相依混合随机变量是现代概率统计中的重要概念,它具有非常直观的实际应用背景,如时间序列数据、空间数据、网格数据和高频数据等都具有相依性,且呈现渐近独立的特征.因此,近几十年来一直都吸引了众多学者的关注与研究,获得了丰硕的研究成果.本书主要介绍混合随机变量的基本理论,内容包括混合随机变量的定义与性质、随机过程的混合性质、混

本书共19章,内容包括Origin2023概述、初识Origin2023、Origin文件管理、工作表管理、数据的导入与导出、数据管理和处理、简单二维图形绘制、二维图形修饰处理、三维图形绘制、三维图形修饰处理、特殊图形、多图层图表管理、数据统计分析、推断性统计分析、试验数据分析与处理、回归拟合分析、数字信号处理、数字图

本书系双语教材，主体部分用英语撰写，延伸阅读部分用汉语撰写.主体部分主要内容包括：常见数学公式和数学表达式的英语读法、解线性方程组的直接法、矩阵代数迭代技术、一元方程求根、多项式插值、逼近论、数值微分与数值积分、常微分方程初值问题等.延伸阅读部分内容包括：数学家传记、求解非线性方程组的最小二乘法、非线性方程组的不动点迭

书主要包含以下内如：**化问题的简介，凸分析基础，无约束优化的理论及线搜索算法框架，信赖域算法，线搜索收敛性分析及收敛速度分析，半光滑牛顿算法，共轭梯度算法，约束优化理论及延伸理论，罚方法，增广拉格朗日算法及算法在实际问题（支持向量机模型、超图匹配）中的应用。本书对知识点的分析紧密结合当前研究前沿问题，并通过对应用问题

摩尔定律快要走到尽头，但计算革命不会终止。更好的软件编程、3D芯片和量子计算等方法应运而生，其中云计算将成为业界应对摩尔定律消亡的最佳手段，物联网（IoT）的兴起将让我们逼近一个"消失点”，此前计算机的形体从大到小，此后计算机将变得"无形”，使计算无处不在，智能融入日常生活。本书由计算专业领域的专家学者知名吴翰清执笔，

本书共分8章，分别介绍了相关预备知识、线性方程组的迭代解法、非线性方程组的迭代解法、矩阵特征值的计算方法、函数逼近理论、常微分方程组的数值解法、边值问题的数值方法和变分原理初步知识。本书内容重基础、轻理论、重应用，编入了大量的应用案例，尽量回避了相关理论证明。教材中每种算法均附上了算法步骤和实现代码，具有很好的示范作用

试验设计与数据统计分析

《奇异**控制方法及其应用》共6章。第1章是绪论。本章首先介绍了线性二次型**控制问题、线性二次型**控制问题的迭代算法、线性二次奇异**控制问题、奇异摄动方程解的渐近展开方法和线性二次随机**控制问题，其次对全局优化问题进行了概述，并在介绍过程中阐述了该书的研究思路。第2章是线性二次奇异**控制问题的线性迭代计算方法

在经济学、政治学、社会学、心理学和教育学等学科领域，因子分析法应用广泛。本书作者用明确的数据分析例子，详细介绍了因子分析的不同方法，以及它们在何种情况下最有用。更深入探讨了验证性和探索性因子分析的差别和因子旋转的各种标准。特别值得一提的是对不同形式的斜交旋转的讨论，以及如何解释从这些分析中得到的各项系数。此外，作者也回

"本书是教育科学“十五”国家规划课题“21世纪中国高等学校应用型人才培养体系的创新与实践”数学类子项目课题成果之一，着重介绍了进行科学计算所必须掌握的一些最基本、最常用的数值计算方法，其内容包括误差知识、方程（组）的数值解法、插值与拟合、数值积分与数值微分等。书中内容主要以科学计算的实际过程为主线组织编排，突出数值计算