本教材主要介紹了隨機過程的預備知識、離散時間馬氏鏈、可數(shù)狀態(tài)馬氏鏈、泊松過程、連續(xù)時間馬氏鏈、更新過程、布朗運動等內(nèi)容。為適應應用型本科財經(jīng)類相關專業(yè)突出技能與應用的要求，本書在介紹隨機過程基礎理論的前提下，著重使用圖表等多種形式，形象地展示課程的脈絡。在介紹部分難以理解的知識點時，本書附有相關的Matlab及Pyth

本書包括4個部分內(nèi)容：1-4章為概率論的理論部分;5-6章為統(tǒng)計應用的基礎準備部分,介紹了大量樣本數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的極限特征,以及統(tǒng)計應用中常用的四大分布及性質(zhì);7-8章為統(tǒng)計的基本應用部分,介紹了參數(shù)的點估計,區(qū)間估計以及假設檢驗問題;第9章介紹了現(xiàn)實中常用的統(tǒng)計方法--一元回歸分析.前8章是一般本科概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程的基

真實世界中的序列數(shù)據(jù)隨時間推移呈爆炸式增長，如何設計面向序列數(shù)據(jù)的知識發(fā)現(xiàn)方法是當前研究的熱點之一。本書以深度學習和多視圖學習為理論基礎，以序列數(shù)據(jù)為研究對象，為面向序列數(shù)據(jù)分析提供多視圖的學習方法與技術，同時為典型場景下的序列數(shù)據(jù)分析提供多視圖深度學習解決方案，以期為序列數(shù)據(jù)分析、多視圖學習領域的研究及應用提供參考。

本書以ANSYSWorkbench2024R1版本為基礎，對ANSYSWorkbench有限元分析的基本思路、操作步驟和應用技巧進行了介紹，并結(jié)合典型工程實例講解了ANSYSWorkbench的具體工程應用。本書前7章為操作基礎，介紹了ANSYSWorkbench2024R1基礎、DesignModeler概述、草圖模

本書將概率論和統(tǒng)計推斷融合在一起，用新的觀點生動地描述了概率論在物理學、數(shù)學經(jīng)濟學、化學和生物學等領域中的廣泛應用，特別闡述了貝葉斯理論的豐富應用，彌補了其他概率論和統(tǒng)計學教材的不足，全書分為兩部分：第一部分包括10章，講解抽樣理論、假設檢驗、參數(shù)估計等概率論的原理及其初級應用；第二部分包括12章，講解概率論的高級應用

本講義共分五個部分.第一部分包括前六講,簡要介紹了概率論的基本概念、結(jié)論和方法.第二部分包括第七-十講,介紹布朗運動的基本概念和性質(zhì).第三部分包括第十一-十八講,其中第十一-十五講介紹~Ito~隨機積分的概念及其重要性質(zhì),例如特別重要的Ito等距、Ito乘積法則和Ito~鏈式法則.第十六--十八講介紹Ito隨機微分方程

1、概率論基礎知識；2、基礎理論：隨機過程的引入（定義的引入、分類、平穩(wěn)過程）、離散時間的Markov鏈（定義的引入、分類、不變測度、極限定理）、最優(yōu)停時與鞅、連續(xù)時間的Markov鏈（定義的引入、Poisson過程、Renew過程、應用案例）、連續(xù)時間的隨機過程（布朗運動）、隨機分析及隨機微分方程；3、應用案例分析：

本書主要包括高級運籌學的基本概念與基本理論、線性規(guī)劃與靈敏度分析、整數(shù)規(guī)劃、動態(tài)規(guī)劃、目標規(guī)劃、一維極值優(yōu)化問題、無約束最優(yōu)化方法、約束最優(yōu)化方法、運籌學軟件介紹等定量分析和優(yōu)化的理論與方法。這些內(nèi)容是經(jīng)濟管理類研究生應具備的基礎知識，本書強調(diào)學以致用，以大量實際問題為背景引出各分支的基本概念、模型和方法，具有很強的實

試驗設計是統(tǒng)計學最早的一個分支之一，是人們認識自然，了解自然的重要手段。在科學技術日益發(fā)展的今天，試驗設計早已深入到農(nóng)業(yè)，林業(yè)，化學，生物醫(yī)藥，計算機等領域，為其發(fā)展提供重要的理論支持，并對其實際應用提供大量可執(zhí)行的操作方法。隨著各領域的飛速發(fā)展，傳統(tǒng)的實體試驗已不能滿足實際工作者的需要。計算機的飛速發(fā)展，逐漸改變了試

敏感性試驗設計是試驗設計研究領域的主要研究方向之一，其應用背景主要是針對燃爆產(chǎn)品試驗和藥劑試驗，通過設計若干刺激水平和觀測對應的二元響應數(shù)據(jù)，估計感興趣的特殊刺激水平，如成功響應概率p對應的刺激水平，稱其為感度分布的p分位數(shù)。 傳統(tǒng)的敏感性試驗設計沒有優(yōu)化準則，而且希望估計的主要是0.5分位數(shù)。隨著對研究對象更高質(zhì)量的