本书较系统介绍了随机事件与概率、随机变量及其概率分布、多维随机变量及其概率分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理等概率论基本知识，以及数理统计的基本概念和抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析初步等数理统计的基本知识。在每章后面均配有相关内容的Mathcad数学实验，这不仅使学生提高了学习概率论与数
《概率论与随机过程（英文版）》系统地介绍概率论与随机过程的基本概念、基本方法、基本理论以及应用。《概率论与随机过程（英文版）》分为8章。前4章介绍概率论的一般知识及应用，后四章介绍随机过程的一般知识及应用。 《概率论与随机过程（英文版）》注重概念之间的联系和背景介绍，强调知识的应用，而且《概率论与随机过程（英文版）》
本书为《数学建模案例丛书》的第三册，案例选自美国COMAP出版的UMAP期刊上的ILAP教学单元，包含的案例有怎样研制跨学科生动应用研究课题、海水淡化、遗传学与马尔可夫链、得克萨斯州南部地区交通需求预测及分析、高速公路匝道调节、汽车尾气排放、信号时控数据采集、进入地球轨道发射宇宙飞船、航天飞机问题、水火箭飞行过程分析、
前人将大地水准面上的重力异常作为球面上的边界条件，用球函数解出大地水准面上和地面的扰动位，但与地球是一个椭球体的事实相差太远，因此无法得到地球外部空间点的引力场结果。《用球函数解椭球面为边界的重力学边值问题》用球函数解椭球面为边界的大地重力学的边值问题，为此导出了椭球坐标与球坐标之间的换算关系，将椭球面上用椭球坐标表示
有限单元法基本原理
运筹学的思想和方法用精简的语言来描述，就是建立某个问题的数学模型并求其“zui大值”或“zui小值”。在经济、管理以及各种工程技术问题中，这样的问题比比皆是。但是，运筹学的模型和方法在实际应用时大多数都是计算非常烦琐的，如果不与计算机技术相结合，则较难将其应用到解决实际问题中去。MATLAB是当前很好的科学计算语言之一
为了能夠建立一个优良的服务系统,并使之有效运转,必须先要清楚地了解在不同条件下,系统行为以及状态的变化,并以此作为设置服务系统和运作规则的依椐.第一章讨论什么是系统行为以及衡量其绩效尺度的基本概念,以此作为进入以后各章节理论分析与应用的引导.
《半参数回归模型及其应用》主要研究半参数回归模型及其推广模型，并利用它们研究了一个重要的官方统计问题。首先介绍各种非参数光滑方法。接下来的两章讨论如何把这些非参数方法加入到我们熟悉的常见模型中去。在讨论完统计理论模型之后，我们将利用半参数回归模型及其推广模型研究中国全国和地区GDP评估准确性问题。具体内容分为两大部分：
本书全面阐述了模式识别的基础理论、*新方法以及各种应用。讨论了贝叶斯分类、贝叶斯网络、线性和非线性分类器设计、特征生成、特征选取技术、学习理论的基本概念以及聚类概念与算法。与前一版相比，增加了大数据集和高维数据相关的*新算法，提供了*新的分类器和鲁棒回归的核方法。新增一些热点问题，如非线性降维、非负矩阵因数分解、关联性
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