本書主要對幾類常用的非線性優(yōu)化算法：共軛梯度法、擬牛頓法、鄰近點法、信賴域方法以及求解約束優(yōu)化問題的梯度投影法、有限記憶BFGS方法、Topkis-Veinott方法等逐一作了介紹，尤其著重于對這幾類算法的改進(jìn)和擴(kuò)展應(yīng)用，包含對共軛梯度法參數(shù)的討論、修正的共軛梯度法、修正的擬牛頓公式及對應(yīng)的修改的擬牛頓算法、非單調(diào)的B

本書系統(tǒng)而深入地介紹了迭代方法、預(yù)處理技術(shù)及其并行計算。迭代法涉及分裂方法、并行多分裂方法、Krylov子空間方法、并行Krylov子空間方法、Newton法及其變形；預(yù)處理技術(shù)涉及一般代數(shù)預(yù)處理、問題相關(guān)預(yù)處理、多層和多重網(wǎng)格預(yù)處理以及非線性預(yù)處理；為了方便實施，介紹了方法在諸多方面的應(yīng)用，并用統(tǒng)一框架介紹了網(wǎng)上可得

本書緊扣可靠性工程發(fā)展脈絡(luò)，深入淺出地闡述了可靠性的基礎(chǔ)理論、常用工程技術(shù)方法和主要標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，探討了可靠性工程的若干發(fā)展趨勢和面臨的挑戰(zhàn)，并給出了大量的案例。全書共11章，內(nèi)容覆蓋可靠性相關(guān)概念、發(fā)展歷程與趨勢、產(chǎn)品的壽命分布、可靠性管理、要求論證、設(shè)計分析、試驗評價、數(shù)據(jù)收集及分析評估等技術(shù)方法，并討論了軟件和網(wǎng)絡(luò)可

ABAQUS是國際上比較流行的、被譽為功能最強(qiáng)大的有限元分析軟件之一，特別是在非線性分析領(lǐng)域，它可以分析復(fù)雜的工程力學(xué)問題，具有駕馭龐大求解規(guī)模的能力。本書以ABAQUS6.14第一版本為講解對象，由淺入深地講解ABAQUS仿真計算的各種功能。全書共分為兩部分18章，其中基礎(chǔ)部分包括ABAQUS的基本操作、前處理、網(wǎng)格

算法數(shù)論（第二版）

非線性最優(yōu)控制計算方法及其應(yīng)用

《線性模型分析方法——適用于動物科學(xué)和動物醫(yī)學(xué)》通過大量實例詳細(xì)介紹線性模型的建立方法和統(tǒng)計分析的基本原理、方法與常見問題，包括回歸分析模型及其應(yīng)用、方差協(xié)方差分析模型及其應(yīng)用、多元線性模型及其應(yīng)用、線性混合模型及其應(yīng)用、線性混合模型參數(shù)估計方法等，統(tǒng)計分析方法包括*小二乘（LS）法、*小范數(shù)二次無偏估計（MINQUE

突變理論一直是前沿?zé)狳c課題之一，在自然科學(xué)和社會科學(xué)領(lǐng)域均獲得了極大的關(guān)注與深入的研究。 《迭代突變論札記》從一個典型的非線性Logistic方程出發(fā)，從迭代的角度剖析突變發(fā)生的成因�！兜�代突變論札記》包括上升型突變，下降型突變，Δ脈沖突變和sinm(·)、cosm(·)脈沖的非線性及突變模型。《迭代突變論札記》還給

本書主要內(nèi)容包括服裝版型設(shè)計概述,版型出樣依據(jù)、出樣方法及出樣技術(shù),并對裙、褲、衣身、衣領(lǐng)和衣袖的版型設(shè)計做了詳盡的分析總結(jié),最后探討了工業(yè)化樣板的制訂和推檔技術(shù)。

內(nèi)容簡介本書屬《經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)叢書》，在第一版的基礎(chǔ)上修訂再版。全書共9章，內(nèi)容包括：隨機(jī)事件與概率、隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律和中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、方差分析與回歸分析、sPSS統(tǒng)計軟件介紹。每章均配有不同難易程度的適量習(xí)題，書末附有習(xí)題答案。 本次修訂保持了原教材

本書與主教材配套使用，內(nèi)容包括隨機(jī)事件和概率、隨機(jī)變量及其分布、多維隨機(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、樣本及抽樣分布、參數(shù)估計和假設(shè)檢驗。本書可以作為獨立學(xué)院本科生概率論與數(shù)理統(tǒng)計的跟蹤聯(lián)系冊，也可以作為電大、成教相關(guān)學(xué)生的練習(xí)冊。

《概率論與建模（第二版）》遵循高等院校教學(xué)指導(dǎo)委員會關(guān)于概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程的教學(xué)基本要求編寫而成，《概率論與建模（第二版）》共9章，分別是隨機(jī)事件與概率、隨機(jī)變量及其分布、多維隨機(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)計的基本概念、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗和方差分析和回歸分析。

