全局優(yōu)化問題一直是最優(yōu)化領(lǐng)域的老大難問題,備受多方關(guān)注。本書作為該領(lǐng)域的一部專著,首先介紹了非凸全局優(yōu)化問題的研究進(jìn)展,然后從分支方法、定界理論、算法設(shè)計(jì)及相關(guān)技術(shù)等方面詳細(xì)論述了非凸全局優(yōu)化問題的分支定界算法。全書主要內(nèi)容如下:全局優(yōu)化方法的研究現(xiàn)狀,分支定界算法的理論基礎(chǔ)、分支方法、定界技巧及相關(guān)概念,二次規(guī)劃、線

本書結(jié)合作者近年來的研究工作,系統(tǒng)介紹非線性分布參數(shù)系統(tǒng)的智能建模方法及其在實(shí)際工程領(lǐng)域的應(yīng)用,重點(diǎn)闡述分布參數(shù)系統(tǒng)建模的基礎(chǔ)知識及方法。在此基礎(chǔ)上,針對工業(yè)系統(tǒng)廣泛存在的不確定性、強(qiáng)非線性、時變、大尺度特征等問題,提出了基于流形學(xué)習(xí)的非線性時空模型、基于數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)機(jī)的非線性時空模型、基于有限高斯混合模型的時空多模型、基

《博弈論基礎(chǔ)教程-第三卷:應(yīng)用與實(shí)踐》是面向數(shù)學(xué)、管理科學(xué)與工程以及自動化等相關(guān)專業(yè)本科生的一本基礎(chǔ)教材。主要介紹博弈論在多個領(lǐng)域的應(yīng)用和案例,收集了棋類游戲的三擇一定理、博弈論的公理基礎(chǔ)、完全信息靜態(tài)博弈、完全信息動態(tài)博弈、不完全信息靜態(tài)博弈、不完全信息動態(tài)博弈、合作博弈等經(jīng)典內(nèi)容的多類型案例,并對案例進(jìn)行了分析、模

作者根據(jù)多年來學(xué)習(xí)和講授隨機(jī)過程的經(jīng)驗(yàn),以及在研究工作中長期積累的自己的理解、體會和心得,寫下了本書。本書主要講述現(xiàn)代隨機(jī)過程的基礎(chǔ)知識,包括隨機(jī)過程的總體概念和術(shù)語,可選性與循序可測性,經(jīng)典Wiener空間,Brown運(yùn)動,離散時間鞅與連續(xù)時間鞅,Markov過程與半群,強(qiáng)馬氏性與擴(kuò)展馬氏性,Ito隨機(jī)積分,一般半鞅

全書共分五章,內(nèi)容包括概率論的補(bǔ)充知識、隨機(jī)過程基本概念、平穩(wěn)過程、平穩(wěn)時間序列和馬爾科夫過程,各章包含基本內(nèi)容、解疑釋惑、典型例題詳解、課后習(xí)題選解和自主練習(xí)題幾個模塊。以提高讀者深入掌握隨機(jī)過程的原理、思想、方法的能力。

本書是參照近年全國高等學(xué)校工科數(shù)學(xué)類專業(yè)教學(xué)指導(dǎo)委員會工作會議的意見,結(jié)合電子類課程的實(shí)際情況編寫而成的。本書內(nèi)容設(shè)計(jì)簡明,敘述通俗易懂,定位于應(yīng)用和能力培養(yǎng),具有針對性、先進(jìn)性和系統(tǒng)性。本書內(nèi)容包括復(fù)變函數(shù)與解析函數(shù)、復(fù)變函數(shù)的積分、級數(shù)與留數(shù)、傅里葉變換、拉普拉斯變換、z變換和小波變換。

本書共14章,內(nèi)容包含數(shù)學(xué)語言與證明方法、證明技巧、數(shù)理邏輯、集合與關(guān)系、函數(shù)、組合計(jì)數(shù)、圖和樹、容斥原理、遞推方程與生成函數(shù)、初等數(shù)論、離散概率、代數(shù)系統(tǒng)等。本書體系嚴(yán)謹(jǐn),文字精煉,內(nèi)容翔實(shí),例題豐富,注重與計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的實(shí)際問題相結(jié)合,并選配了大量難度適當(dāng)?shù)牧?xí)題,適合教學(xué)。此外,本書有配套的習(xí)題解答與學(xué)習(xí)指導(dǎo)等教

本書作者為蒂圖·安德烈埃斯庫(TituAndreescu),美國德州大學(xué)教授,美國數(shù)學(xué)奧林匹克國家隊(duì)前總教練和領(lǐng)隊(duì),美國數(shù)學(xué)競賽AMC前主席。博格丹·埃內(nèi)斯庫(BogdanEnescu),羅馬尼亞哈斯德烏國立學(xué)院教授。兩位教授在國際數(shù)學(xué)奧林匹克競賽上享譽(yù)盛名,具有豐富的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)。本書以美國奧數(shù)國家集訓(xùn)隊(duì)的訓(xùn)練題為主,搜

本書作者為蒂圖·安德烈埃斯庫(TituAndreescu),美國德州大學(xué)教授,美國數(shù)學(xué)奧林匹克國家隊(duì)前總教練和領(lǐng)隊(duì),美國數(shù)學(xué)競賽AMC前主席。拉茲萬·吉爾卡(RǎzvanGelca),美國德州技術(shù)大學(xué)教授。兩位教授在美國數(shù)學(xué)奧林匹克國家隊(duì)耕耘數(shù)十載,具有豐富的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)。本書以美國奧數(shù)國家集訓(xùn)隊(duì)的訓(xùn)練題為主,搜集了歷年來

本書通過算法程序和實(shí)例分析介紹了常用的一些數(shù)學(xué)建模方法,包括基本的數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)、初等數(shù)學(xué)模型、插值和擬合、微分方程、層次分析法、數(shù)學(xué)規(guī)劃、模糊數(shù)學(xué)模型、圖論、多元統(tǒng)計(jì)模型。本書注重數(shù)學(xué)建模的基本方法和實(shí)用性,將數(shù)學(xué)模型和實(shí)例進(jìn)行有機(jī)結(jié)合,易于理解,便于自學(xué),同時本書也重視數(shù)學(xué)軟件在實(shí)際問題中的應(yīng)用,介紹了MATLAB以及L