本書是數理統(tǒng)計方面的經典教材，從數理統(tǒng)計學的初級基本概念及原理開始，詳細講解概率與分布、多元分布、特殊分布、統(tǒng)計推斷基礎、極大似然法等內容，并且涵蓋一些高級主題，如一致性與極限分布、充分性、優(yōu)假設檢驗、正態(tài)模型的推斷、非參數與穩(wěn)健統(tǒng)計、貝葉斯統(tǒng)計等.此外，為了幫助讀者更好地理解數理統(tǒng)計和鞏固所學知識，書中還提供了一些重

相依混合隨機變量是現(xiàn)代概率統(tǒng)計中的重要概念,它具有非常直觀的實際應用背景,如時間序列數據、空間數據、網格數據和高頻數據等都具有相依性,且呈現(xiàn)漸近獨立的特征.因此,近幾十年來一直都吸引了眾多學者的關注與研究,獲得了豐碩的研究成果.本書主要介紹混合隨機變量的基本理論,內容包括混合隨機變量的定義與性質、隨機過程的混合性質、混

本書共19章,內容包括Origin2023概述、初識Origin2023、Origin文件管理、工作表管理、數據的導入與導出、數據管理和處理、簡單二維圖形繪制、二維圖形修飾處理、三維圖形繪制、三維圖形修飾處理、特殊圖形、多圖層圖表管理、數據統(tǒng)計分析、推斷性統(tǒng)計分析、試驗數據分析與處理、回歸擬合分析、數字信號處理、數字圖

本書系雙語教材，主體部分用英語撰寫，延伸閱讀部分用漢語撰寫.主體部分主要內容包括：常見數學公式和數學表達式的英語讀法、解線性方程組的直接法、矩陣代數迭代技術、一元方程求根、多項式插值、逼近論、數值微分與數值積分、常微分方程初值問題等.延伸閱讀部分內容包括：數學家傳記、求解非線性方程組的最小二乘法、非線性方程組的不動點迭

書主要包含以下內如：**化問題的簡介，凸分析基礎，無約束優(yōu)化的理論及線搜索算法框架，信賴域算法，線搜索收斂性分析及收斂速度分析，半光滑牛頓算法，共軛梯度算法，約束優(yōu)化理論及延伸理論，罰方法，增廣拉格朗日算法及算法在實際問題（支持向量機模型、超圖匹配）中的應用。本書對知識點的分析緊密結合當前研究前沿問題，并通過對應用問題

摩爾定律快要走到盡頭，但計算革命不會終止。更好的軟件編程、3D芯片和量子計算等方法應運而生，其中云計算將成為業(yè)界應對摩爾定律消亡的最佳手段，物聯(lián)網（IoT）的興起將讓我們逼近一個"消失點”，此前計算機的形體從大到小，此后計算機將變得"無形”，使計算無處不在，智能融入日常生活。本書由計算專業(yè)領域的專家學者知名吳翰清執(zhí)筆，

本書共分8章，分別介紹了相關預備知識、線性方程組的迭代解法、非線性方程組的迭代解法、矩陣特征值的計算方法、函數逼近理論、常微分方程組的數值解法、邊值問題的數值方法和變分原理初步知識。本書內容重基礎、輕理論、重應用，編入了大量的應用案例，盡量回避了相關理論證明。教材中每種算法均附上了算法步驟和實現(xiàn)代碼，具有很好的示范作用

試驗設計與數據統(tǒng)計分析

《奇異**控制方法及其應用》共6章。第1章是緒論。本章首先介紹了線性二次型**控制問題、線性二次型**控制問題的迭代算法、線性二次奇異**控制問題、奇異攝動方程解的漸近展開方法和線性二次隨機**控制問題，其次對全局優(yōu)化問題進行了概述，并在介紹過程中闡述了該書的研究思路。第2章是線性二次奇異**控制問題的線性迭代計算方法

在經濟學、政治學、社會學、心理學和教育學等學科領域，因子分析法應用廣泛。本書作者用明確的數據分析例子，詳細介紹了因子分析的不同方法，以及它們在何種情況下最有用。更深入探討了驗證性和探索性因子分析的差別和因子旋轉的各種標準。特別值得一提的是對不同形式的斜交旋轉的討論，以及如何解釋從這些分析中得到的各項系數。此外，作者也回