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本学术专著围绕多核同异构可重构计算系统资源划分映射编译工具展开研究，其主要内容 进层划分算法；考虑通信成本和硬件碎片利用的簇划分算法；融合面积估算和多目标优化 连时延性能评估；多叉树数据流图粗粒度可重构单元阵列映射算法；用于二维RCA跨层数 内容。本书非常适合做相关研究的人员参考学习使用。

本书首先介绍了与课程相关的高等数学知识，包括泛丽分析基础与最优化方法，这样做的目的是加强学生的专业基础，然后重点阐述了最优控制原理及求解方法。本书的主要内容包括变分法、极大(小)值原理线性二次型最优控制、动态规划、近似动态规划、微分对策、H2与H∞最优控制以及随机系统的最优滤波与控制等。学生在学习本书的内容时，除了需要

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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。

本书在简要介绍概率论知识的基础上，着重介绍常用的数理统计方法和随机过程模型，其中数理统计部分包含数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析与正交试验设计、回归分析等；随机过程部分包含随机过程的基本概念、泊松过程、高斯过程与随机微分方程、马尔可夫链等。这些内容可为解决自然科学、工程技术、社会科学等领域的复杂随机问题