試驗(yàn)設(shè)計(jì)是統(tǒng)計(jì)學(xué)最早的一個(gè)分支之一，是人們認(rèn)識(shí)自然，了解自然的重要手段。在科學(xué)技術(shù)日益發(fā)展的今天，試驗(yàn)設(shè)計(jì)早已深入到農(nóng)業(yè)，林業(yè)，化學(xué)，生物醫(yī)藥，計(jì)算機(jī)等領(lǐng)域，為其發(fā)展提供重要的理論支持，并對(duì)其實(shí)際應(yīng)用提供大量可執(zhí)行的操作方法。隨著各領(lǐng)域的飛速發(fā)展，傳統(tǒng)的實(shí)體試驗(yàn)已不能滿足實(shí)際工作者的需要。計(jì)算機(jī)的飛速發(fā)展，逐漸改變了試

本書主要包括高級(jí)運(yùn)籌學(xué)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(dòng)態(tài)規(guī)劃、目標(biāo)規(guī)劃、一維極值優(yōu)化問(wèn)題、無(wú)約束最優(yōu)化方法、約束最優(yōu)化方法、運(yùn)籌學(xué)軟件介紹等定量分析和優(yōu)化的理論與方法。這些內(nèi)容是經(jīng)濟(jì)管理類研究生應(yīng)具備的基礎(chǔ)知識(shí)，本書強(qiáng)調(diào)學(xué)以致用，以大量實(shí)際問(wèn)題為背景引出各分支的基本概念、模型和方法，具有很強(qiáng)的實(shí)

本書全面介紹了求解非線性規(guī)劃問(wèn)題的無(wú)罰函數(shù)方法。從基礎(chǔ)概念出發(fā)，逐步講解罰函數(shù)方法、傳統(tǒng)與修正濾子方法、非單調(diào)濾子方法、自適應(yīng)濾子方法以及其他無(wú)罰函數(shù)方法等。書中不僅提供了理論分析，還結(jié)合了豐富的數(shù)值實(shí)驗(yàn)，以證明算法的收斂性和有效性。本書融合了深人的理論探討和實(shí)際案例，為研究生提供了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)和實(shí)踐操作指南。書中對(duì)

本書包括4個(gè)部分內(nèi)容：1-4章為概率論的理論部分;5-6章為統(tǒng)計(jì)應(yīng)用的基礎(chǔ)準(zhǔn)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(jì)應(yīng)用中常用的四大分布及性質(zhì);7-8章為統(tǒng)計(jì)的基本應(yīng)用部分,介紹了參數(shù)的點(diǎn)估計(jì),區(qū)間估計(jì)以及假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題;第9章介紹了現(xiàn)實(shí)中常用的統(tǒng)計(jì)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(jì)課程的基

1、概率論基礎(chǔ)知識(shí)；2、基礎(chǔ)理論：隨機(jī)過(guò)程的引入（定義的引入、分類、平穩(wěn)過(guò)程）、離散時(shí)間的Markov鏈（定義的引入、分類、不變測(cè)度、極限定理）、最優(yōu)停時(shí)與鞅、連續(xù)時(shí)間的Markov鏈（定義的引入、Poisson過(guò)程、Renew過(guò)程、應(yīng)用案例）、連續(xù)時(shí)間的隨機(jī)過(guò)程（布朗運(yùn)動(dòng)）、隨機(jī)分析及隨機(jī)微分方程；3、應(yīng)用案例分析：

本講義共分五個(gè)部分.第一部分包括前六講,簡(jiǎn)要介紹了概率論的基本概念、結(jié)論和方法.第二部分包括第七-十講,介紹布朗運(yùn)動(dòng)的基本概念和性質(zhì).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(jī)積分的概念及其重要性質(zhì),例如特別重要的Ito等距、Ito乘積法則和Ito~鏈?zhǔn)椒▌t.第十六--十八講介紹Ito隨機(jī)微分方程

真實(shí)世界中的序列數(shù)據(jù)隨時(shí)間推移呈爆炸式增長(zhǎng)，如何設(shè)計(jì)面向序列數(shù)據(jù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)之一。本書以深度學(xué)習(xí)和多視圖學(xué)習(xí)為理論基礎(chǔ)，以序列數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，為面向序列數(shù)據(jù)分析提供多視圖的學(xué)習(xí)方法與技術(shù)，同時(shí)為典型場(chǎng)景下的序列數(shù)據(jù)分析提供多視圖深度學(xué)習(xí)解決方案，以期為序列數(shù)據(jù)分析、多視圖學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究及應(yīng)用提供參考。

本書給出了數(shù)值分析的現(xiàn)代方法及Python程序?qū)崿F(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(wèn)題的計(jì)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(wèn)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?qū)崿F(xiàn)，每一章給出了閱讀材料、習(xí)題

R軟件的基本介紹、R軟件的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和圖形功能、R軟件實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的處理及清洗方法，R軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)描述性分析，利用R軟件進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，R軟件進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，對(duì)應(yīng)分析案例與R實(shí)現(xiàn)、典型相關(guān)分析案例與R實(shí)現(xiàn)。

本書結(jié)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(jìn)及其工程應(yīng)用，內(nèi)容包括：人工蜂鳥算法，包括算法提出的靈感、步驟、數(shù)學(xué)模型、性能測(cè)試及其工程應(yīng)用等；人工蜂鳥算法的改進(jìn)及其工程應(yīng)用，從運(yùn)用切比雪夫混沌映射進(jìn)行初始化來(lái)提高求解的精度和引導(dǎo)覓食時(shí)加入萊維飛行，使得算法避免過(guò)早收斂和具有良好的穩(wěn)定