全書結(jié)構(gòu)嚴(yán)謹(jǐn)，共分為九章，內(nèi)容涵蓋概率論的基礎(chǔ)知識，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)定律和中心極限定理；以及數(shù)理統(tǒng)計的核心內(nèi)容，包括數(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.此外，本書的附錄部分還特別提供了概率論與數(shù)理統(tǒng)計中Python常用命令代碼

《智能優(yōu)化算法及其Matlab案例》是對智能優(yōu)化算法及其實際應(yīng)用的研究成果的系統(tǒng)總結(jié)。智能優(yōu)化算法是一類模擬生物進(jìn)化、群體行為或物理法則等自然現(xiàn)象或過程的計算方法，用于解決組合優(yōu)化、函數(shù)優(yōu)化、大空間等復(fù)雜的優(yōu)化問題，得到了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。本書共有8章，第1章介紹了智能優(yōu)化算法的概念、特點、分類以及最優(yōu)化問題的含義

本書是根據(jù)高等院校概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程的教學(xué)大綱以及考研大綱編寫而成的教材。全書系統(tǒng)地介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、基本理論與思想方法。全書共八章，主要內(nèi)容包括：隨機事件及其概率、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)定律與中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、參數(shù)估計和假設(shè)檢驗。其中前五

本書基于Origin2025中文版，結(jié)合編者多年的學(xué)術(shù)圖表繪制經(jīng)驗，兼顧學(xué)術(shù)圖表的實用性和美觀性，大范圍地介紹學(xué)術(shù)圖表的繪制方法和技巧。全書共9章，深入淺出地介紹了學(xué)術(shù)圖表的技術(shù)指標(biāo)和要求，以及Origin的基本操作，并按照點、線、面、體的形態(tài)演變，以及直角坐標(biāo)系、3D坐標(biāo)系、極坐標(biāo)系和三元坐標(biāo)系的坐標(biāo)體系遞進(jìn)邏輯，全

本書以普通高等學(xué)校非數(shù)學(xué)專業(yè)概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程的教學(xué)基本要求為依據(jù)，參考國內(nèi)優(yōu)秀教材，融入編者多年來在課程教學(xué)過程中積累的教學(xué)經(jīng)驗編寫而成。本書內(nèi)容由兩大部分組成。第一部分包括：隨機事件及其概率、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)定律與中心極限定理；第二部分包括：數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、參數(shù)

因析設(shè)計在試驗設(shè)計的理論及其應(yīng)用中占有重要地位，它可以經(jīng)濟(jì)有效地實施具有多個輸入變量的試驗，并已經(jīng)廣泛地應(yīng)用到很多領(lǐng)域。本書內(nèi)容主要包括:①因析設(shè)計的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)；②二水平最小低階混雜設(shè)計的理論構(gòu)造方法、純凈效應(yīng)的概念和純凈效應(yīng)準(zhǔn)則；③s水平最小低階混雜設(shè)計的理論構(gòu)造方法，這里s是素數(shù)或者素數(shù)冪；④二水平最大估計容量設(shè)計的

本書是作者在總結(jié)課題組十多年來在無網(wǎng)格方法及其理論和應(yīng)用方面研究工作的基礎(chǔ)之上,經(jīng)過系統(tǒng)整理而著成的.本書內(nèi)容豐富,不僅包括了無網(wǎng)格方法中構(gòu)造逼近函數(shù)的重要方法,而且包括了求解一些(初)邊值問題的無單元Galerkin法、無網(wǎng)格邊界積分方程法和無網(wǎng)格配點法.在系統(tǒng)闡述這些無網(wǎng)格方法的基本原理之后,重點講述它們的性質(zhì)、穩(wěn)

為理工科大學(xué)各專業(yè)普遍開設(shè)的“數(shù)值分析”課程編寫的教材.其內(nèi)容包括插值與逼近，數(shù)值微分與數(shù)值積分，非線性方程與線性方程組的數(shù)值解法，矩陣的特征值與特征向量計算，常微分方程數(shù)值解法.每章附有習(xí)題并在書末給出了部分答案，每章還附有復(fù)習(xí)與思考題和計算實習(xí)題.全書闡述嚴(yán)謹(jǐn)，脈絡(luò)分明，深入淺出，便于教學(xué).

數(shù)值線性代數(shù)旨在計算機上高效和準(zhǔn)確實現(xiàn)各種矩陣運算，是科學(xué)和工程計算的核心，同時也為數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能提供核心算法。本教材從浮點表示和誤差分析開始，重點介紹線性方程組、最小二乘問題、特征值和奇異值分解等幾個經(jīng)典數(shù)值線性代數(shù)問題的理論和算法。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合擴散系統(tǒng)、圖繪制、主成分分析、譜聚類等應(yīng)用案例，展示矩陣計算的應(yīng)

本書基于“思想剖析，啟發(fā)思維；多為展示，淺入深出；性質(zhì)分析，優(yōu)化性能；算法實踐，探究創(chuàng)新”的原則編寫，在體現(xiàn)算法思想、表達(dá)算法內(nèi)容、剖析算法性質(zhì)、展示高性能算法及其應(yīng)用四個方面有新突破，并強調(diào)數(shù)值內(nèi)容的創(chuàng)意處理與性質(zhì)分析的可視化處理，希望幫助學(xué)生實現(xiàn)“真懂?dāng)?shù)學(xué)思想、能做算法分析、擅長建模計算、善于學(xué)科融合”的成才目標(biāo)。