本書結(jié)合作者近年來的研究工作,系統(tǒng)介紹非線性分布參數(shù)系統(tǒng)的智能建模方法及其在實際工程領(lǐng)域的應用,重點闡述分布參數(shù)系統(tǒng)建模的基礎(chǔ)知識及方法。在此基礎(chǔ)上,針對工業(yè)系統(tǒng)廣泛存在的不確定性、強非線性、時變、大尺度特征等問題,提出了基于流形學習的非線性時空模型、基于數(shù)據(jù)學習機的非線性時空模型、基于有限高斯混合模型的時空多模型、基

《博弈論基礎(chǔ)教程-第三卷:應用與實踐》是面向數(shù)學、管理科學與工程以及自動化等相關(guān)專業(yè)本科生的一本基礎(chǔ)教材。主要介紹博弈論在多個領(lǐng)域的應用和案例,收集了棋類游戲的三擇一定理、博弈論的公理基礎(chǔ)、完全信息靜態(tài)博弈、完全信息動態(tài)博弈、不完全信息靜態(tài)博弈、不完全信息動態(tài)博弈、合作博弈等經(jīng)典內(nèi)容的多類型案例,并對案例進行了分析、模

作者根據(jù)多年來學習和講授隨機過程的經(jīng)驗,以及在研究工作中長期積累的自己的理解、體會和心得,寫下了本書。本書主要講述現(xiàn)代隨機過程的基礎(chǔ)知識,包括隨機過程的總體概念和術(shù)語,可選性與循序可測性,經(jīng)典Wiener空間,Brown運動,離散時間鞅與連續(xù)時間鞅,Markov過程與半群,強馬氏性與擴展馬氏性,Ito隨機積分,一般半鞅

全書共分五章,內(nèi)容包括概率論的補充知識、隨機過程基本概念、平穩(wěn)過程、平穩(wěn)時間序列和馬爾科夫過程,各章包含基本內(nèi)容、解疑釋惑、典型例題詳解、課后習題選解和自主練習題幾個模塊。以提高讀者深入掌握隨機過程的原理、思想、方法的能力。

本書涵蓋PGM每個主要分類的基礎(chǔ)知識(表征、推理和學習原理等),列出每類模型在多個學科的實際應用,濃墨重彩地描述貝葉斯分類器、隱馬爾可夫模型、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、時態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、馬爾可夫隨機場、影響圖和馬爾可夫決策過程的許多用途。

本書是參照近年全國高等學校工科數(shù)學類專業(yè)教學指導委員會工作會議的意見,結(jié)合電子類課程的實際情況編寫而成的。本書內(nèi)容設(shè)計簡明,敘述通俗易懂,定位于應用和能力培養(yǎng),具有針對性、先進性和系統(tǒng)性。本書內(nèi)容包括復變函數(shù)與解析函數(shù)、復變函數(shù)的積分、級數(shù)與留數(shù)、傅里葉變換、拉普拉斯變換、z變換和小波變換。

本書共14章,內(nèi)容包含數(shù)學語言與證明方法、證明技巧、數(shù)理邏輯、集合與關(guān)系、函數(shù)、組合計數(shù)、圖和樹、容斥原理、遞推方程與生成函數(shù)、初等數(shù)論、離散概率、代數(shù)系統(tǒng)等。本書體系嚴謹,文字精煉,內(nèi)容翔實,例題豐富,注重與計算機科學技術(shù)的實際問題相結(jié)合,并選配了大量難度適當?shù)牧曨},適合教學。此外,本書有配套的習題解答與學習指導等教

本書作者為蒂圖·安德烈埃斯庫(TituAndreescu),美國德州大學教授,美國數(shù)學奧林匹克國家隊前總教練和領(lǐng)隊,美國數(shù)學競賽AMC前主席。博格丹·埃內(nèi)斯庫(BogdanEnescu),羅馬尼亞哈斯德烏國立學院教授。兩位教授在國際數(shù)學奧林匹克競賽上享譽盛名,具有豐富的教學經(jīng)驗。本書以美國奧數(shù)國家集訓隊的訓練題為主,搜

本書作者為蒂圖·安德烈埃斯庫(TituAndreescu),美國德州大學教授,美國數(shù)學奧林匹克國家隊前總教練和領(lǐng)隊,美國數(shù)學競賽AMC前主席。拉茲萬·吉爾卡(RǎzvanGelca),美國德州技術(shù)大學教授。兩位教授在美國數(shù)學奧林匹克國家隊耕耘數(shù)十載,具有豐富的教學經(jīng)驗。本書以美國奧數(shù)國家集訓隊的訓練題為主,搜集了歷年來

本書通過算法程序和實例分析介紹了常用的一些數(shù)學建模方法,包括基本的數(shù)學實驗、初等數(shù)學模型、插值和擬合、微分方程、層次分析法、數(shù)學規(guī)劃、模糊數(shù)學模型、圖論、多元統(tǒng)計模型。本書注重數(shù)學建模的基本方法和實用性,將數(shù)學模型和實例進行有機結(jié)合,易于理解,便于自學,同時本書也重視數(shù)學軟件在實際問題中的應用,介紹了MATLAB以及L