《概率統(tǒng)計與數(shù)學(xué)模型學(xué)習(xí)指導(dǎo)》為《概率統(tǒng)計與數(shù)學(xué)模型》的配套學(xué)習(xí)指導(dǎo)教材,內(nèi)容包括每一章的基本要求？內(nèi)容提要？釋疑解難？典型例題以及教材的習(xí)題解答.第1~5章介紹概率論的基本知識,包括隨機(jī)事件與概率？隨機(jī)變量及其分布？多維隨機(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等;第6~9章介紹數(shù)理統(tǒng)計的基本知識,

《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》系統(tǒng)地介紹概率論與數(shù)理統(tǒng)計的基本內(nèi)容以及數(shù)理統(tǒng)計的基本思想、原理與方法．內(nèi)容包括隨機(jī)事件與概率、一維隨機(jī)變量及其概率分布、多維隨機(jī)變量及其概率分布、數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、樣本及抽樣分布、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、方差分析與回歸分析．各章都配有適量的例題與習(xí)題，習(xí)題又分為用于基本知識與計算訓(xùn)練的

《數(shù)值計算方法及其程序?qū)崿F(xiàn)》力圖探索數(shù)值計算方法教學(xué)的一種新嘗試,立足于數(shù)學(xué)思維而面向科學(xué)計算,適應(yīng)應(yīng)用型人才的培養(yǎng)需要,內(nèi)容處理上突出數(shù)值計算方法的基本設(shè)計和內(nèi)涵理解.《數(shù)值計算方法及其程序?qū)崿F(xiàn)》旨在介紹科學(xué)計算中常用的數(shù)值計算方法及其理論,包括數(shù)值計算方法的意義、插值方法、數(shù)值積分與數(shù)值微分、非線性方程求根、線性方

《概率論與數(shù)理統(tǒng)計（第四版）》體系新穎、結(jié)構(gòu)嚴(yán)謹(jǐn)、內(nèi)容翔實、敘述清晰、重點突出、難點分散、例題典型、習(xí)題豐富。重視對學(xué)生分析、推理、計算和應(yīng)用數(shù)學(xué)能力的培養(yǎng)。內(nèi)容包括：隨機(jī)事件及其概率、隨機(jī)變量及其分布、多維隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征與極限定理、樣本及其分布、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、回歸分析與方差分析、正交試驗設(shè)

《概率論與數(shù)理統(tǒng)計學(xué)習(xí)指導(dǎo)》是“十二五”普通高等教育本科國家級規(guī)劃教材《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(第三版)》(王松桂等)的配套輔導(dǎo)用書.內(nèi)容包括概率論和數(shù)理統(tǒng)計兩部分,共9章.前5章為概率論部分,依次包括隨機(jī)事件、隨機(jī)變量、隨機(jī)向量、數(shù)字特征和極限定理;后4章為數(shù)理統(tǒng)計部分,依次包括樣本與統(tǒng)計量、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗和回歸分析與

該書將系統(tǒng)介紹用有限差分法數(shù)值求解微分方程的基本理論和方法。內(nèi)容包括常微分方程的數(shù)值方法，偏微分方程中的橢圓型方程、雙曲型方程和拋物型方程的有限差分方法，重點介紹差分格式的構(gòu)造及穩(wěn)定性分析的基本理論，也適當(dāng)介紹一些前沿性的重要方法。全書強(qiáng)調(diào)基本理論方法的闡述，深入淺出。在理論不失嚴(yán)謹(jǐn)，同時又易于非數(shù)學(xué)專業(yè)的讀者閱讀

本書分概率論和數(shù)理統(tǒng)計兩部分組成,概率論部分(第15章)主要包括概率論基礎(chǔ)、隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律及中心極限定理等研究隨機(jī)問題的理論基礎(chǔ)。數(shù)理統(tǒng)計部分(第610章)主要包括數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、回歸分析和方差分析等基本統(tǒng)計分析方法。本書增加了概率統(tǒng)計的發(fā)展歷史簡介、概率統(tǒng)計應(yīng)用

本書以代數(shù)多重網(wǎng)格方法為主題，對代數(shù)多重網(wǎng)格方法的理論進(jìn)行了初步探討，并將其應(yīng)用到圖像工程的多個領(lǐng)域，如清晰度檢測、圖像融合、特征提取和特征表達(dá)、視頻檢測以及物體識別之中。本書以理論分析為基礎(chǔ)，并結(jié)合應(yīng)用實踐，驗證了代數(shù)多重網(wǎng)格方法在多個應(yīng)用領(lǐng)域的效果，并且還能在其他更多的應(yīng)用領(lǐng)域得到延伸，具有一定的理論和應(yīng)用價值。本