《随机分析与控制简明教程》介绍随机分析及随机控制的基本理论与方法.第1章介绍布朗运动与鞅,涵盖定义、停时定理、Doob不等式、下鞅的Doob-Meyer分解定理、Meyer过程等内容;第2章介绍随机积分、It.公式、鞅表示定理,以及测度变换的Girsanov定理.第3章介绍随机微分方程基础:解的存在唯一性、解对系数的连
本书内容包括:绪论、单个高维总体均值向量和协方差矩阵的同时检验、两个高维总体均值向量和协方差矩阵的同时检验、高维总体协方差矩阵的组内等相关性检验等。
本书介绍了Butchart-Moser定理的相关知识及内容。全书共分八章,内容包括Butchart-Moser定理、在闭凸集上求最优场址、最优场址问题的快速收敛算法、闭凸集上多场址问题的一个全局收敛算法、在闭凸集上连续型多场址的最优选择、平面上的点-线选址问题、平面上的min-max型点-线选址问题、波兰应用数学中若干
时间序列预测问题是根据已有的时间序列数据预测其未来一段时间的状态。该问题有着广泛的应用场景,比如在金融领域被使用来做现金流量预测、股票价格预测,在零售行业被使用来做业务收入预测、库存消耗预测,在旅游行业被使用来预测旅游订单量、客服服务量等,在气象、人口密度预测来帮助决策者做出有效决策。本书首先对基于深度学习时间序列预测
本书是高等院校概率论课程的教材,是北京大学数学教学系列丛书"《概率论》的第二版。全书共分六章,内容包括:古典概型和概率空间、随机变量和概率分布、随机向量及其概率分布、数学期望和方差、特征函数和概率极限定理、随机过程简介。每小节配有练习题,每章配有总习题,书末附有习题答案或提示,供读者参考。本书对概率论的基本内容做了系统
本书根据高等学校非数学类专业“概率论与数理统计”课程的教学要求和教学大纲,将新工科理念与国际化深度融合,借鉴国内外优秀教材的特点,结合山东大学数学团队多年的教学经验编写完成.本书共8章,包括随机事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、数字特征与极限定理、统计量及其分布、参数估计、假设检验、概率论与数理统计在
本书共分八章,主要内容包括:随机事件和概率;随机变量及其分布;多维随机变量及其分布;随机变量的数字特征;大数定律和中心极限定理;数理统计的基本概念;参数估计。
本书编选“概率论与数理统计”的各类题型,包含作者的创新题型,全面、典型,综合性强;解题方法和技巧独特,能够很好地帮助考研学生掌握“概率论与数理统计”的学习方法,锻炼学生的思维逻辑与数学能力;帮助考研学生在复习“概率论与数理统计”内容的基础上不断进阶,取得优异成绩。本书也是大学生学习“概率论与数理统计”课程较好的辅导书。
本书根据高等院校概率论与数理统计课程的最新教学大纲及考研大纲编写而成。全书共十二章,主要介绍了概率论的基本概念、随机变量及其分布、数学特征、样本及抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析及回归分析、随机过程、平隐随机过程、时间序列分析等,着重阐述了概率论与数理统计中主要内容的思想方法,力求做到理论与应用相结合。各章均包括
本书共有11章,第1章至第5章是概率论部分,包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理;第6章至第8章是数理统计部分,包括样本及抽样分布、参数估计、假设检验;第9章至第11章是随机过程部分,包括随机过程引论、马尔可夫链、平稳随机过程.各章均选配了适量的习题,