本书共有11章,第1章至第5章是概率论部分,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;第6章至第8章是数理统计部分,包括样本及抽样分布、参数估计、假设检验;第9章至第11章是随机过程部分,包括随机过程引论、马尔可夫链、平稳随机过程.各章均选配了适量的习题,
在产品研发或改进过程中,需要进行大量而重复的实验以确定最优的配方及工艺。掌握先进的实验方法和数据处理方法,可以缩短研发周期、节省研发成本。《从零学实验设计与数据处理》以实验设计为主线,除了介绍实验设计的基本原理与方法以外,佐以大量产业车间范例,旨在使读者学会不同的实验设计的理论与方法。同时通过本书对范例的说明,了解如何
从古到今,人们经常会深陷占卜带来的虚幻的错觉,低估巧合事件的发生概率因而以为有神秘力量在起作用,将事物复杂的发展规律简单化、线性化,进而做出与实际情况相去甚远的预测。数学可以在非线性发展的世界中充当向导的作用。有了数学的帮助,我们就可以通过理性和逻辑思考,避免直觉所犯的一系列错误。但即使是数学,在处理这个复杂世界的各种
《数值计算方法习题集》是《数值计算方法》的配套教材,内容包括数值计算引论、非线性方程的数值解法、线性代数方程组的数值解法、插值法、曲线拟合的小二乘法、数值积分和数值微分、常微分方程初值问题的数值解法和试题及解答等8章。前7章每章均由内容提要、习题及解答、同步练习题及解答三部分组成,一章给出了3份试题样卷及解答。随着计算
"本书是按照国家对非数学类本科生概率论与数理统计课程的基本要求,配合本科生概率论与数理统计课程而编写的导学教程。 全书分为七章:随机事件及其概率、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、大数定律及中心极限定理、样本及抽样分布、参数估计。按照讲课次序对每次课的教学内容进行了概括性总结,既有重点、
本书共11章,主要内容包括:概率论的基本概念;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等。每章均包括:知识要点、分级习题、总习题和在线测试4个部分。本书的分级习题包含北京邮电大学数学系概率教学组编著的《概率论与随机过程》中的全部课后习题的详细解答。
本书主要内容包括Origin入门,表格管理,数据管理,矩阵管理,数据可视化,三维数据可视化,数学统计分析,数据运算,数据分析等内容,覆盖了科学绘图与数据分析的各个方面,实例丰富而典型,将重点知识进行融入应用,指导读者有的放矢地进行学习。
本书分为6篇:第1篇智能优化的理论基础,内容包括优化理论和智能优化方法概述;第2篇进化算法,内容包括遗传算法、DNA算法、Memetic算法和文化算法;第3篇仿人智能优化算法,内容包括神经网络算法、模糊逻辑算法、思维进化算法;第4篇群智能优化算法,内容包括蚁群优化算法、粒子群优化算法、混合蛙跳算法、猴群算法、自由搜索算
本书提出采用围线积分方法(Sakurai-Sugiura方法)来处理一种非线性特征值问题,该方法不仅可以将原特征值问题转化为一个标准特征值问题,而且具有并行计算的架构。本书第1章着重介绍了用边界元法与围线积分方法来求解不同类型特征值问题的公式推导与算法算例;基于第1章算法的建立,本书第2章介绍了基于此算法的各类声子晶体
本书介绍了概率论与数理统计的基本概念、基本理论与方法.内容包括:概率论基本概念、随机变量与随机向量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析.每章均配有习题,书后附有习题答案,习题中收集了历届研究生考试试题,既便于教学,又利于考试复习,本书可作为高等