本書系統(tǒng)闡述了有限單元法的基本原理及其工程應(yīng)用案例。第1章緒論部分簡(jiǎn)要敘述了有限單元法的發(fā)展歷程、基本思想和主要求解步驟，以及有限單元法的特點(diǎn)和應(yīng)用范圍。第2-7章為有限單元法的基礎(chǔ)理論內(nèi)容，包括有限單元法的數(shù)學(xué)力學(xué)基礎(chǔ)、伽遼金有限單元法和桿單元分析、梁?jiǎn)卧�和桿-梁組合單元分析、彈性固體力學(xué)的平面問題分析和三維空間問題

本書系統(tǒng)地介紹了貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)理論以及在一些領(lǐng)域中的應(yīng)用。全書共16章，內(nèi)容分為4個(gè)部分：第一部分，介紹貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)的發(fā)展和應(yīng)用概況，包括第1章（緒論）；第二部分，介紹貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)理論，包括第26章；第三部分，介紹貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)在一些領(lǐng)域中的應(yīng)用，包括第715章；第四部分，介紹貝葉斯計(jì)算方法及有關(guān)軟件，包括第1

本書前五章是概率論的基本內(nèi)容，第六至九章是數(shù)理統(tǒng)計(jì)的內(nèi)容，第十章介紹R軟件在數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用.本書內(nèi)容符合教育*高等數(shù)學(xué)大學(xué)數(shù)學(xué)課程教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)最新頒布的《大學(xué)數(shù)學(xué)課程教學(xué)基本要求（2014年版）》，緊密聯(lián)系實(shí)際，例題豐富多樣，各章附有思考題、習(xí)題和綜合練習(xí)題，綜合練習(xí)題中選有部分全國(guó)碩士研究生招生考試試題。書后附有

本書主要包括三部分：基礎(chǔ)知識(shí)、線性系統(tǒng)分析與系統(tǒng)綜合設(shè)計(jì)，全書共7章。基礎(chǔ)知識(shí)部分介紹了線性系統(tǒng)理論中常用的線性代數(shù)基礎(chǔ)及線性系統(tǒng)基本概念；系統(tǒng)分析部分系統(tǒng)地介紹了線性系統(tǒng)可控性、可觀測(cè)性與穩(wěn)定性及其不同的判別方法；系統(tǒng)綜合設(shè)計(jì)部分介紹了控制設(shè)計(jì)的一般方法，具體包括狀態(tài)反饋極點(diǎn)配置問題、鎮(zhèn)定性問題、無靜差跟蹤問題、輸出

本書是在作者多年教學(xué)實(shí)踐的基礎(chǔ)上，本著厚基礎(chǔ)、重應(yīng)用的原則，突出重點(diǎn)、緊扣前沿，采用低起點(diǎn)、逐步深入的編寫思路，經(jīng)反復(fù)研討后編寫而成的。讀者只要具備高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)和概率論的初步知識(shí)就可以學(xué)習(xí)本書。全書共10章，內(nèi)容包括概率論基礎(chǔ)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)基本知識(shí)、點(diǎn)估計(jì)、區(qū)間估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、非參數(shù)檢驗(yàn)、回歸分析、方差分析、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)

本書基于科學(xué)與工程中的數(shù)學(xué)問題，主要介紹誤差及算法的穩(wěn)定性、線性方程組的直接解法與迭代解法、函數(shù)的插值與逼近、數(shù)值積分與微分、非線性方程（組）的數(shù)值解法、特征值問題的數(shù)值解法和常微分方程初值問題的數(shù)值解法。本書分為理論知識(shí)部分和實(shí)驗(yàn)部分，二者各有側(cè)重，相輔相成。本書適合數(shù)學(xué)、力學(xué)、計(jì)算機(jī)等理工科的本科生，以及理工科相關(guān)

所謂的康德主義他這里用的是康德的第一條絕對(duì)命令，大致來說，在參與博弈時(shí)，每個(gè)人都會(huì)思考：假設(shè)其他人都進(jìn)行和我現(xiàn)在相同的行動(dòng)，我能否得利？本書是羅默最近十年主要在做的工作，他向讀者介紹了一些生產(chǎn)經(jīng)濟(jì)中，消費(fèi)者或者生產(chǎn)者內(nèi)部存在類似的康德博弈的。本書是用現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)學(xué)的效用理論和博弈論重新闡釋合作經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本概念，通過一些純粹

最優(yōu)化技術(shù)是科學(xué)與工程領(lǐng)域中的重要數(shù)學(xué)工具。本書首先介紹非線性方程組的解析與數(shù)值解法，然后介紹各個(gè)分支的最優(yōu)化問題建模與求解方法，包括無約束最優(yōu)化、凸優(yōu)化(如線性規(guī)劃、二次型規(guī)劃與幾何規(guī)劃等)、非線性規(guī)劃、混合整數(shù)規(guī)劃、多目標(biāo)規(guī)劃與動(dòng)態(tài)規(guī)劃等，最后簡(jiǎn)要介紹智能優(yōu)化方法，并與常規(guī)方法進(jìn)行對(duì)比研究。與傳統(tǒng)的最優(yōu)化技術(shù)方面的

積分嵌套拉普拉斯近似（IntegratedNestedLaplaceApproximation，INLA）是一種新的近似貝葉斯計(jì)算方法，相比傳統(tǒng)的馬爾可夫鏈蒙特卡羅（MCMC）方法，它可以高效地?cái)M合多種貝葉斯模型。INLA旨在解決潛在高斯馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)模型參數(shù)的邊際推斷，利用模型中潛在變量的條件獨(dú)立性來提高計(jì)算速度。《

本書是《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》的配套輔導(dǎo)用書．本書內(nèi)容依據(jù)教材中章節(jié)次序編排．全書共9章，每章基本上又分4個(gè)板塊，即內(nèi)容概要；題型歸納與例題精解；測(cè)試題及其答案；課后習(xí)題解答．