本書以ANSYSWorkbench2024R1版本為基礎，對ANSYSWorkbench有限元分析的基本思路、操作步驟和應用技巧進行了介紹，并結合典型工程實例講解了ANSYSWorkbench的具體工程應用。本書前7章為操作基礎，介紹了ANSYSWorkbench2024R1基礎、DesignModeler概述、草圖模

本書將概率論和統(tǒng)計推斷融合在一起，用新的觀點生動地描述了概率論在物理學、數(shù)學經(jīng)濟學、化學和生物學等領域中的廣泛應用，特別闡述了貝葉斯理論的豐富應用，彌補了其他概率論和統(tǒng)計學教材的不足，全書分為兩部分：第一部分包括10章，講解抽樣理論、假設檢驗、參數(shù)估計等概率論的原理及其初級應用；第二部分包括12章，講解概率論的高級應用

本講義共分五個部分.第一部分包括前六講,簡要介紹了概率論的基本概念、結論和方法.第二部分包括第七-十講,介紹布朗運動的基本概念和性質(zhì).第三部分包括第十一-十八講,其中第十一-十五講介紹~Ito~隨機積分的概念及其重要性質(zhì),例如特別重要的Ito等距、Ito乘積法則和Ito~鏈式法則.第十六--十八講介紹Ito隨機微分方程

1、概率論基礎知識；2、基礎理論：隨機過程的引入（定義的引入、分類、平穩(wěn)過程）、離散時間的Markov鏈（定義的引入、分類、不變測度、極限定理）、最優(yōu)停時與鞅、連續(xù)時間的Markov鏈（定義的引入、Poisson過程、Renew過程、應用案例）、連續(xù)時間的隨機過程（布朗運動）、隨機分析及隨機微分方程；3、應用案例分析：

本書主要包括高級運籌學的基本概念與基本理論、線性規(guī)劃與靈敏度分析、整數(shù)規(guī)劃、動態(tài)規(guī)劃、目標規(guī)劃、一維極值優(yōu)化問題、無約束最優(yōu)化方法、約束最優(yōu)化方法、運籌學軟件介紹等定量分析和優(yōu)化的理論與方法。這些內(nèi)容是經(jīng)濟管理類研究生應具備的基礎知識，本書強調(diào)學以致用，以大量實際問題為背景引出各分支的基本概念、模型和方法，具有很強的實

試驗設計是統(tǒng)計學最早的一個分支之一，是人們認識自然，了解自然的重要手段。在科學技術日益發(fā)展的今天，試驗設計早已深入到農(nóng)業(yè)，林業(yè)，化學，生物醫(yī)藥，計算機等領域，為其發(fā)展提供重要的理論支持，并對其實際應用提供大量可執(zhí)行的操作方法。隨著各領域的飛速發(fā)展，傳統(tǒng)的實體試驗已不能滿足實際工作者的需要。計算機的飛速發(fā)展，逐漸改變了試

敏感性試驗設計是試驗設計研究領域的主要研究方向之一，其應用背景主要是針對燃爆產(chǎn)品試驗和藥劑試驗，通過設計若干刺激水平和觀測對應的二元響應數(shù)據(jù)，估計感興趣的特殊刺激水平，如成功響應概率p對應的刺激水平，稱其為感度分布的p分位數(shù)。 傳統(tǒng)的敏感性試驗設計沒有優(yōu)化準則，而且希望估計的主要是0.5分位數(shù)。隨著對研究對象更高質(zhì)量的

本書給出了數(shù)值分析的現(xiàn)代方法及Python程序?qū)崿F(xiàn)，主要包括誤差分析、解線性方程組的直接法和迭代法、矩陣特征值問題的計算、非線性方程求根、插值法與最小二乘擬合、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、快速Fourier變換以及蒙特卡羅方法等。書中配有大量的例題及Python程序?qū)崿F(xiàn)，每一章給出了閱讀材料、習題

本書章節(jié)安排與“概率論與數(shù)理統(tǒng)計”普通教科書中的章節(jié)安排基本平行.書中每章的各節(jié)有內(nèi)容要點與評注、典型例題以及習題.各章都設有專題討論，每個專題以典型例題解析的方式闡述了圍繞該專題的解題方法與技巧.每章末附有單元練習題，是在前各專題的引領下，對知識點融會貫通、綜合運用的體現(xiàn)，它包含客觀題和主觀題，客觀題的設置意在考查對

本書是結合工科數(shù)學教材《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》編寫的同步訓練，共8章，主要內(nèi)容包括：概率論的基本概念、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)定律及中心極限定理、樣本及抽樣分布、參數(shù)估計、假設檢驗等內(nèi)容的配套習題以及詳細解答.每章分為小節(jié)習題和自測題兩大部分.附錄1為2016—2023年全國碩士研究