时间序列分析是概率统计学科中应用性很强的一个分支，具有非常特殊的、自成体系的一套理论和分析方法，在金融、经济、气象、水文、信号处理、工程技术等众多领域得到了广泛应用。本书以时间序列的统计特征和建模步骤为主线，系统介绍时间序列的基本理论、建模和预测方法以及实践应用，目的是使读者掌握时间序列分析的基本理论、建模和预测的方法

本书基于回声状态网络ESN研究时间序列分类和预测问题：第一，分析了面向时间序列分析的ESN；第二，研究了基于DE和ESN的时间序列分类方法；第三，研究了基于BSA优化ESN的时间序列预测方法；第四，研究了基于组合ESN的时间序列预测方法；第五，设计了基于小波ESN的旅游需求预测模型；第六，构建了基于双储备池ESN的电力

现代非参数统计方法是统计学方法论的一个重要组成部分，本书主要介绍若干经典的现代非参数统计方法，包括非参数密度估计、非参数回归方法、分位数回归和非参数似然方法(经验似然)。密度估计方面介绍一元和多元核密度估计；非参数回归方面介绍局部多项式估计的构造、理论性质和应用，样条函数的基本理论、样条估计理论；分位数回归方面介绍分位

本书共6章，在传统离散元方法基础上，提出了多尺度离散元模拟方法，针对微观尺度的颗粒单元接触问题，提出了可以定量考虑颗粒表面粗糙度的随机法向接触模型；针对细观尺度的颗粒集合特性表征问题，建立了基于主成分分析方法的颗粒集合评价方法；针对宏观尺度的大规模计算问题，发展了基于精确缩尺的粗粒化离散元方法，从不同尺度对现有离散元方

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

《非线性系统的行波解》以时滞连续与离散反应扩散方程、积分-差分方程和随机种群模型为研究对象,归纳总结了作者多年研究行波解的成果,系统讲述了作者利用打靶法、单调迭代、不动点定理、滑行方法等研究时滞反应扩散方程和积分-差分方程的行波解的存在唯一性,利用挤压技术和谱分析方法研究行波解的渐近稳定性,以及利用单调动力系统和大偏差

本书主要讲述混合、正负相协、拓广负相依、宽相依和负超可加相依等相依结构下的不等式研究，特别是非参数和半参数模型的统计理论和方法，如若干相依序列的定义和不等式、密度函数和分布函数估计的相合性与渐近正态性、非参数回归函数小波估计的强相合和Berry-Esseen界、半参数回归模型小波估计的弱收敛速度和Berry-Essee

本书介绍近些年来关于马尔可夫链的统计推断的一些研究新结果:可逆马尔可夫链和不可逆平稳D-马尔可夫链统计计算理论，使用的方法是我们建立的马尔可夫链反演法。第1章介绍本书需要的一些预备知识。第2章介绍马尔可夫链的击中分布和禁忌速率，主要是击中分布的微分性质、矩性质及对称函数性质有关的约束方程，以及马尔可夫链反演法。第3章和

"本书突出教材要符合应用型本科教育的定位和人才培养目标，既要考虑到应用型本科教育既要符合高等教育法关于本科教育学业标准的规定，又要充分体现应用性的特点，强调以应用为主线来构建教材的结构和内容，做到基本理论适度，实际应用性突出。 本书以运筹系统规划为主线，围绕规划论、决策论、排队论、库存论、图论、博弈论六大模块展开。在

本书共10章，具体内容包括：绪论、预备数学基础、非线性方程求解、线性方程组的直接解法、线性方程组的迭代解法、插值法、曲线拟合和函数逼近、数值积分与微分、常微分方程的数值解法、矩阵特征值计算介绍.《BR》本书针对理工科研究生的需求和特点,写法上强调各类数值问题的底层逻辑;特别注重用生活中的常识对相关数学思想进行解释说明;

