本書強調(diào)理論，同時高度重視知識的運用.全書分為三篇：概率部分，數(shù)理統(tǒng)計部分，實驗部分.概率部分包括：隨機事件及其概率、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律和中心極限定理；數(shù)理統(tǒng)計部分包括：數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、方差分析、回歸分析；實驗部分包括8個實驗.本書提供配套電子課

《現(xiàn)代控制理論基礎(chǔ)》主要介紹控制系統(tǒng)基本理論和相關(guān)知識，包括一般控制系統(tǒng)狀態(tài)空間描述及其表達式、線性控制系統(tǒng)穩(wěn)定性、能觀性和能控性分析、狀態(tài)反饋與觀測以及控制系統(tǒng)的最優(yōu)化設(shè)計等內(nèi)容。全書內(nèi)容系統(tǒng)，概念準確、公式規(guī)范，理論結(jié)合工程實踐，每章都安排了一節(jié)利用MATLAB對線性系統(tǒng)分析和設(shè)計和內(nèi)容，實用性強。

現(xiàn)代控制理論是自動化專業(yè)的一門基礎(chǔ)課程.本書是作者在清華大學(xué)、江南大學(xué)從事現(xiàn)代控制理論相關(guān)課程的教學(xué)和科研創(chuàng)新經(jīng)驗的結(jié)晶,介紹現(xiàn)代控制理論的基礎(chǔ)知識:動態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)空間描述、線性系統(tǒng)的運動分析、能控性、能觀測性、狀態(tài)反饋和觀測器等,以及非線性系統(tǒng)的李雅普諾夫穩(wěn)定性分析,還介紹作者在現(xiàn)代控制理論方面的一些最新研究成果:連

考研數(shù)學(xué)2019 李林2019考研數(shù)學(xué)系列概率論與數(shù)理統(tǒng)計輔導(dǎo)講義

概率論與數(shù)理統(tǒng)計都是研究隨機現(xiàn)象的.概率論通常從模型出發(fā)研究隨機現(xiàn)象，即在一定的假設(shè)之下探討隨機事件出現(xiàn)的可能性大小及各種隨機現(xiàn)象的有關(guān)數(shù)量指標；數(shù)理統(tǒng)計常常是從數(shù)據(jù)出發(fā)，通過對數(shù)據(jù)的收集、整理和分析對隨機現(xiàn)象給出適當(dāng)?shù)耐茢嗷驔Q策.從內(nèi)容結(jié)構(gòu)上看，概率論是數(shù)理統(tǒng)計的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，而數(shù)理統(tǒng)計是概率論的重要應(yīng)用.

本書包括運籌學(xué)中最基本、應(yīng)用最廣泛的六個部分：線性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)范、動態(tài)規(guī)劃、圖與網(wǎng)絡(luò)分析、網(wǎng)絡(luò)計劃技術(shù)、存貯論，其中以線性規(guī)劃為重點。

本書是為非數(shù)學(xué)類專業(yè)概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程編寫的教材。全書共九章，內(nèi)容包括隨機事件與概率，隨機變量及其概率分布，多維隨機變量及其概率分布，隨機變量的數(shù)字特征，大數(shù)定律和中心極限定理，數(shù)理統(tǒng)計的基本概念，參數(shù)估計，假設(shè)檢驗等。各章根據(jù)教學(xué)大綱要求和復(fù)習(xí)需要配置了相應(yīng)習(xí)題并附有參考答案與提示。同時，為了增強學(xué)生統(tǒng)計分析能力，

振蕩微分方程保結(jié)構(gòu)算法新進展（英文版）Recent Developments in Structure-Preserving Algorithms for Oscillatory Differential Equations

《概率論與數(shù)理統(tǒng)計（第2版）》是教育部高等農(nóng)林院校理科基礎(chǔ)課程教學(xué)指導(dǎo)委員會推薦示范教材，是教育部教學(xué)研究立項項目成果�！陡怕收撆c數(shù)理統(tǒng)計（第2版）》突出隨機數(shù)學(xué)思想，注重概率論與數(shù)理統(tǒng)計的通用知識和應(yīng)用性，內(nèi)容包括隨機事件與概率、條件概率與獨立性、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律和

《廣義主成分分析算法及應(yīng)用》主要討論了隨機系統(tǒng)信號廣義主成分分析方法及應(yīng)用情況。全書可分為三部分：第一部分包括概述和基礎(chǔ)理論，主要介紹廣義主成分分析的概念、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，以及與廣義主成分分析密切相關(guān)的矩陣理論、優(yōu)化理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等理論基礎(chǔ)；第二部分研究多種廣義主成分分析方法，該部分是《廣義主成分分析算法及應(yīng)用》的核心