《概率论与数理统计实验指南(Python版)》内容共九章。分别是:第一章Python基础,第二章随机事件及其概率,第三章随机变量及其分布,第四章多维随机变量及其分布,第五章随机变量的数字特征,第六章大数定律及中心极限定律,第七章数理统计的基本概念,第八章参数估计,第九章假设检验。每一章首先进行内容简介,介绍本章的基本概
本书包括事件与概率、离散型随机变量、连续型随机变量、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、点估计、假设检验、方差分析和回归分析、Excel在统计分析中的应用等九章。
《应用随机过程》是应用随机过程教材,其内容包括概率论的基础知识、随机过程的基本概念和基本类型、离散(连续)时间的马尔可夫链、泊松过程、鞅过程、布朗运动和平稳过程等。《应用随机过程》尽量采用通俗易懂的方法介绍随机过程中的基本概念和基本理论,更加强调理论的直观解释和应用,选取了大量与社会、经济、金融、生物等领域相关的例题和
本书是与山东大学刁在筠等编写的“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材《运筹学》(第四版)配合使用的辅导书,全书共分9章,除运筹学简介之外,其余每章包含四部分内容:(1)学习要求:给出本章应该掌握的基本知识点;(2)内容要点:先以图表形式列出本章主要内容框架,然后简要列出本章基本概念、基本理论和主要算法;(3)习题解答
《概率论与数理统计》根据近年来新工科数学改革的新成果,结合高等应用型本科院校的实际特点编写,以培养未来多元化、创新型、具有可持续竞争力的工程人才为目标。教材中对传统的教学内容进行优化,利用数学软件解决随机数学和数理统计实际应用问题;还建设了立体化的新形态教材,为打造“两性一度”金课建设创造了必备的条件。《概率论与数理统
作者将ANSYSWorkbench结构分析用户常见的各种疑难问题,结合ANSYS官方资料和长期从事ANSYS技术支持工作的经验,归纳为十余个技术专题,形成本书。本书基于ANSYS2019R2及以上版本。内容包括结构分析的理论背景、仿真几何模型的准备、部件的装配与连接、网格划分与网格编辑、外部模型的装配、载荷和边界条件、
本书从概率论和随机过程的发展历史出发,以随机过程的概率论基础、随机过程基本理论、随机过程的时域和频域分析原理、平稳随机过程通过系统、窄带随机过程、离散随机过程以及非平稳随机过程为主要内容。在介绍的过程中采用先确定后随机、先连续后离散的思路,便于读者对相关知识进行对比理解以至达到融会贯通的程度。本书可作为通信工程、电子工
本书主要内容包括函数、极限、导数及应用、一元函数的积分及应用、常微分方程。针对教学与学习,本书开发了最现代、最全面、最实用的开放式高职数学课程资源,其中重要资源之一就是创新性的数字化新形态新媒体教材。这些资源为在线学习者提供了媒体素材丰富、教学设计巧妙、动画制作精良,有很强趣味性、可视性、时代性的在线课程。
本书的目的是考虑大型且具有挑战性的多阶段决策问题,这些问题原则上可以通过动态规划和最优控制来解决,但它们的精确解决方案在计算上是难以处理的。本书讨论依赖于近似的解决方法,以产生具有足够性能的次优策略。这些方法统称为增强学习,也可以叫做近似动态规划和神经动态规划等。 本书的主题产生于最优控制和人工智能思想的相互作用。本
时间序列分析是统计学科的一个重要分支,它主要研究随着时间的变化,事物发生、发展的过程,寻找事物发展变化的规律,并预测未来的走势。在日常生产生活中,时间序列比比皆是,所以目前时间序列分析方法广泛地应用于经济,金融,天文,气象,海洋、物理、化学、医学,质量控制等诸多领域,成为众多行业经常使用的统计方法。本书是一本用R软件编