《OptiStruct及HyperStudy優(yōu)化與工程應(yīng)用》是在2019版HyperWorks軟件基礎(chǔ)上編寫的OptiStruct和HyperStudy優(yōu)化教程。全書首先深入講解了拓?fù)鋬?yōu)化、自由尺寸優(yōu)化、形貌優(yōu)化、尺寸優(yōu)化、形狀優(yōu)化、自由形狀優(yōu)化、增材制造優(yōu)化、復(fù)合材料優(yōu)化，以及等效靜態(tài)載荷法、熱、疲勞及非線性優(yōu)化等O

本書共8章，內(nèi)容包括：第1章是引言，介紹本書的寫作背景和基本情況。第2章對本書用到的基礎(chǔ)知識進(jìn)行介紹。第3章研究基本的帶有隨機(jī)噪聲的Hegselmann-Krause模型的同步行為。第4章研究全狀態(tài)空間下隨機(jī)噪聲引導(dǎo)系統(tǒng)同步的理論。第5章研究異質(zhì)模型在環(huán)境噪聲及通訊噪聲作用下的演化。第6章應(yīng)用前文理論研究社會(huì)輿論分歧產(chǎn)

《張宇概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)9講》主要介紹考研數(shù)學(xué)中概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的全部知識，并將其分為9講。有三大特色如下： 第一個(gè)特色，是每一講開篇列出的知識結(jié)構(gòu).這不同于一般的章節(jié)目錄，而是科學(xué)、系統(tǒng)、全面地給出本講知識的內(nèi)在邏輯體系和考研數(shù)學(xué)試題命制思路，是我們多年教學(xué)和命題經(jīng)驗(yàn)的結(jié)晶.鑒于有不少讀者對線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)

本書介紹了數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析、貝葉斯基礎(chǔ)和統(tǒng)計(jì)計(jì)算等內(nèi)容.在編寫過程中特別注重方法的實(shí)際應(yīng)用，每個(gè)理論后面都列舉了對應(yīng)的例子.同時(shí)，為了更貼近社會(huì)的現(xiàn)實(shí)需求，在每章最后一節(jié)通過例子對該章的主要內(nèi)容進(jìn)行了R語言實(shí)現(xiàn)，并列出了程序的詳細(xì)步驟.

本書研究分類數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)過程控制.近年來，統(tǒng)計(jì)過程控制的研究成果十分豐富，但大都集中在取值為具體數(shù)值的連續(xù)數(shù)據(jù).本書關(guān)注的分類數(shù)據(jù)取值為若干個(gè)類別或?qū)傩运�平，信息量較少，但在生活生產(chǎn)中極為常見.本書內(nèi)容來自作者和合作者近年來的研究成果，從一元或多元、名義或有序、獨(dú)立或自相關(guān)、相關(guān)性或因果關(guān)系等角度，系統(tǒng)地介紹了分類數(shù)據(jù)統(tǒng)

本書是應(yīng)用數(shù)學(xué)專業(yè)高年級本科生和研究生的入門教材。它介紹了隨機(jī)分析基本的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（概率論和隨機(jī)過程），以及一些重要的實(shí)用工具和應(yīng)用（如與微分方程、數(shù)值方法、路徑積分、隨機(jī)場、統(tǒng)計(jì)物理、化學(xué)動(dòng)力學(xué)和罕見事件的聯(lián)系）。本書在數(shù)學(xué)形式主義和直覺論證之間找到了一個(gè)很好的平衡，這種風(fēng)格***應(yīng)用數(shù)學(xué)家。讀者可以學(xué)習(xí)隨機(jī)分析的嚴(yán)格

本書的主要內(nèi)容包括計(jì)算思維概述、計(jì)算思維之抽象、計(jì)算思維之自動(dòng)化、人工智能、GoogleBlockly語言程序設(shè)計(jì)等。本書以培養(yǎng)學(xué)生的計(jì)算思維能力為目標(biāo)，以提高學(xué)生的創(chuàng)新能力和抽象思維能力為重點(diǎn)，培養(yǎng)學(xué)生從計(jì)算思維的角度理解計(jì)算學(xué)科的基本知識和方法，并用Blockly語言進(jìn)行程序設(shè)計(jì)，使計(jì)算思維融入學(xué)生分析問題和解決問

本書主要介紹了雙參數(shù)韋布爾分布模型,并從雙參數(shù)韋布爾分布在可靠性領(lǐng)域的應(yīng)用角度介紹了相關(guān)可靠性統(tǒng)計(jì)方法,包括韋布爾分布的確定方法、基于極大似然估計(jì)的可靠性統(tǒng)計(jì)方法、基于分布曲線擬合的可靠性統(tǒng)計(jì)方法、基于Bayes的可靠性統(tǒng)計(jì)方法、其他可靠性統(tǒng)計(jì)方法及改進(jìn)韋布爾分布的可靠性統(tǒng)計(jì)方法。

本書系統(tǒng)介紹了分析偏微分方程控制系統(tǒng)穩(wěn)定性的Riesz基方法，側(cè)重于由二階偏微分系統(tǒng)描述的彈性振動(dòng)系統(tǒng)的Riesz基性質(zhì)、譜確定增長條件以及指數(shù)穩(wěn)定性，從一般抽象的理論開始到具體偏微分系統(tǒng)Riesz基的驗(yàn)證都有全面敘述與證明。特別地，本書重點(diǎn)介紹比較法、對偶基方法以及Green函數(shù)法的技巧與理論，其中關(guān)于本征值與本征函

本書第1章主要介紹變點(diǎn)檢驗(yàn)和在線監(jiān)測的一些經(jīng)典方法，并介紹本書著重討論的厚尾時(shí)間序列模型和長記憶時(shí)間序列模型.第2,3章主要介紹檢驗(yàn)和估計(jì)厚尾時(shí)間序列模型均值變點(diǎn)和持久性變點(diǎn)的一些方法.第4,5章介紹檢驗(yàn)長記憶時(shí)間序列均值變點(diǎn)、時(shí)間趨勢項(xiàng)變點(diǎn)、方差變點(diǎn)及長記憶參數(shù)變點(diǎn)的一些方法.第6章介紹在線監(jiān)測厚尾時(shí)間序列持久性變點(diǎn)