概率论是研究随机现象数量规律的数学分支。以严格的概率理论为基础,数理统计则研究如何根据数据对随机现象的客观规律作出估计与推断。《概率论与数理统计》为适应新形势下的大学数学教育需求,并结合编委会成员多年的教学经验和体会编写而成,在内容体系、观点和方法等方面进行了尝试和创新。《概率论与数理统计》共八章,第1章至第5章为概率
《概率论讲义=LectureNotesonProbabilityTheory:英文》是全英文撰写,共六章,内容包括:概率及概率空间,随机变量及分布函数,联合分布随机变量,随机变量的期望与方差,随机变量的特征函数,大数定律与中心极限定理。《概率论讲义=LectureNotesonProbabilityTheory:英文》
本书是《概率论与数理统计》(第二版)(王殿坤主编)的配套学习参考资料。本书完全与教材内容对接,共分为两大部分。第一章到第五章为概率论部分,第六章到第九章为数理统计部分。每章包括基本内容、基本要求、扩展例题与习题详解,并且在书后二维码中为读者设计了概率论、概率论与数理统计的综合测试题及答案,方便读者对自己所学的知识进行测
本书根据教学大纲,结合编者多年来的教学实践经验编写而成。全书共九章,分为两大部分:第一章到第五章是概率论部分,包括概率论基础、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;第六章到第九章是数理统计部分,包括数理统计的基础知识、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析。本书还通过二维码
本书是以培养计算思维能力为导向来构建教学内容的教材。全书共分10章,主要内容包括计算科学与计算思维、计算机系统组成及其工作原理、信息的表示与存储、常用数据结构与算法、计算机操作系统、计算机网络、人工智能基础、数据库基础及应用、信息安全和Office应用基础。本书的每个知识点均采用相应的案例,于知识讲解中贯穿计算思维的意
计算思维是大学计算机基础教学研究的热点课题之一。《计算思维基础》从非计算机专业大学生的计算思维能力的培养出发,将计算思维的训练和培养融入教材的各个部分,从而提升非计算机专业大学生的计算思维能力和综合素养,进一步挖掘学科专业知识的学习潜能。《计算思维基础》依托计算机基础知识和结构,对计算思维的概念、方法及应用等进行阐述。
《数值计算方法》阐述数值计算的基本理论和常用计算方法,包括误差的基本理论、插值法、拟合法、数值微分与数值积分、非线性方程(组)的数值解法、线性方程组的直接解法及迭代解法、常微分方程(组)的数值解法。为了不同专业读者学习的方便,考虑MATLAB强大的数值计算功能及易学易用的特点,《数值计算方法》第7章介绍MATLAB的基
本书介绍了科学和工程实际中常用的数值计算方法及其相关的理论,内容包括线性方程组的数值解法、非线性方程(组)的数值解法、插值法、函数逼近、数值积分与数值微分、常微分方程数值解法、矩阵特征问题的数值计算。每章都有相关的Matlab应用函数、主要数值方法的Matlab程序,并配有应用例题、数值计算习题和实验题。为便于自学,数
本书内容涵盖LS-DYNA软件在使用过程中遇到的常见问题,包括材料、单元、接触、质量缩放、隐式、用户自定义材料及碰撞经验等内容。前6章主要针对中高级用户,挑选了LS-DYNA用户经常遇到的百余个疑难问题,从用户反馈使用中遇到的问题,到解决这个问题所采用的方法,采用一问一答(QA)的形式逐个给出准确、全面的解答,并在某些
本书按新时期大学数学教学大纲要求编写而成,内容丰富,理论严谨,思路清晰,例题典型,方法性强.本书注重分析解题思路与规律,并与现实生活中的问题紧密结合,对培养学生的学习兴趣及提高分析问题与解决问题的能力将起到较大作用.全书共分九章,内容涵盖随机事件、一维随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律