本書內容包括隨機事件及其概率、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、樣本與抽樣分布、參數(shù)估計、假設檢驗、回歸分析與方差分析等。本書知識體系結構完整，例題、習題豐富。其中第一章至第四章為基礎部分，可供較少學時數(shù)使用，第五章至第七章（用*表示）可供較多學時數(shù)使用，第八章至第十章

主要包括概率的基礎知識，條件數(shù)學期望，馬氏鏈，Poisson過程，更新過程，鞅和布朗運動等內容，本書不是從嚴格的測度論的角度來寫隨機過程，而是用初等的便于理解的方式來寫，結合和實際生活密切相關的例子引發(fā)讀者對隨機過程學習和研究的興趣。

本書共分十章，前五章介紹了隨機事件與概率、隨機變量及其分布、多元隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征以及大數(shù)定律與中心極限定理的內容；第六章至第九章介紹了數(shù)理統(tǒng)計學的相關內容，主要包括數(shù)理統(tǒng)計的基本概念與抽樣分布、參數(shù)估計、假設檢驗、方差分析等內容；最后一章介紹了SPSS軟件的應用。為便于學習，書后附有習題參考答案以及

本書系統(tǒng)地介紹了在橢球等高分布的基礎上建立的廣義多元分析理論.主要討論了橢球等高分布族的性質、有關的中心分布和非中心分布，球對稱矩陣分布和橢球等高矩陣分布的性質，橢球等高分布的各種參數(shù)估計量，均值向量和協(xié)方差矩陣的各種檢驗和其他檢驗，廣義線性模型理論.

內容涉及正倒向隨機微分方程最優(yōu)/次優(yōu)控制系統(tǒng)研究，分兩部分：第一，動態(tài)規(guī)劃原理，我們推導出Hamilton-Jacobi-BellmanInequality,此項研究是深入菲爾茨獎得主，法國數(shù)學家P.-L.Lions教授提出的用粘性解理論研究導數(shù)有約束的偏微分方程的問題。同時給出在粘性解意義下，隨機遞歸系統(tǒng)的最優(yōu)控制驗

本書內容主要集中在概率論和數(shù)理統(tǒng)計方面，包括它是作者近30年在概率論和數(shù)理統(tǒng)計方面的主要工作，解決了概率論和數(shù)理統(tǒng)計中五個難題，給出了十多個新概念和十多個行之有效的新方法。

線性模型是現(xiàn)代統(tǒng)計學中一類重要的模型，廣泛地應用于經濟，金融，生物、醫(yī)學和工程技術等領域。在該模型的建模分析中，統(tǒng)計學家主要研究模型的參數(shù)估計理論，假設檢驗以及未來觀察值的預測等統(tǒng)計推斷問題。相比較，參數(shù)的假設檢驗以及未來觀察值的預測問題研究更多的依賴于參數(shù)估計的結果。因此，模型的參數(shù)估計理論在整個建模分析過程中起到重

本書系統(tǒng)地介紹了Malliavin分析和白噪聲分析這兩個無窮維隨機分析重要領域.全書分五章.第一章介紹無窮維分析的基礎知識，包括Hilbert空間中的線性算子、Fock空間、核空間及其對偶、拓撲線性空間上的Borel測度;第二章介紹Malliavin隨機變分的基本理論;第三章介紹隨機變分的若干重要應用，包括Horman

本書全面系統(tǒng)地介紹了半鞍與隨機分析的基本理論及其應用.全書共分十六章，主要內容包括經典鞍論，隨機過程一般理論，半鞍與隨機分析的基礎理論.隨機積分和有關論題.本書討論了H1-鞅和BMO-鞅并建立了一系列主要的鞍不等式;引進了半鞍的可料特征及半鞍的積分表示;介紹了隨機分析的一個重要技巧——測度變換;討論了鞍的可料積分表示;

本書系統(tǒng)地敘述了渦度法的數(shù)學理論，內容主要分為Euler方程渦度法的收斂性，粘性分離格式的收斂性和隨機渦團法的收斂性三個部分，其中包括無粘與粘性流、初值問題與初邊值問題、半離散化與全離散化以及有關不可壓縮流的數(shù)學理論.

