本书采用先理论方法后实践应用的方式进行撰写，系统介绍了投影寻踪基本原理、统计学习方法及其多场景应用案例，为多方法耦合提供新思路，为复杂数据挖掘提供新方法，为数据科学问题解决提供新应用。全书内容包括投影寻踪研究进展综述、投影寻踪耦合学习原理、投影寻踪耦合学习算法、投影寻踪聚类耦合学习、投影寻踪回归耦合学习、投影寻踪函数型

本书系统地介绍集合论、近世代数、点集拓扑、泛函分析、Fourier分析、分布理论、微分几何等近代应用数学的基本内容，及其在自然科学领域中的应用。书中强调对近代数学基本概念的理解、对重要论证方法的思路分析，以培养读者掌握并应用近代应用数学工具解决本专业的实际问题。20世纪初期至今的百余年中，数学科学与自然科学诸领域相辅相

本书介绍了概率论与数理统计的基本概念、理论和方法。本书主要分为两个部分：第一部分为概率论，内容包括随机事件和概率，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；第二部分为数理统计，内容包括抽样分布，参数估计和假设检验。同时，书中教学例题的配备注重了学习难度的循序渐进，并分节选编了题

本书以几类随机系统为研究对象，对数值方法的稳定性和系统的稳定性进行了分析，主要研究了一类半线性随机比例微分方程的均方稳定性问题，并证明了此条件下指数Euler方法对任意非零步长可以保持均方稳定性。进一步对一类Poisson白噪声激励下随机延迟微分方程的稳定性进行研究，获得了稳定性的充分条件。并进行了相应的数值分析。随后

本书包括4个部分内容：1-4章为概率论的理论部分;5-6章为统计应用的基础准备部分,介绍了大量样本数据呈现的极限特征,以及统计应用中常用的四大分布及性质;7-8章为统计的基本应用部分,介绍了参数的点估计,区间估计以及假设检验问题;第9章介绍了现实中常用的统计方法--一元回归分析.前8章是一般本科概率论与数理统计课程的基

真实世界中的序列数据随时间推移呈爆炸式增长，如何设计面向序列数据的知识发现方法是当前研究的热点之一。本书以深度学习和多视图学习为理论基础，以序列数据为研究对象，为面向序列数据分析提供多视图的学习方法与技术，同时为典型场景下的序列数据分析提供多视图深度学习解决方案，以期为序列数据分析、多视图学习领域的研究及应用提供参考。

本书以ANSYSWorkbench2024R1版本为基础，对ANSYSWorkbench有限元分析的基本思路、操作步骤和应用技巧进行了介绍，并结合典型工程实例讲解了ANSYSWorkbench的具体工程应用。本书前7章为操作基础，介绍了ANSYSWorkbench2024R1基础、DesignModeler概述、草图模

本书将概率论和统计推断融合在一起，用新的观点生动地描述了概率论在物理学、数学经济学、化学和生物学等领域中的广泛应用，特别阐述了贝叶斯理论的丰富应用，弥补了其他概率论和统计学教材的不足，全书分为两部分：第一部分包括10章，讲解抽样理论、假设检验、参数估计等概率论的原理及其初级应用；第二部分包括12章，讲解概率论的高级应用

本讲义共分五个部分.第一部分包括前六讲,简要介绍了概率论的基本概念、结论和方法.第二部分包括第七-十讲,介绍布朗运动的基本概念和性质.第三部分包括第十一-十八讲,其中第十一-十五讲介绍~Ito~随机积分的概念及其重要性质,例如特别重要的Ito等距、Ito乘积法则和Ito~链式法则.第十六--十八讲介绍Ito随机微分方程

1、概率论基础知识；2、基础理论：随机过程的引入（定义的引入、分类、平稳过程）、离散时间的Markov链（定义的引入、分类、不变测度、极限定理）、最优停时与鞅、连续时间的Markov链（定义的引入、Poisson过程、Renew过程、应用案例）、连续时间的随机过程（布朗运动）、随机分析及随机微分方程；3、应用案例分析：