本書是清華大學出版社出版的教材《隨機過程及其應(yīng)用》(第2版)(ISBN9787302242758)的配套習題解答。書中所有習題與主教材所列習題一一對應(yīng),每一題均有詳細解答。主教材在第1版的基礎(chǔ)上做了較大的改編,對教材中的習題做了適當?shù)恼{(diào)整,刪去了過去一些比較煩瑣和復雜的題目,突出了習題的簡單性和概念性;增加了部分與實際
本書系統(tǒng)介紹了與年齡相關(guān)的種群系統(tǒng)的最優(yōu)控制問題。主要內(nèi)容包括:國內(nèi)外種群系統(tǒng)最優(yōu)控制問題的發(fā)展歷程,包括種群系統(tǒng)數(shù)學模型的發(fā)展與完善,以及偏微分方程和控制問題的具體研究。書中所涉及的內(nèi)容及其論證的數(shù)學思想方法和運算技巧均具有創(chuàng)新性,無論對偏微分方程的研究,還是對最優(yōu)控制理論的研究,尤其是對非線性偏微分方程的研究,均具
第2版的主要目的是擴大第1版(2013)的第3章和第4章的半契約模型的內(nèi)容,并以自第1版以來作者在期刊和報告中發(fā)表的研究成果作為補充。這本書的數(shù)學內(nèi)容非常優(yōu)雅且嚴格,依靠抽象的力量專注于基礎(chǔ)知識。該書首次提供了該領(lǐng)域的全面綜合知識,同時提出了許多新研究,其中一些研究與當前非常活躍的領(lǐng)域(如近似動態(tài)編程)有關(guān)。本書中散布
本書依據(jù)作者多年從事模式識別教學和研究的體會,并參考相關(guān)文獻編寫而成,概括地介紹了模式識別理論和技術(shù)的基本概念、原理、方法和實現(xiàn)。全書共分為11章,每章闡述模式識別中的一個知識點,內(nèi)容包括貝葉斯決策、概率密度函數(shù)的估計、線性判別分析、非線性判別分析、組合分類器、無監(jiān)督模式識別、特征選擇、特征提取、半監(jiān)督學習以及人工神經(jīng)
本書是為使用概率統(tǒng)計較多的本科相關(guān)專業(yè)編寫的有關(guān)統(tǒng)計推理的理論、思維和方法的教材,基于微積分的統(tǒng)計學理論和應(yīng)用的介紹,反映了統(tǒng)計思維、統(tǒng)計學教學和當前實踐的最新情況。內(nèi)容主要包括概率分布和概率密度、數(shù)學期望、特殊概率分布、隨機變量函數(shù)、抽樣分布、決策理論、點估計、區(qū)間估計、假設(shè)檢驗等。
人們常說:“天有不測之風云!笔澜缈傇诓粩嗟淖兓^程中,而人們需要根據(jù)這些變化采取不同的應(yīng)對策略。在變化中抓住不變,在紛繁復雜的事件中找出規(guī)律,是人類得以舉一反三,得以不斷進步的一大依仗。概率論就是這樣一種科學的數(shù)學工具。它可以為我們解答天氣現(xiàn)象,也可以幫助我們作出各類決策,例如:投資、出行、購物,等等!陡怕嗜腴T:在
計算數(shù)學是現(xiàn)代數(shù)學的一個重要分支,是20世紀40年代末隨著電子計算機的發(fā)明而誕生的一個學科。鑒于計算數(shù)學在科學與工程計算中的重要性,中國在20世紀50年代中期開始大力發(fā)展計算數(shù)學。本書以計算數(shù)學研究機構(gòu)與教學專業(yè)的建立為主線,回顧中國計算數(shù)學的初創(chuàng)歷程。
本書以易于理解的方式講述了時間序列模型及其應(yīng)用,內(nèi)容包括趨勢、平穩(wěn)時間序列模型、非平穩(wěn)時間序列模型、模型識別、參數(shù)估計、模型診斷、預測、季節(jié)模型、時間序列回歸模型、異方差模型、譜分析入門、譜估計和門限模型。對所有的思想和方法,都用真實數(shù)據(jù)集和模擬數(shù)據(jù)集進行了說明。
本文對差分進化算法、粒子群優(yōu)化算法、和聲搜索算法及其應(yīng)用進行了研究,主要工作如下:(1)為克服已有二進制和聲搜索算法的缺陷,提出了適于求解大規(guī)模0-1背包問題的簡化二進制和聲搜索算法(SBHS)。(2)針對和聲搜索算法做更進一步的研究,提出了一種有效求解多維0-1背包(MKP)問題的新和聲搜索算法(NBHS)。(3)認
本書系統(tǒng)的介紹了幾類具有實際應(yīng)用背景的數(shù)學規(guī)劃模型及求解方法。全書共分為7章,主要內(nèi)容包括線性規(guī)劃模型、非線性規(guī)劃模型、整數(shù)規(guī)劃模型、圖論模型、目標規(guī)劃模型以及各類模型在優(yōu)化軟件LINGO下的求解方法。內(nèi)容上盡量淡化各類模型的數(shù)學理論分析,著重闡明各種模型的實際求解方法和軟件求解過程,選取的例題主要來自各種實際應(yīng)用中的