本书系统地介绍了定义在离散格(包括Zd和Bethe树等)图上的取值于有限集合的随机场的相变、信息度量，以及网络演化博弈论。全书共10章，分为三个部分。第一部分包括第1章至第3章，给出了随机场的一般定义，重点介绍马尔可夫场和Gibbs场，以及它们的等价关系，讨论了Z2和树(包括开树和闭树)上Ising模型的相变问题。第二

本书为修订和扩展的新版本，新版里包括更为详细的EM算法处理、有效的近似维特比训练程序描述，和基于n一最佳搜索的困惑测度和多通解码覆盖的理论推导。为了支持对马尔可夫模型理论基础的讨论，还特别强调了实际算法的解决方案。具体来说，本书的特点如下：介绍了马尔可夫模型的形式化框架；涵盖了概率量的鲁棒处理；提出了具体应用领域隐马尔

本书采用了不相关的、来自信息论的研究，角度新颖地提出了一种证明中心极限的新方法，并对此进行了全面描述：书中先是读者呈现了熵和费雪信息概念的基本导论，随后以一系列与它们行为有关的标准测试作为验证。在作者的独特构思与实证下，信息论与中心极限定理两个看似不相干的领域被巧妙地联结起来，实现了跨学科的科研合作。此外，书里还汇编了

本书根据概率论与数理统计学科的脉络走向和考生的复习进度，将高等数学分为若干部分，考生只需按照书中的知识体系和进度安排进行复习，就可以轻松掌握考研数学的概率论与数理统计部分。帮助考生在复习过程中熟悉考查的重点和难点，了解一定的命题规律和趋势。

本书是《概率论与数理统计》的同步辅导书，集长期在教学科研第一线的专家的丰富教学经验，按照系统性、结构性、严谨性和简洁性原则进行编著。内容主要包括随机事件与概率、离散型随机变量、连续型随机变量、随机变量的数字特征、随机向量和极限定理、统计量及其分布、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析等。适用于普通高等教育概率论与数理

本书从高等教育的实际出发，在教材体系和章节的安排上，严格遵循循序渐进、深入浅出的教学规律，难易适度；注重案例的引入，通过案例教学对课程重点和难点进行深化分析和训练，加强学生对知识点的理解和记忆，从而提高学生分析问题、解决问题的能力；内容叙述的组织方式易于学生接受，重视对数学概念的分析；加强知识发生过程的探索，对得到的重

现代控制理论基础

本书从普里高津“耗散结构”理论和玻尔“互补原理”出发，研究了“世界的有序性和互补性”问题，发现事物皆以“相”和“律”为基本表象，以“序”和“互补互斥”为基本线索，形成了一系列互补互斥关系。用这样的思维和眼光观察世界，可解释人性的善恶、社群的有序无序、规则的公平与否；可以拓宽人们认识事物的思路，如是非对错、成败得失、真假

本书系统地以数学方式分析了熵和随机过程，特别是高斯过程，及其在信息理论中的应用。全书内容大致分为两部分。第一部分对熵在信息论、概率论和数理统计中的统一处理进行了详细的介绍。第二部分主要讨论连续通信系统的信息论，专注于高斯信道及其在实践中的应用。各部分都附有相应示例和练习，便于读者理解与检验所学，书末尾还有大量参考文献目

在现实生活和科技领域中,大多数科学和工程问题都存在多个相互冲突的目标,如何求解这些问题的很优解，一直都是学术界和工程界关注的焦点。本书将多目标优化问题作为研究对象，多目标分布估计算法作为研究工具,对解决多目标优化问题的分布估计算法进行了深入的研究;并利用多目标优化算法对重庆文化遗产大足石刻数字图像修复工作中的图像配准问