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本书的目的是考虑大型且具有挑战性的多阶段决策问题，这些问题原则上可以通过动态规划和**控制来解决，但它们的精确解决方案在计算上是难以处理的。本书讨论依赖于近似的解决方法，以产生具有足够性能的次优策略。这些方法统称为增强学习，也可以叫做近似动态规划和神经动态规划等。本书的主题产生于**控制和人工智能思想的相互作用。本书的

本书试图从整体上再现概率论知识构建过程，展现相关重要知识点的来龙去脉，逐步提高读者的概率知识水平，第一章主要涉及直到19世纪末的概率知识，以频率为主线介绍概率论基本概念与模型，为后面的概率论公理体系做铺垫。第二章主要展示现代概率论的基石、概率论公理化知识体系，介绍概率空间的基本性质，使读者概率知识水平上一台阶。第三章主

本书分为预备知识、基础模块和进阶模块三部分，内容包括空间解析几何及其应用、多元函数微积分及其应用、线性代数及其应用、概率统计及其应用等内容。全书遵循学生认知规律，注重数学的育人功能，以“悟学用”为主线进行内容编排，突出“专数”结合，融入数学文化和数学建模思想，图文并茂、结构严谨、说理透彻、通俗易懂。书中例题与习题覆盖面

本书主要内容将在原来各类教材内容的基础上进行大规模的改进与优化，结合高职学生特点，以满足学习、教学及应用需求而设计的一门新形态教材，教材内容更适合当下高职学生特点。其主要内容包括一元函数的极限与连续、导数与微分、导数的应用、不定积分、定积分及其应用、微分方程及其应用、无穷级数、矩阵与行列式、概率初步等9个章、55个节的

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数值分析方法

本书介绍Marc2020的基本操作方法和应用技巧。全书共9章，分别为Marc入门、几何导入与网格划分、结果后处理、结构接触非线性分析、Marc分析综合应用实例、橡胶密封件大变形特性分析实例、玻璃导槽密封件的结构设计仿真实例、网格重划分与橡胶结构分析实例、Marc2020与Actran2020联合仿真。本书中所有实例的操

本书主要介绍了试验设计的基本理论与常用方法，内容包括试验设计基本概念与原则、方差分析基础、析因设计、区组设计、正交设计、回归设计、混料设计、均匀设计及交叉设计等．试验设计与分析在今天已经离不开统计软件，本书利用目前流行的R语言为工具，针对每种设计方法结合大量实例完成试验的设计与分析，每章后面配有一定的习题，读者可以参照

《概率基多目标优化原理及应用》以系统论的观点，从概率论的角度阐述了概率基多目标优化理论的基本原理和应用。书中首次引入一个崭新概念—青睐概率及其量化方法，并将概率基多目标优化方法与实验设计方法相结合，如响应面法、正交试验设计和均匀试验设计，建立了概率基多目标试验设计方法。书中同时给出了概率基稳健、设计、概率基多目标优化的