《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》是根據(jù)高等院校概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)課程教學(xué)的基本要求,結(jié)合我們多年來對(duì)概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)課程教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)方法改革與創(chuàng)新的成果而編寫的.《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》主要內(nèi)容包括:概率論的基本概念、一維隨機(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(jì)的基本概念、參數(shù)估計(jì)、
利用時(shí)間序列預(yù)測(cè)技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,可以推測(cè)事物發(fā)展的未來趨勢(shì)。然而傳統(tǒng)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)技術(shù)模型構(gòu)建簡(jiǎn)單,對(duì)于數(shù)據(jù)包含的信息挖掘與剖析不夠深入。因此,采用基于群智能優(yōu)化算法的預(yù)測(cè)理論解決時(shí)間序列分析與預(yù)測(cè)問題,是近年來的研究熱點(diǎn)之一!痘谌褐悄軆(yōu)化算法的預(yù)測(cè)理論與方法的研究及應(yīng)用》闡述了基于群智能優(yōu)化算法的預(yù)測(cè)理論
本書以隨機(jī)過程的統(tǒng)計(jì)特征和性質(zhì)為主線,旨在將實(shí)際應(yīng)用和理論推導(dǎo)聯(lián)系起來,通過概念、定理、例題、詳細(xì)的習(xí)題,盡量體現(xiàn)隨機(jī)過程的理論基礎(chǔ)及應(yīng)用價(jià)值,以保證教材的綜合性、整體性和前瞻性,從而使統(tǒng)計(jì)類專業(yè)和其他工程類專業(yè)、管理類專業(yè)的學(xué)生較為熟練地掌握隨機(jī)過程的理論和應(yīng)用.本書共九章,全書內(nèi)容包括隨機(jī)過程的基本概念、隨機(jī)過程的
本書介紹非參數(shù)統(tǒng)計(jì)的基本概念和方法,其內(nèi)容包括預(yù)備知識(shí)、U統(tǒng)計(jì)量、基于二項(xiàng)分布的檢驗(yàn)、列聯(lián)分析、秩檢驗(yàn)、檢驗(yàn)的功效與漸近相對(duì)效率、概率密度估計(jì)、非參數(shù)回歸.每一章內(nèi)容都著重闡述非參數(shù)統(tǒng)計(jì)推斷的一般處理技術(shù)和原則,并給出一些典型例子.各章后面的習(xí)題側(cè)重于應(yīng)用.本書的特點(diǎn)是側(cè)重于介紹非參數(shù)統(tǒng)計(jì)在各應(yīng)用領(lǐng)域中的常用方法,盡可
經(jīng)濟(jì)學(xué)家保羅·薩繆爾森曾說:“要想在現(xiàn)代社會(huì)里做一個(gè)有文化的人,你就必須對(duì)博弈論有一個(gè)大致的了解!辈┺氖腔(dòng)決策論,不是一個(gè)人的游戲,因?yàn)槲覀兊男袨闀?huì)直接影響到對(duì)方的反應(yīng)和決策。想要在有形或無(wú)形的談判桌上獲益更多,你爭(zhēng)我奪、贏家通吃的做法并不理性,也無(wú)法實(shí)現(xiàn)目標(biāo),我們要學(xué)會(huì)分析和預(yù)測(cè)對(duì)方的想法和行為,在
互補(bǔ)約束優(yōu)化是一類帶均衡約束的數(shù)學(xué)規(guī)劃問題,在工程設(shè)計(jì)、交通網(wǎng)絡(luò)、通信網(wǎng)絡(luò)、**控制、經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用.本書主要介紹互補(bǔ)約束優(yōu)化的理論和算法,內(nèi)容包括互補(bǔ)約束優(yōu)化的應(yīng)用背景及其約束規(guī)格和**性條件、線性互補(bǔ)約束優(yōu)化的快速算法、非線性互補(bǔ)約束優(yōu)化的光滑化算法、非線性互補(bǔ)約束優(yōu)化的松弛方法等.
本書重點(diǎn)研究了位置數(shù)據(jù)的智能聚類學(xué)習(xí)相關(guān)模型和算法前沿,集中反映了作者近年來對(duì)空間數(shù)據(jù)聚類與智能優(yōu)化相結(jié)合的研究成果,系統(tǒng)闡述了GPS位置數(shù)據(jù)聚類學(xué)習(xí)的相關(guān)模型與算法。本書共分為7章,包括GPS位置數(shù)據(jù)聚類模型和智能優(yōu)化的關(guān)鍵技術(shù),GPS位置數(shù)據(jù)的遺傳、模糊粒子-遺傳融合、遺傳-模糊蟻群混合自動(dòng)聚類模型與算法,基于Ma
《數(shù)值計(jì)算方法實(shí)驗(yàn)教程》是一本針對(duì)數(shù)值計(jì)算方法的實(shí)驗(yàn)課程的指導(dǎo)用書.《數(shù)值計(jì)算方法實(shí)驗(yàn)教程》共8章,包括數(shù)值計(jì)算常用軟件(MATLAB、C、Python)介紹、非線性方程求根實(shí)驗(yàn)、線性方程組的直接解法實(shí)驗(yàn)、線性方程組的迭代解法實(shí)驗(yàn)、函數(shù)的插值法實(shí)驗(yàn)、曲線擬合實(shí)驗(yàn)、數(shù)值積分實(shí)驗(yàn)、矩陣特征值與特征向量的計(jì)算實(shí)驗(yàn).《數(shù)值計(jì)算
本書主要介紹概率論和隨機(jī)過程的基礎(chǔ)知識(shí)和基本概念,內(nèi)容包括概率論和隨機(jī)過程兩部分。第1~5章介紹概率論的基本概念及定理,主要包括隨機(jī)事件與概率、離散型隨機(jī)變量及其分布、連續(xù)型隨機(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;第6章介紹隨機(jī)過程的基本概念、泊松過程、馬爾可夫過程、鞅、布朗運(yùn)動(dòng)、隨機(jī)積分和伊藤公
《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)(人工智能專用)》介紹了與人工智能密切相關(guān)的概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的內(nèi)容。全書分成兩大部分,di一部分主要介紹概率論的知識(shí),涵蓋概率論的基本概念、一維隨機(jī)變量及其分布、二維隨機(jī)變量及其分布,數(shù)字特征,大數(shù)定理和中心極限定理外,還增加了信息論基礎(chǔ)知識(shí)、若干集中不等式的相關(guān)知識(shí)。第二部分主要介紹常見的數(shù)理統(tǒng)計(jì)知