本書包括4個部分內容：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;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.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,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。這些內容是經(jīng)濟管理類研究生應具備的基礎知識，本書強調學以致用，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量的

本書給出了數(shù)值分析的現(xiàn)代方法及Python程序實現(xiàn)，主要包括誤差分析、解線性方程組的直接法和迭代法、矩陣特征值問題的計算、非線性方程求根、插值法與最小二乘擬合、數(shù)值積分和數(shù)值微分、常微分方程初值問題的數(shù)值解法、快速Fourier變換以及蒙特卡羅方法等。書中配有大量的例題及Python程序實現(xiàn)，每一章給出了閱讀材料、習題

R軟件的基本介紹、R軟件的數(shù)據(jù)結構和圖形功能、R軟件實現(xiàn)數(shù)據(jù)的處理及清洗方法，R軟件進行數(shù)據(jù)描述性分析，利用R軟件進行參數(shù)估計，R軟件進行假設檢驗，對應分析案例與R實現(xiàn)、典型相關分析案例與R實現(xiàn)。

本書內容涵蓋控制相關學科各專業(yè)所必需的基礎知識，以時域中的線性系統(tǒng)理論知識為主要內容，同時兼顧控制的頻域知識。主要內容包括系統(tǒng)的數(shù)學描述、系統(tǒng)的動態(tài)響應、系統(tǒng)的能控性和能觀性、系統(tǒng)的最小實現(xiàn)、系統(tǒng)的穩(wěn)定性、系統(tǒng)的時域綜合等。本書在內容論述上力求精練，在概念敘述上力求清晰，在理論分析上力求嚴謹，在系統(tǒng)設計方法和算法介紹上

本書全面地介紹了基于狀態(tài)空間模型的線性定常系統(tǒng)理論。除了運動分析、能控能觀性、穩(wěn)定性、反饋鎮(zhèn)定、極點/特征結構配置、觀測器設計等基礎理論之外，本書首次系統(tǒng)性地介紹了線性系統(tǒng)的輸入輸出標準型理論，全面地解決了狀態(tài)反饋極點配置、解耦控制、最小相位系統(tǒng)的輸出反饋鎮(zhèn)定、基于逆系統(tǒng)的輸出跟蹤、基于平坦輸出的狀態(tài)跟蹤等問題；充分利

本書結合作者近幾年的研究成果，主要介紹人工蜂鳥算法和蝠鲼覓食優(yōu)化算法的提出、改進及其工程應用，內容包括：人工蜂鳥算法，包括算法提出的靈感、步驟、數(shù)學模型、性能測試及其工程應用等；人工蜂鳥算法的改進及其工程應用，從運用切比雪夫混沌映射進行初始化來提高求解的精度和引導覓食時加入萊維飛行，使得算法避免過早收斂和具有良好的穩(wěn)定

本書以近鄰思想、同步聚類模型及快速同步聚類算法為研究課題，重點研究了基于近鄰圖與單元網(wǎng)格圖的聚類算法、基于近鄰勢與單元網(wǎng)格近鄰勢的聚類算法、快速同步聚類算法、基于Vicsek模型線性版本的同步聚類算法、基于線性加權Vicsek模型的收縮同步聚類算法、基于分而治之框架與收縮同步聚類算法的多層同步聚類方法和基于ESynC算

本書采納了人本主義社會學最為常見的一種研究視角，也即將互聯(lián)網(wǎng)時代短視頻行業(yè)中決定視覺呈現(xiàn)結果的算法看作一種實踐邏輯，將算法實踐納入到技術－組織－個人的研究框架下，強調算法實踐的社會情境性和社會嵌入性，并重點關注滲透在其中的人類主觀能動性，最終展示出各類社會行動者在與算法實踐互動的過程中，如何持續(xù)地、動態(tài)地參與著算法實踐

本書將對當前國內外有關非規(guī)則顆粒形態(tài)離散元方法進行全面的論述，并結合相關研究工作對非規(guī)則顆粒離散元方法的工程應用進行重點介紹。本書將全面地介紹非規(guī)則顆粒離散元的組合顆粒單元、擴展多面體單元、多面體單元、超二次曲面單元、球諧函數(shù)單元和水平集單元方法。本書論述內容將為離散元方法及工程應用的初學者提供有益的參考，也為顆粒材料

本書前四章詳盡論述了線性空間、矩陣和線性代數(shù)、線性映射和線性空間的分解。后五章討論線性映射和矩陣的分解、包括譜分解、奇異值分解和極分解，范數(shù)、矩陣函數(shù)、特別是解線性定常狀態(tài)方程所需的矩陣指數(shù)函數(shù)，線性映射和矩陣的廣義逆和矩陣方程，包括線性矩陣方程、連續(xù)時間和離散時間代數(shù)Riccati方程。線性代數(shù)在自動控制中的應用主要

本書以MATLAB為工具，以實際問題數(shù)學模型的建立與求解為案例，介紹數(shù)值計算方法及其在實際問題中的應用。主要內容包括：MATLAB的基本操作、誤差分析、曲線插值與曲面插值、曲線擬合、數(shù)值積分與數(shù)值微分、特征值與特征向量的計算、線性方程組的數(shù)值解法、非線性方程((組)的數(shù)值解法、常微分方程(組)的數(shù)值解法、綜合案例講解等

本書是重慶市第五批研究生教育優(yōu)質課程《線性系統(tǒng)理論》研究成果，面向控制科學與工程、控制工程、電氣工程等學科領域碩士研究生及相關科研人員，結合著者相關科研成果與近10年來講授該課程的經(jīng)驗，系統(tǒng)地介紹了線性系統(tǒng)的狀態(tài)空間描述與方法、線性系統(tǒng)動態(tài)分析方法、線性系統(tǒng)能控性與能觀性、穩(wěn)定性基本理論與方法，以及線性反饋系統(tǒng)的時域綜

本書在常微分方程自治系統(tǒng)的分支理論基礎上，圍繞周期擾動系統(tǒng)和隨機擾動系統(tǒng)，對這兩類系統(tǒng)的分支理論進行延拓。內容包括自治系統(tǒng)、周期擾動系統(tǒng)、隨機擾動系統(tǒng)的分支研究，以及在生物、化學、物理、金融等領域的應用。本書給出基本數(shù)學概念、相關定理和非線性分析方法，并對具體模進行理論分析并使用適當?shù)臄?shù)學計算軟件進行數(shù)值模擬，詳細清楚

本書以數(shù)值分析原理為綱,以算法設計為本,基于Python語言,詳細介紹了原理分析到自編碼算法設計與應用的過程和思想,旨在提升學生的數(shù)值計算和實踐編碼能力,其數(shù)值算法設計思想可遷移到機器學習和深度學習,為學術深造和應用研究奠定科學計算和自編碼基礎.本書共包含數(shù)值分析的12個領域,教師可以根據(jù)不同的學習對象和教學目的選擇相