導(dǎo)性教材，本書總結(jié)歸納了“概率論與數(shù)理統(tǒng)計”課程的基本概念、基本理論與基本方法。通過對類型與數(shù)量眾多的例題的解析，使讀者能夠較好地掌握概率論與數(shù)理統(tǒng)計的思想方法與解題技巧。本書對歷年碩士研究生入學(xué)考試中概率統(tǒng)計部分的常考點及試題作了詳細(xì)地分析。此外，本書每節(jié)后面還配備了常
圖模型方法將概率論和圖論相結(jié)合，為多維時間序列分析中的不確定性、復(fù)雜性問題研究提供了直觀而自然的方法．本書針對多維時間序列中的非線性、隱變量和時變問題，系統(tǒng)地論述多維時間序列圖模型的基本理論、學(xué)習(xí)算法及其應(yīng)用．這些問題屬時間序列分析的前沿課題，本書的研究有助于加強多維時間序列圖模型研究的理論基礎(chǔ)，進而推動相關(guān)學(xué)科的發(fā)展
本書是\"人工智能出版工程”系列圖書之一。模式識別是人工智能的重要組成部分，本書簡要介紹了模式識別的基本概念，以模式表示為切入點，針對近20年來模式識別領(lǐng)域研究的熱點問題，系統(tǒng)闡述了線性子空間表示、非線性子空間表示、流形學(xué)習(xí)、稀疏表示、低秩模型、深度學(xué)習(xí)等方面的研究進展和相關(guān)代表性方法。本書可供高等院校人工智能、智能科
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