本書聚焦國際關(guān)系研究中常用的博弈論模型與統(tǒng)計(jì)模型，旨在幫助讀者掌握模型應(yīng)用能力、提升科研水平。本書的特點(diǎn)是從國際關(guān)系視角探討模型的應(yīng)用，所選案例均來自國際關(guān)系專業(yè)書籍或者學(xué)術(shù)期刊，能夠幫助讀者循序漸進(jìn)地提升模型實(shí)際應(yīng)用能力與對前沿文獻(xiàn)的理解能力。本書既可以作為國際關(guān)系專業(yè)人士開展科研的工具書，也可以作為國際關(guān)系專業(yè)的參

本教材根據(jù)近年來工科數(shù)學(xué)改革的新成果，結(jié)合高等應(yīng)用型本科院校的實(shí)際特點(diǎn)，以培養(yǎng)卓越工程師為目標(biāo)，書中對傳統(tǒng)的教學(xué)內(nèi)容進(jìn)行優(yōu)化，在附注中對相關(guān)的歷史進(jìn)行了陳述并對新的思想方法進(jìn)行了介紹。本書著眼于介紹概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的基本概念、基本原理和基本方法，強(qiáng)調(diào)直觀性，注重可讀性，突出基本思想與方法。本書內(nèi)容包括：隨機(jī)事件與概率

本書著重介紹了與實(shí)際應(yīng)用有關(guān)的數(shù)值計(jì)算基本方法，強(qiáng)調(diào)了基本概念、理論和應(yīng)用，特別是數(shù)值計(jì)算方法在計(jì)算機(jī)上的實(shí)現(xiàn)，以期讀者在學(xué)完本書之后能夠充分掌握這些方法，并能在計(jì)算機(jī)上進(jìn)行有關(guān)的科學(xué)與工程計(jì)算.全書共分8章，主要內(nèi)容包括非線性方程求根，線性方程組數(shù)值解法，矩陣特征值與特征向量的數(shù)值計(jì)算，函數(shù)逼近，數(shù)值積分和微分，解線

本書內(nèi)容涵蓋了概率論基礎(chǔ)、隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、回歸分析與方差分析初步等,并特別強(qiáng)調(diào)應(yīng)用R語言計(jì)算及可視化,知識點(diǎn)結(jié)構(gòu)清晰,內(nèi)容豐富,概念引入形象,每節(jié)附有相應(yīng)知識點(diǎn)的習(xí)題,每章附有知識點(diǎn)的梳理小結(jié)與章內(nèi)容相應(yīng)的習(xí)題,對書中每個非敘述性例題都給出

本書以微積分、線性代數(shù)、復(fù)變函數(shù)、概率統(tǒng)計(jì)四大板塊為主線,精選電子、通信、材料、能源等前沿科技案例,配套可運(yùn)行的簡化模型、完整代碼、數(shù)值計(jì)算步驟與交互式可視化,幫助讀者在動手實(shí)踐中掌握數(shù)學(xué)建模、算法設(shè)計(jì)與結(jié)果解釋的全流程,實(shí)現(xiàn)從抽象公式到工程落地的跨越。

本書聚焦智能制造下生產(chǎn)與運(yùn)輸問題中多目標(biāo)優(yōu)化與多主體博弈特征,基于調(diào)度理論及博弈理論研究生產(chǎn)與運(yùn)輸協(xié)調(diào)優(yōu)化問題。綜述了生產(chǎn)與運(yùn)輸協(xié)調(diào)調(diào)度及博弈理論在調(diào)度問題中的研究現(xiàn)狀,主要討論和介紹比例流水車間合作博弈調(diào)度、柔性流水車間合作博弈調(diào)度、單臺批處理機(jī)生產(chǎn)與運(yùn)輸合作博弈調(diào)度、雙機(jī)流水車間生產(chǎn)與運(yùn)輸非合作博弈調(diào)度以及考慮機(jī)器

《基于代理模型技術(shù)的全局優(yōu)化方法與應(yīng)用》*先介紹代理模型技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀、關(guān)鍵技術(shù)及常用的測試函數(shù)，然后介紹快速優(yōu)化拉丁超立方試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法、組合代理模型技術(shù)、基于組合代理模型的自適應(yīng)全局優(yōu)化方法、基于組合代理模型和模糊聚類的自適應(yīng)全局優(yōu)化方法、基于組合代理模型和多層設(shè)計(jì)空間縮減的自適應(yīng)全局優(yōu)化方法、聯(lián)合局部開發(fā)和全局探索

線性模型是統(tǒng)計(jì)學(xué)中的一個重要分支，本書從理論與實(shí)踐相結(jié)合的角度，闡述了線性模型的基本理論、方法和應(yīng)用。本書共分為八章，第一章通過各種案例引進(jìn)各種線性模型，第二章和第三章介紹了一些基礎(chǔ)知識，包括矩陣論和概率論的相關(guān)知識。第四章到第六章系統(tǒng)討論了各種線性回歸模型的估計(jì)及統(tǒng)計(jì)推斷。第七章討論了方差分析模型的統(tǒng)計(jì)推斷，并在附錄

《全局化——從梯度引領(lǐng)到智能啟發(fā)》圍繞化問題的全局解，用12章內(nèi)容，詳細(xì)介紹了5大方向的10多個經(jīng)典算法。這5大方向分別是梯度算法的多次重啟、無導(dǎo)數(shù)優(yōu)化、（元）啟發(fā)式優(yōu)化、演化優(yōu)化和群體智能優(yōu)化。在介紹算法之外，還系統(tǒng)介紹了如何對化算法進(jìn)行理論和數(shù)值評價(jià)，并介紹了數(shù)值比較可能產(chǎn)生悖論以及如何消除悖論等前沿研究成果。在《

全書以計(jì)算思維為導(dǎo)向，凝練了計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)中相關(guān)的基本理論、基本方法和新一代智能計(jì)算技術(shù)的基本概念及應(yīng)用。全書內(nèi)容分為10章，介紹了計(jì)算、計(jì)算機(jī)與計(jì)算思維的基礎(chǔ)知識，計(jì)算基礎(chǔ)，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)與云計(jì)算，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與物聯(lián)網(wǎng)，算法設(shè)計(jì)基礎(chǔ)，Python語言程序設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)庫與大數(shù)據(jù)、人工智能基礎(chǔ)、人工智能技術(shù)、人工智能應(yīng)用等智能