本書介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、基本理論、方法與應(yīng)用。內(nèi)容包括：概率論的基本概念、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數(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、方差分析和回歸分析。每章最后一節(jié)為概率論與數(shù)理統(tǒng)計相關(guān)內(nèi)容的MATLAB實現(xiàn)。本書的主要知識點均配套講解視頻

本書全面地介紹了各種常見統(tǒng)計應(yīng)用場景下的樣本量確定方法，重點討論了樣本量確定的原理，彌補了已有統(tǒng)計學(xué)在這方面的不足。特別地，在統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域內(nèi)首次介紹了分布估計和建模等應(yīng)用場景中的樣本量確定方法，填補了空白。

本書采用GUI界面操作與APDL命令相互對照的方式，從基礎(chǔ)知識、專題技術(shù)兩個層面詳細(xì)地闡述ANSYS2024有限元軟件的使用方法和技巧。本書自始至終采用實例作引導(dǎo)，內(nèi)容系統(tǒng)完整，且每章又相對獨立，是一本簡明的ANSYS讀本。全書分為基礎(chǔ)知識和專題技術(shù)兩部分，共22章�；�礎(chǔ)知識部分（第1～7章），講解了使用ANSYS進(jìn)行

本書針對ANSYSWorkbench2024平臺，詳細(xì)介紹了其功能及應(yīng)用。本書內(nèi)容豐富且涉及領(lǐng)域較廣，讀者在掌握軟件操作的同時可以掌握解決相關(guān)工程領(lǐng)域?qū)嶋H問題的思路與方法，并自如地解決本領(lǐng)域所出現(xiàn)的問題。全書分為4篇，共20章，第1篇從有限元分析著手，講解工程問題的數(shù)學(xué)物理方程及ANSYSWorkbench平臺的基礎(chǔ)應(yīng)

"《ANSYSWorkbench結(jié)構(gòu)與流體實例應(yīng)用》基于ANSYSWorkbench平臺，通過豐富的案例，深入淺出地描述了結(jié)構(gòu)模塊與流體模塊在工程計算中的應(yīng)用過程，案例內(nèi)容涵蓋了結(jié)構(gòu)靜力學(xué)、結(jié)構(gòu)動力學(xué)、結(jié)構(gòu)穩(wěn)態(tài)傳熱、結(jié)構(gòu)瞬態(tài)傳熱、流固耦合、剛?cè)狁詈�、接觸非線性、材料非線性、結(jié)構(gòu)優(yōu)化、結(jié)構(gòu)疲勞、流體網(wǎng)格處理、流體傳熱、流

"《**控制與工程博弈論》主要以數(shù)學(xué)描述的方式闡述**控制理論的研究內(nèi)容，由具體的實例引出相關(guān)的控制問題，再利用學(xué)生熟知的數(shù)學(xué)工具嚴(yán)謹(jǐn)?shù)赝扑愠鰡栴}的解決過程，并對控制問題的具體實例進(jìn)行了嚴(yán)格的數(shù)學(xué)公式推導(dǎo)。此外，書中引用了大量的工程實例，并對每個實例進(jìn)行了詳細(xì)的數(shù)學(xué)描述，理論與實際結(jié)合。本書可供自動化、力學(xué)、計算機等相

本書模式識別理論與實踐學(xué)習(xí)的立體教程，針對的讀者是具有一定數(shù)理知識的從業(yè)人員。通過本書的學(xué)習(xí)，讀者能夠熟練掌握模式識別的基礎(chǔ)知識、基本方法和工程應(yīng)用。本書主要包括模式識別的基本概念、貝葉斯決策理論、概率密度函數(shù)的參數(shù)估計、非參數(shù)判別分類方法、聚類分析、特征提取與選擇、模糊模式識別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)。最后是項目實戰(zhàn)，系

"本書以計算思維為主線介紹計算機科學(xué)的入門知識，主要針對計算機類專業(yè)一年級本科生的“計算機科學(xué)導(dǎo)論”“大學(xué)計算機基礎(chǔ)”等課程。全書共8章，主要內(nèi)容包括計算機概述、計算機中信息的表示、操作系統(tǒng)、Python編程基礎(chǔ)、算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫原理及應(yīng)用、計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、計算機新技術(shù)等。本書參考了《計算課程體系規(guī)范》（CC20

"多元統(tǒng)計分析在多個領(lǐng)域展現(xiàn)廣泛的應(yīng)用價值。本書主要介紹多元統(tǒng)計分析的相關(guān)內(nèi)容，包括隨機向量、多元正態(tài)分布、統(tǒng)計推斷、多元線性回歸、主成分分析、因子分析、聚類分析、判別分析、分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、路徑分析和結(jié)構(gòu)方程等。書中主要的多元統(tǒng)計方法都以常用的統(tǒng)計軟件SPSS和JMP作為求解運算與分析工具。本書既可作為高等院校工科類和經(jīng)

概率論與數(shù)理統(tǒng)計是統(tǒng)計學(xué)及數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)的一門基礎(chǔ)課程，在自然科學(xué)和社會科學(xué)的諸多領(lǐng)域中都有很重要的應(yīng)用。對于該課程的教材來講，除了能夠讓讀者掌握最基本的理論和方法之外，也需要對其在實踐中如何應(yīng)用有所指導(dǎo)。因此，本書首先詳細(xì)介紹了概率論的基本內(nèi)容，包括隨機事件，隨機變量的定義、分布函數(shù)、矩，大數(shù)定律和中心極限定理等，并引