智能優(yōu)化算法在解決大空間、非線性、全局尋優(yōu)、組合優(yōu)化等復(fù)雜問題方面具有獨特的優(yōu)勢，因而得到了國內(nèi)外學者的廣泛關(guān)注，并在信號處理、圖像處理、生產(chǎn)調(diào)度、任務(wù)分配、模式識別、自動控制和機械設(shè)計等眾多領(lǐng)域得到了成功應(yīng)用。本書介紹了近年來新提出的5種智能優(yōu)化算法及其改進算法的算法思想、原理、算法流程和程序?qū)崿F(xiàn)說明，并給出了具體的

本書對《九章算法比類大全》進行了詳細的校注，主要包括九章詳注乘除開方起例、九章詳注比類方田算法大全卷，第一、九章詳注比類粟米算法大全卷，第二、九章詳注比類衰分算法大全卷，第三、九章詳注比類少廣算法大全卷，第四、九章詳注比類商功算法大全卷，第五、九章詳注比類均輸算法大全卷，第六、九章詳注比類盈不足算法大全卷，第七、九章詳

本書根據(jù)編者多年主講概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程的教學經(jīng)驗和現(xiàn)階段大學生的基本學情，并參照該課程的教學基本要求編寫。全書共分八章，主要包括隨機事件與概率、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、統(tǒng)計量及其分布、參數(shù)估計和假設(shè)檢驗。本書注意基本概念和基礎(chǔ)理論，特別注意基礎(chǔ)知識間的內(nèi)在聯(lián)

本書介紹統(tǒng)計分析的Logistic回歸模型，以及擴充模型，包括Logistic回歸搭配ROC曲線，多項Logistic回歸等，通過例題分析，結(jié)合計算機統(tǒng)計軟件的應(yīng)用，詳細闡述該模型原理與應(yīng)用。

本書探索”一本多綱”的教材編排模式，滿足不同學習要求和課時需求，以”融合專業(yè)、注重能力、突出應(yīng)用”為基本思路，深化”應(yīng)用導向、問題驅(qū)動、案例教學”的教學方法，不斷探索”數(shù)學知識學習與專業(yè)實際應(yīng)用”融合、”解題技能訓練與模塊要點考核”結(jié)合的教學模式。本書將高等數(shù)學的9個核心內(nèi)容”函數(shù)、極限、導數(shù)、一元函數(shù)微分、二元函數(shù)微

本教材共九章，第一章至第五章為概率論部分，以研究隨機現(xiàn)象的統(tǒng)計規(guī)律性為主線，為讀者提供了必要的理論基礎(chǔ)。第六章至八章為數(shù)理統(tǒng)計部分，主要介紹了數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、常用分布、抽樣分布定理、參數(shù)估計與假設(shè)檢驗。第九章是Excel在概率統(tǒng)計中的應(yīng)用，現(xiàn)在的科學發(fā)展已經(jīng)越來越離不開計算機的應(yīng)用，而數(shù)理統(tǒng)計是基于數(shù)據(jù)的收集、整理

本教材從結(jié)構(gòu)出發(fā)，介紹有機化學主要知識點，內(nèi)容完整，主線清晰，配備一定習題，有利于學生深入學習。為了確保學習效果，本次修訂幾乎替換了所有章后的習題，使其針對性更強，以加強學生的探索性，培養(yǎng)其舉一反三的能力，有利于學生自主學習。本教材結(jié)構(gòu)清晰、內(nèi)容充實、體系完整。在教學中，融入一定思政元素，有利于提高學生邏輯思維能力，也

本書涉及：高等數(shù)學、概率論與利統(tǒng)計、線性代數(shù)相關(guān)內(nèi)容29個專題，100道習題及答案。

本書為書課包形式，每章節(jié)后配有相應(yīng)的習題精解課程，數(shù)字資源上線新形態(tài)教材網(wǎng)。下冊圖書從第8章開始至第12章結(jié)束，根據(jù)高等數(shù)學的學習順序編輯章節(jié)順序，符合考生認知水平，具有較強的系統(tǒng)性和完整性，適合考生在期末考試復(fù)習前銜接使用。依據(jù)《全國碩士研究生招生考試數(shù)學考試大綱》編寫，體例與大綱體例保持一致，涵蓋大綱的重難點，并對

數(shù)學為無用之用，萬用之基。本書圍繞數(shù)學文化思想、數(shù)學文化透視、數(shù)學文化賞析等角度展開論述，主要包括數(shù)學與哲學，數(shù)學與美術(shù)，數(shù)學與建筑，數(shù)學與音樂，數(shù)學與航海、天文歷法，數(shù)學與詩歌，數(shù)學與游戲共八章內(nèi)容。本書力求通過對數(shù)學文化的宣揚來改變大學生的數(shù)學觀，激發(fā)他們的數(shù)學興趣，提高他們的數(shù)學素養(yǎng)和數(shù)學鑒賞力，提升他們的數(shù)理邏