本书是作者近十年来对非线性差分方程和方程组的一些研究成果，内容包括：非线性差分方程和方程组的基本概念、全局性质、周期解的吸引域的拓扑结构；极大型差分方程和方程组、模糊差分方程的周期性等。内容安排由浅入深，叙述和证明既详细又通俗易读。

《模式识别与人工智能（基于MATLAB）》将模式识别与人工智能理论与实际应用相结合,以酒瓶颜色分类为例,介绍了各种算法理论及相应的MATLAB实现程序。全书共分为10章,包括模式识别概述、贝叶斯分类器的设计、判别函数分类器的设计、聚类分析、模糊聚类、神经网络分类器设计、模拟退火算法的分类器设计、遗传算法聚类设计、蚁群算

《视觉跟踪中的马氏链蒙特卡洛方法/“十三五”科学技术专著丛书》基于统计机器学习的理论工具——马氏链蒙特卡洛（MCMC）采样理论，系统地阐述了目标运动不确定性条件下的视觉目标跟踪问题、方法和技术，并结合多种实际应用场景给出算法实现框架和实验分析。全书共4章，第1章介绍了视觉目标跟踪的意义和基本方法。第2章介绍了MCMC采

如何通过25次简单迭代得到圆周率的4500万位有效数字？利用深刻的数学思想以及高超的算法设计，就可以产生如此有威力的算法。本书用比较浅显的数学知识，比如三角函数、级数、迭代等概念，解释如何得到圆周率计算的高效算法。

本书图文并茂地对博弈论的基本原理进行了深入浅出的探讨，详细介绍了纳什均衡、囚徒困境等博弈模型的内涵、适用范围、作用形式，对博弈论的应用也做了深入的剖析。

《概率论与数理统计》全面、系统地介绍了初等概率论和数理统计的主要内容，包括事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其联合分布、随机变量的数字特征、极限理论初步、数理统计基础,参数估计和假设检验等。 《概率论与数理统计》注重对基本概念和基本原理的把握和理解；注重对基本方法的讲解和运用；以大量的例题和注记帮助读者理解基

有人的地方就有江湖，有多个人互动的地方就有博弈。研究博弈论就是教会我们以策略性思维，理性地看待和分析事物，从更宏大的层面理解人类的行为，预测对方的反应，帮助我们在冲突、平衡、突变中找到策略，以合作替代对抗，在双赢中更好地获益。《世界十大名校的博弈课》精选了世界十大名校经典的博弈课程以及教授、校友的观点和案例，详细地介绍

本书是罗纳德L.拉丁所著的经典教材，时隔18年首次修订，面向本科生（姊妹篇DiscreteOptimization针对研究生阶段的学生，1988年问世），首版于1998年，被美国工业工程师协会（IIE）评选为年度图书。本书宗旨是给不同学科背景的读者提供运筹学学习的全面指南。涵盖运筹学的全部内容（整数、非整数算法，网络编

固定效应模型和随机效应模型是社会科学研究中的常用模型。在社会科学研究者在使用回归模型进行分析时，有可能存在这样一种情况，即每个案例在不同时点上的残差都存在一定的相关和相互依赖，这通常是因为不同案例在某些未被观察到的特征上存在差异，这就违背了误差项相互独立的假设，而固定效应模型和随机效应模型都是用来解决残差相关的问题。二

在非实验社会科学研究中，回归分析是*常用的方法。在数据收集和录入以后，研究者无一例外地开始尝试回归模型，对其定义的等式使用*小二乘法（OLS）进行估计。但OLS这一强大的工具却并不总是正确的。其一便是某类特殊形式的数据可能导致OLS估计量的偏误。理查德·布林教授在本书中讨论的数据形式包括删截数据、选择性样