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、矩陣特征值問題的計算、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、習題

本書章節(jié)安排與“概率論與數(shù)理統(tǒng)計”普通教科書中的章節(jié)安排基本平行.書中每章的各節(jié)有內(nèi)容要點與評注、典型例題以及習題.各章都設有專題討論，每個專題以典型例題解析的方式闡述了圍繞該專題的解題方法與技巧.每章末附有單元練習題，是在前各專題的引領下，對知識點融會貫通、綜合運用的體現(xiàn)，它包含客觀題和主觀題，客觀題的設置意在考查對

本書是結(jié)合工科數(shù)學教材《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》編寫的同步訓練，共8章，主要內(nèi)容包括：概率論的基本概念、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)定律及中心極限定理、樣本及抽樣分布、參數(shù)估計、假設檢驗等內(nèi)容的配套習題以及詳細解答.每章分為小節(jié)習題和自測題兩大部分.附錄1為2016—2023年全國碩士研究

"無論你是否具備數(shù)學與經(jīng)濟學專業(yè)知識，只要你對博弈論感興趣，都可以翻翻這本書。在書中，我們結(jié)合案例、實驗和故事，深入淺出地介紹博弈論基礎知識，通過司空見慣的現(xiàn)象詳細探討什么是策略思維、為何要換位思考、如何處理競爭與合作等諸多互動行為規(guī)則。相信你在讀完本書之后，對于經(jīng)典的商業(yè)案例、塵封的歷史故事，甚或身邊的人情世故，會有

"本書是高等職業(yè)教育“雙高”建設成果教材，高等職業(yè)教育新形態(tài)一體化教材。為深入學習貫徹黨的二十大精神，把堅持為黨育人、為國育才落到實處，本書按照學以致用、突出實踐的原則，從貼近專業(yè)、貼近應用、貼近學生的學習實際出發(fā)，由長期從事高等數(shù)學教學且經(jīng)驗豐富的教師編寫完成。本書根據(jù)高職教育教學的特點，對高職院校數(shù)學知識體系進行梳

本書收集了自博弈論領域的奠基之作《博弈論與經(jīng)濟行為》(約翰·馮·諾依曼，奧斯卡·摩根斯坦，1944)出版以來，對這一領域具有卓越貢獻的18篇經(jīng)典文章。這些文章的作者都是諾獎得主，且均為偉大的博弈論大師，他們獲獎的基礎研究都包含在本書中。通過這18篇文章，讀者可以清晰了解博弈論發(fā)展的歷史沿革和理論脈絡。本書編者哈羅德·庫

本書較全面地介紹了各類最優(yōu)化問題的理論和方法，包括：最優(yōu)化問題概述、線性規(guī)劃的對偶理論及其應用、非線性規(guī)劃、動態(tài)規(guī)劃、多目標優(yōu)化及應用、現(xiàn)代優(yōu)化算法和綜合應用案例。全書以方法為重點，編入了大量的最優(yōu)化模型應用案例，在考慮到系統(tǒng)性的基礎上盡可能回避有關理論證明，做到實用性強，并運用富媒體技術介紹相關方法和模型，拓寬學生的

這是一本寫給對概率統(tǒng)計及應用有興趣的非專業(yè)讀者的書，目的是幫助他們理解高科技發(fā)展中概率統(tǒng)計等概念的意義。本書寫作中以悖論、謬誤、以及一些饒有趣味的數(shù)學案例作先導，引起讀者的興趣和思考，在解答問題的過程中講述概率論中的基本知識和原理，及其在物理學、信息論、網(wǎng)絡、人工智能等技術中的應用。書中介紹的著名趣味概率問題包括高爾頓

本書是在《模式識別與人工智能(基于MATLAB)》的基礎上寫作而成，為了適應模式識別算法的新發(fā)展、滿足各層次讀者的學習需求，在原有基礎上增加了大量新內(nèi)容，包括細化各章的內(nèi)容和增加三種新算法。本書廣泛涉及統(tǒng)計學、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡、人工智能等學科的思想和理論，將模式識別與人工智能理論和實際應用相結(jié)合，針對具體案例進行算法

所有應用學科都有一個共同特點：實踐性。所有科技工作者都有一個共同目標：尋找事物的本質(zhì)和變化規(guī)律。在科學研究中發(fā)現(xiàn)新規(guī)律、在實際生產(chǎn)中探索新工藝、在產(chǎn)品開發(fā)中尋求最佳決策等，試驗是一項重要的實踐活動。試驗會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，如何利用數(shù)據(jù)洞悉事物的本質(zhì)，如何構建合適的模型刻畫事物的發(fā)展規(guī)律，這就是本書要敘述的主要內(nèi)容�！对囼