测量是人类认识与探索自然的一种必不可少的重要手段，也是人类打开未来知识宝库的金钥匙。本书从测量、测试与计量等基本概念入手，考虑到参数测量结果的处理及测试系统的分析评价这两个不同的应用需求，并针对静态测量和动态测量以及等精度测量和不等精度测量的特点，在相应章节对相关知识点进行详细介绍，贯穿经典误差理论和现代误差理论的主线

全书主要内容包括ANSYS2022概述、几何建模、建模实例、网格划分、施加载荷、求解、后处理、静力分析、模态分析、谐响应分析、瞬态动力学分析、谱分析、结构屈曲分析、非线性分析、接触问题分析等。本书从实际应用出发,结合作者使用该软件的经验,实例部分采用GUI方式一步步地对操作过程和步骤进行了讲解。还提供命令流文件电子资料

本书以时间序列模型为基础，以经济学和管理学中的案例为载体，采用理论讲解与数据分析案例实践相结合的方式编写而成。全书共9章，包括时间序列分析基础、线性时间序列模型、单位根时间序列模型、非线性时间序列模型、协整时间序列模型、波动率模型、时间序列的机器学习方法、时间序列的深度学习方法和课程综合案例等内容。本书配有PPT课件、

全局优化问题一直是最优化领域的老大难问题,备受多方关注。本书作为该领域的一部专著,首先介绍了非凸全局优化问题的研究进展,然后从分支方法、定界理论、算法设计及相关技术等方面详细论述了非凸全局优化问题的分支定界算法。全书主要内容如下:全局优化方法的研究现状,分支定界算法的理论基础、分支方法、定界技巧及相关概念,二次规划、线

本书结合作者近年来的研究工作,系统介绍非线性分布参数系统的智能建模方法及其在实际工程领域的应用,重点阐述分布参数系统建模的基础知识及方法。在此基础上,针对工业系统广泛存在的不确定性、强非线性、时变、大尺度特征等问题,提出了基于流形学习的非线性时空模型、基于数据学习机的非线性时空模型、基于有限高斯混合模型的时空多模型、基

作者根据多年来学习和讲授随机过程的经验,以及在研究工作中长期积累的自己的理解、体会和心得,写下了本书。本书主要讲述现代随机过程的基础知识,包括随机过程的总体概念和术语,可选性与循序可测性,经典Wiener空间,Brown运动,离散时间鞅与连续时间鞅,Markov过程与半群,强马氏性与扩展马氏性,Ito随机积分,一般半鞅

演化算法是一类基于群体智能的自然启发式搜索优化策略，具有结构灵活、易于理解、适用广泛的特点。本书是作者多年研究成果的总结，介绍基于复杂适应度函数的进化算法、化学反应优化算法、人工内分泌系统模型、反向差分进化算法等高级计算智能方法，以及算法在目标的识别和跟踪、车辆路径问题等复杂实际场景中的应用。

本书是在教育部制定的教学大纲基础上，参照同济大学“概率论与数理统计”课程及教材建设的经验和成果，按照全国硕士研究生入学统一考试数学一的考试大纲要求，根据作者十多年的教学实践经验编写而成．全书共分八章，包括随机事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律及中心极限定理、统计量和抽样分布

本书介绍非线性复杂系统中数据处理的投影寻踪降维技术，给出投影寻踪在分类、评价和预测等方面的统计模型，包括Friedman-Tukey投影寻踪模型、投影寻踪Spearman相关系数模型、投影寻踪信息熵模型、聚类分析修正的投影寻踪模型、解不确定型决策问题的投影寻踪模型、投影寻踪回归及自回归模型。这些模型能充分提取数据信息、

概率论是高等院校数学和统计学专业的基础课程之一。全书共七章，主要包括：随机事件及其概率、随机变量及其分布、随机变量的数值特征、多维随机变量及其分布、多维随机变量的数值特征、大数定律与中心极限定理。除第1章外每章配有习题，书末附有部分习题参考答案或提示，便于读者学习和检查所学知识。本书着眼于理论联系实际，通过精选例题并结