本書介紹了在完全信息下的靜態(tài)博弈和動態(tài)博弈、不完全信息下的靜態(tài)博弈和動態(tài)博弈、委托 代理理論、合作博弈和演化博弈問題。在每部分知識講解過程中,選取部分論文采用某種模型進行建 模求解的過程闡述講解,以便讀者更好地理解博弈論相關(guān)基本理論和模型,使研究生、本科生及非專 業(yè)讀者可以快速采用相關(guān)理論知識進行論文寫作。

這是一本傳授數(shù)學(xué)統(tǒng)計思維的社科類圖書，由現(xiàn)任東京大學(xué)人氣教授佐佐木彈所著。本書提倡讀者重新學(xué)習(xí)從小學(xué)到高中的數(shù)學(xué)，通過重溫學(xué)習(xí)過的知識，逐漸掌握一生受用的學(xué)問，即融合“概率、統(tǒng)計學(xué)”的思考方式。作者指出，比起學(xué)習(xí)本身，學(xué)習(xí)的習(xí)慣和思考方式更重要。書中還列舉了大量練習(xí)題，如有關(guān)天氣預(yù)測和公交車的等待時間預(yù)測等生活中常見的

本書按照由淺入深的原則，詳細介紹了有限單元法的基本理論和程序設(shè)計，編寫了平面三角形單元，矩形單元，六結(jié)點三角形單元以及平面等參單元、高次等參單元，空間問題及薄板彎曲問題的有限元計算，介紹了基于位移變分方法和加權(quán)殘值法的有限元基本理論。本書作為有限單元法的課程教材，在編寫過程中結(jié)合了作者多年來的教學(xué)經(jīng)驗和授課心得體會，突

本書內(nèi)容主要分為三個部分：第一部分是理論奠基，討論非精確概率歸納邏輯形式理論及其哲學(xué)解釋，為在風險中的運用打下必要的基礎(chǔ)。第二部分是基于非精確概率歸納邏輯的風險理論，包括風險評估與風險決策兩個主題。第三部分回歸邏輯理論，利用基于邏輯的風險理論的視角反過來討論傳統(tǒng)邏輯的一些元性質(zhì)。非精確概率歸納法在風險管理中具有廣泛的應(yīng)

合則兩利，斗則俱傷。然而現(xiàn)實中，各方目的、實力、處境的迥異卻使得合作極其脆弱。本書研究合作博弈中的大聯(lián)盟穩(wěn)定化策略及其實際應(yīng)用，即研究可以通過何種方式促進合作的長期穩(wěn)定。本書主要包括合作博弈基本知識、平衡博弈的穩(wěn)定分攤、非平衡博弈的大聯(lián)盟穩(wěn)定化策略以及大聯(lián)盟穩(wěn)定化策略的應(yīng)用四個部分。本書內(nèi)容屬于合作博弈（非平衡博弈）研

全書共10章，第1～4章 是概率論部分，包括隨機事 件與概率、一維隨機變量、 二維隨機變量、大數(shù)定律與 中心極限定理；第5～9章是 數(shù)理統(tǒng)計部分，包括數(shù)理統(tǒng) 計基礎(chǔ)、參數(shù)估計、假設(shè)檢 驗、方差分析、回歸分析； 第10章介紹了R語言軟件在 數(shù)理統(tǒng)計中的應(yīng)用。

"本書是適應(yīng)國家教育教學(xué)改革要求，并結(jié)合多年的教學(xué)實踐經(jīng)驗，在充分調(diào)研我國高職院校教學(xué)現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢的基礎(chǔ)上編寫的。本書包括數(shù)與函數(shù)、微積分、差分方程與微分方程、線性代數(shù)、優(yōu)化與博弈、向量與空間解析幾何、概率統(tǒng)計與數(shù)據(jù)處理初步、綜合評價方法、初識邏輯與圖論等９章內(nèi)容。書末附有初等數(shù)學(xué)常用公式、積分表、概率與統(tǒng)計附表等，

耦合是指兩個或多個系統(tǒng)、組件或模塊之間的相互作用程度。在不同的領(lǐng)域，耦合有不同的形式和實現(xiàn)方式。馬爾可夫鏈是概率論和數(shù)理統(tǒng)計中具有馬爾可夫性質(zhì)且存在于離散的指數(shù)集和狀態(tài)空間內(nèi)的隨機過程。適用于連續(xù)指數(shù)集的馬爾可夫鏈被稱為馬爾可夫過程，它是一類最重要、最常見的隨機過程。本書主要研究了耦合方法和馬爾可夫過程的隨機穩(wěn)定性，包

本書講述統(tǒng)計計算的基本概念和統(tǒng)計計算中最常用的算法，內(nèi)容涵蓋了誤差、描述統(tǒng)計、隨機數(shù)產(chǎn)生、隨機模擬、逼近、插值、數(shù)值積分與數(shù)值微分、矩陣計算、最優(yōu)化與方程求根等各個方面。本書的講解比較系統(tǒng)，提供了大量的例題和習(xí)題，使用應(yīng)用廣泛的R語言進行算法描述與編程。本書可作為普通高等學(xué)校統(tǒng)計學(xué)類專業(yè)本科生“統(tǒng)計計算”課程的教材，也

蒙特卡羅方法又稱統(tǒng)計模擬法，是一種通過設(shè)定隨機過程，反復(fù)生成時間序列，計算參數(shù)估計量和統(tǒng)計量，進而研究其分布特征的方法。它能夠?qū)⒉淮_定性問題轉(zhuǎn)化為多個確定性問題，因此，當研究者所要作出的估計呈現(xiàn)出明顯的不確定性時，該方法尤為有用。本書以通俗易懂的方式系統(tǒng)地闡述了蒙特卡羅方法的原理，并結(jié)合具體案例，用大量軟件代碼和模擬研