《應(yīng)用H控制（第二版）》從應(yīng)用的角度來介紹H控制理論，所涉及的問題包括H設(shè)計中性能指標的確定，權(quán)函數(shù)和權(quán)系數(shù)的選擇，如何來滿足對象的假設(shè)條件，H設(shè)計結(jié)果的驗證，設(shè)計的魯棒性和魯棒設(shè)計，H回路成形設(shè)計，采樣系統(tǒng)的H控制，非線性系統(tǒng)的H控制和非線性H問題求解中的SOS方法等。書中有關(guān)設(shè)計問題的說明都配有相應(yīng)的例題�！稇�(yīng)

本書是十三五國家重點出版物出版規(guī)劃項目名校名家基礎(chǔ)學(xué)科系列教材之一.作者精心選擇和設(shè)計能適應(yīng)并促進學(xué)生知識學(xué)習、能力培養(yǎng)和素養(yǎng)提高三方面協(xié)調(diào)發(fā)展的內(nèi)容，注重將精煉的數(shù)學(xué)知識、豐富的數(shù)學(xué)應(yīng)用和有趣的人文歷史故事融為一體.在概念的引入和內(nèi)容的敘述上，全書力求做到自然直觀、通俗易懂.本書科學(xué)、系統(tǒng)地介紹了隨機事件與概率、隨機

《OptiStruct結(jié)構(gòu)分析與工程應(yīng)用》共28章，主要介紹了OptiStruct的線性分析、非線性分析、頻率響應(yīng)分析、動力學(xué)分析、復(fù)合材料分析、疲勞分析、熱傳導(dǎo)分析等功能。線性分析有常用的線性靜力學(xué)分析、模態(tài)分析、線性屈曲分析、慣性釋放分析等;非線性分析有材料非線性分析、幾何非線性分析、接觸非線性分析等;疲勞分析有高

本書是高等學(xué)校經(jīng)管類專業(yè)概率論與數(shù)理統(tǒng)計教材，它涵蓋了經(jīng)濟管理專業(yè)有關(guān)教學(xué)大綱的全部內(nèi)容與基本要求，主要包括：隨機事件及其概率、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、抽樣分布、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、一元回歸分析等，在本次修訂中增加了數(shù)量化方法的有關(guān)內(nèi)容，可以定量地對評價對象的每一個影響因素進行分析

本書是在2017年出版的第1版的基礎(chǔ)上修訂而成的.全書共分8章，1~5章為概率論部分，6~8章為數(shù)理統(tǒng)計部分．主要內(nèi)容包括隨機事件及其概率、隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、極限定理、參數(shù)估計和假設(shè)檢驗等． 本書以本科數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課程教學(xué)基本要求為基礎(chǔ)，參照近年來全國碩士研究生入學(xué)統(tǒng)一考試數(shù)學(xué)大綱要求，結(jié)合作者多年來的

本書系統(tǒng)講解了多元統(tǒng)計分析的基本理論和一些常用的多元統(tǒng)計方法。本書共9章，第1章為緒論，第2~3章介紹多元統(tǒng)計推斷的基本理論，包括多元正態(tài)抽樣分布理論、參數(shù)估計和多元正態(tài)總體的假設(shè)檢驗；第4~9章分別介紹各種常用的多元統(tǒng)計方法，包括判別分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、對應(yīng)分析和典型相關(guān)分析。本書各種統(tǒng)計方法的算法

本書是以培養(yǎng)計算思維能力為導(dǎo)向來構(gòu)建教學(xué)內(nèi)容的教材。全書共分10章，主要內(nèi)容包括計算科學(xué)與計算思維、計算機系統(tǒng)組成及其工作原理、信息的表示與存儲、常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法、計算機操作系統(tǒng)、計算機網(wǎng)絡(luò)、人工智能基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)及應(yīng)用、信息安全和Office應(yīng)用基礎(chǔ)。本書的每個知識點均采用相應(yīng)的案例，于知識講解中貫穿計算思維的意

本書是國外Lévy過程教材的中譯本，原書是國際上Lévy過程領(lǐng)域影響深遠的名著。Lévy過程是包含Poisson過程、Brown運動等的一大類隨機過程。無論對于概率論本身，還是金融數(shù)學(xué)、物理學(xué)、工程科學(xué)、保險等商業(yè)活動來說，Lévy過程都非常重要且有廣泛應(yīng)用。 本書從無窮可分分布、鞅等預(yù)備知識講起，逐步介紹了Lévy過

本書介紹全局優(yōu)化算法的基本理論和研究進展，特別聚焦于最近幾年提出的基于遞歸深度群體搜索的一類新方法，并詳細介紹遞歸深度群體搜索技術(shù)在確定性全局優(yōu)化和智能優(yōu)化算法中的具體應(yīng)用。在確定性全局優(yōu)化中，以DIRECT算法為例，深入介紹了遞歸深度群體搜索的設(shè)計原則與技巧；在智能優(yōu)化中，以粒子群優(yōu)化算法為例，介紹了遞歸深度搜索和群

本書是統(tǒng)計學(xué)專業(yè)的基礎(chǔ)課教材，其比較系統(tǒng)地介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、基本原理和基本方法.本書是在多年的教學(xué)實踐基礎(chǔ)上逐步形成的，內(nèi)容豐富，敘述嚴謹，并附有典型例題及大量習題，有助于讀者掌握和理解概率論與數(shù)理統(tǒng)計的基礎(chǔ)知識.全書共10章，內(nèi)容包括：隨機事件與概率、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、數(shù)字特征、