本書對在大樣本情況下遇到的統(tǒng)計問題作系統(tǒng)的介紹.書中用簡單但嚴格的數(shù)理方法講解漸近論中的主要定理并提供一套估計方法以滿足應用的需要.本書除總結近50年來漸近論發(fā)展的成果外，并在每章末附該章內容的發(fā)展簡史，并敘述各定理的由來.

本書系統(tǒng)地介紹了自然邊界元方法的數(shù)學理論，總結了作者十余年來在這一方向的研究成果，包括橢圓邊值問題的自然邊界歸化原理、強奇異積分的數(shù)值計算、對調和方程邊值問題、重調和方程邊值問題、平面彈性問題和Stokes問題的應用，以及自然邊界元與有限元耦合法等內容.

在第二版中，對第一版作了若干修改與補充.第二版增加了第八章逼近理論.本書概括地介紹了隨機服務系統(tǒng)的基本理論，著重介紹了幾種典型系統(tǒng)的瞬時性質;作者以礦山裝運過程為例，通俗地介紹了解決隨機服務系統(tǒng)的實際問題的有力工具——隨機模擬方法，最后，分別闡述了隨機服務系統(tǒng)的幾個主要的應用方向，讀者只要有微積分與概率論的知識就可以閱

本書總結了近二十年來差分方法的主要研究成果，其中包括作者本人許多發(fā)表或未發(fā)表的成果.本書共分四章:第一章是總論，內容包括建立差分格式的基本方法，線性和非線性格式的穩(wěn)定性和收斂性，不適定問題和分歧點問題，穩(wěn)定性的常用判別法等;第二章論述雙曲型方程，內容包括解一階雙曲型方程組的各種計算方法，守恒型方程組的弱解與激波，雙曲型

本教材試圖從工科的角度介紹隨機過程的基本概念和方法內容，特點是閱讀的起點相對較低，使讀者能夠在較短的時間內了解隨機過程的基礎知識和主要內容，首先對于隨機過程的基本思想進行詳細的介紹，隨后選擇幾種重要的隨機過程進行重點介紹，而對于涉及較深數(shù)學知識的內容列出文獻，便于感興趣的讀者進行追蹤學習。

在時間序列計量經濟學領域中，具有狀態(tài)相依或區(qū)制轉移的模型一直是研究熱點問題，平滑轉移自回歸模型（smoothtransitionautoregressivemodel，簡稱STAR）便是其中之一。 本書將STAR模型作為研究議題，提出了三種局部非平穩(wěn)STAR模型并討論了模型設定的相關問題；提出了新的基于STAR框

具體分高等數(shù)學、線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計三部分冊。高等數(shù)學分冊主要介紹函數(shù)、極限與連續(xù)、一元微分學及其應用、一元積分學及其應用、無窮級數(shù)、多元微積分學、微分方程和查分方程初步等內容。線性代數(shù)分冊主要介紹矩陣、行列式、向量的基本概念、線性方程組的求解、特征值和特征向量、以及二次型的基本知識。概率論與數(shù)理統(tǒng)計分冊主要包括

對用戶協(xié)同模型和多興趣模型算法加以了模擬實現(xiàn)，構建了相關的模型并給出針對具體模型的推薦。在此基礎上，結合用戶參與評分的方法對算法的推薦效果進行了評價。結果發(fā)現(xiàn)，基于用戶協(xié)同模型的算法要略優(yōu)于現(xiàn)有的基于用戶自身標簽的算法，而基于多興趣模型的推薦則要明顯好于上述兩種算法，原因可能是多興趣模型中的子興趣保持了資源主題的單一性

本書共七章，主要內容包括：隨機事件與概率、隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、隨機向量及其分布、隨機向量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理。本書以實際問題為出發(fā)點，通過精選例題并結合其它學科的問題介紹概率論的思想、模型和方法；如結合復雜網絡講冪律分布，結合壽命講Gamma分布，結合股價講對數(shù)正態(tài)分布，結合風險偏好講效

本書是《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》(主編于惠春,郭夕敬,科學出版社)的配套練習冊,全書分兩部分,第一部分為“內容篇”,依照主教材的章節(jié)順序依次編排,按章編寫,每章又分“本章教學要求及重點難點”和“內容提要”兩個模塊,對每章內容進行了系統(tǒng)歸納與總結,便于讀者學習.第二部分為“測試篇”,共有八套單元自測題,分別對應每一章內容,另有