随着科学技术的发展，统计学产生了一个非常重要的分支—非参数统计，它真正做到了“让数据自身说话”，所以该分支在实践中有着广泛的应用，近年来有关该领域的研究得到长足的发展。众所周知，非参数估计中最重要的一步就是“窗宽选择”，然而系统地研究这方面问题的专著尚未出现（就笔者本人而言），所以该项目成果利用最前沿的统计理论和方法来

本书介绍线性差分方程的基本概念、线性差分方程求解方法；讨论线性差分算子的正性及相应非线性边值问题的正解的存在性和多解性；介绍线性差分方程Disconjugacy的概念并研究线性差分方程边值问题Green函数的符号；建立带不定权的二阶线性差分方程边值问题的谱理论及离散Fucik谱理论；分别在非共振情形和共振情形下证明非线

目前，应用较为广泛的EIV模型参数估计算法主要是基于奇异值分解与基于拉格朗日函数的参数估计算法。基于奇异值分解的参数估计算法是基于数值逼近理论的总体最小二乘解，在测绘数据处理中普遍存在观测数据精度不等，基于数值逼近理论的EIV模型参数估计无法获得平差模型具有统计意义的最佳估值。鉴于此，本书重点阐述能够顾及模型随机性质的

本书共6章，内容包括绪论，基础理论，扩展有限元法的基本框架，局部网格替代的扩展有限元法，相互作用积分法，LMR-XFEM在线弹性断裂力学中的应用。书后还附有相关资料供读者参考。本书将理论与实际运算相结合，具有较强的实用性和针对性，可供从事有限元、扩展有限元程序编制和二次开发的研究人员，以及机械、土木、矿业、航空航天工程

本书给出了概率论与数理统计的相关习题，书中共有8章，包括随机事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其概率分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、样本及抽样分布、参数估计和假设检验等相关知识的总结和习题。

内容包括：概率论部分：随机事件的概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定理和中心极限定理等。数理统计部分：样本及抽样分布、参数估计、假设检验、回归分析与主成分分析等。行列式、矩阵、线性方程组理论、向量组理论、特征值和特征向量、二次型以及线性代数的经济应用等。

本书主要取材于申请者在该领域所取得的研究成果和进展，主要成果发表在IEEE神经网络、信号处理等汇刊上，数量在20篇以上。全书内容分为三大部分，第一部分介绍随机系统经典参数估计理论；第二部分重点介绍总体最小二乘（TLS）问题、递归估计、迭代估计、结构TLS估计、约束TLS估计、特征提取类TLS估计等；第三部分研究算法的确

本书主要讲述与Lévy过程驱动的倒向随机微分方程相关的随机控制和金融问题。主要包括：一类Lévy过程相关的Teugel鞅和独立布朗运动联合驱动的倒向随机微分方程、单反射和双反射障碍的倒向随机微分方程的解和比较定理，倒向随机偏微分方程解的存在唯一性定理，反射带时滞的倒向随机微分方程的解，以及解的存在唯一性；Lévy过程驱

本书内容包括随机事件及其概率、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、大数定律与中心极限定理、样本与抽样分布、参数估计、假设检验、回归分析与方差分析等。本书知识体系结构完整，例题、习题丰富。其中第一章至第四章为基础部分，可供较少学时数使用，第五章至第七章（用*表示）可供较多学时数使用，第八章至第十章

新材料、新技术和新结构的产生刺激着本构关系的发展。借助大型有限元ABAQUS平台和用户子程序UMAT，展示非线性本构关系及其有限元应用的最新研究成果，激发非线性本构关系发展和应用的创新思维。本书将材料学、力学和机械工程相关基础理论、专业知识与工程实践紧密结合，秉承从易到难，由浅入深的原则，对非线性本构关系的基础理论、有

主要包括概率的基础知识，条件数学期望，马氏链，Poisson过程，更新过程，鞅和布朗运动等内容，本书不是从严格的测度论的角度来写随机过程，而是用初等的便于理解的方式来写，结合和实际生活密切相关的例子引发读者对随机过程学习和研究的兴趣。

本书共分十章，前五章介绍了随机事件与概率、随机变量及其分布、多元随机变量及其分布、随机变量的数字特征以及大数定律与中心极限定理的内容；第六章至第九章介绍了数理统计学的相关内容，主要包括数理统计的基本概念与抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析等内容；最后一章介绍了SPSS软件的应用。为便于学习，书后附有习题参考答案以及

本书以ANSYSCFD系列软件为媒介，介绍了利用ANSYS系列软件从几何建模到网格划分的完整流程。全书共分5章，第1章从流体计算域及计算网格入手，介绍了场景的流体计算域形式、网格类型及网格质量度量指标；第2章以SCDM模块为目标，详细描述了SCDM的建模及几何清理方法；第3章描述了ANSYSMesh模块网格划分思路及常

在科学技术及数学自身飞速发展的今天,现代数学作为其他学科的基础、语言、工具和手段,其地位日益提高.《现代应用数学基础（第二版）》旨在打造一本适合高校理工类研究生学习现代数学基础理论与方法的基本教材,使研究生能在较短的时间内尽可能多地了解现代数学的基本概念、基本理论和基本方法,提升现代数学素养,增强运用现代数学知识分析问

本书系统地介绍了在椭球等高分布的基础上建立的广义多元分析理论.主要讨论了椭球等高分布族的性质、有关的中心分布和非中心分布，球对称矩阵分布和椭球等高矩阵分布的性质，椭球等高分布的各种参数估计量，均值向量和协方差矩阵的各种检验和其他检验，广义线性模型理论.

局部搜索算法是一种重要的求解组合优化问题的启发式算法，由于简单且易于理解，其已受到越来越广泛的重视。不同局部搜索算法的差别主要在于评估函数、邻域结构以及状态转移函数的设计。本书针对最小加权顶点覆盖、最小有容量支配集、最小连通支配集几个经典的NP难组合优化问题，提出合理的评估函数、邻域结构以及状态转移函数，设计出高效的局

本书内容包括：数值分析简介、非线性方程解、线性系统解、多项式插值和曲线拟合、数值微分和数值积分、常微分方程解。每章内容含有数值算法设计理论、MATLAB程序设计、计算方法代码实现、应用实例和软件计算等。书后附MATLAB软件入门，部分习题参考解答或解题思路提示。

本书旨在讲述现代科学计算中常用的数值计算方法及其理论，包括插值法、数值积分和数值微分、非线性方程求根、线性方程组的迭代法和直接法、常微分方程的数值解法。每章都配有相应的习题和数值实验题，书末附有部分习题答案和相关附录。本书着重基本思想的阐述、内容的实用性和数值计算方法的应用。

《现代数值分析》是为高等院校理工科研究生各专业开设的“数值分析”课程编写的教材,内容包括函数插值、函数逼近、数值积分与数值微分、线性方程组的直接解法和迭代解法、非线性方程求根、矩阵特征值与特征向量、常微分方程初值问题的数值解法、傅里叶变换与小波变换、偏微分方程数值解初步.全书注重算法数学理论的建立和应用,最终实现工程问

本书揭示非高斯系统控制问题的信息学和系统学本质特征，提出随机分布泛函和统计信息集合驱动的反馈控制和估计思想，建立基于动静混合神经网络和泛函算子优化的新型随机分布系统建模、分析、控制、估计和优化理论与故障检测理论框架。本书内容具有以下有别于传统随机控制的特点：被控对象具有非高斯随机变量和非线性动态；控制指标是输出PDF、