本書是應用數(shù)學與計算數(shù)學中有關曲面及多元函數(shù)插值、逼近、擬合的入門書籍,從多種物理背景、原理出發(fā),導出相應的散亂數(shù)據擬合的數(shù)學模型及計算方法,進而逐個進行深入的理論分析.書中介紹了多元散亂數(shù)據擬合的一般方法,包括多元散亂數(shù)據多項式插值、基于三角剖分的插值方法、Boole和與Coons曲面、Sibson方法或自然鄰近法、

隨機事件與概率、隨機變量及其分布、二維隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定理與中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計的基礎知識、參數(shù)估計、假設檢驗、方差分析與回歸分析。 本書可作為高等院校經管類，理工類非數(shù)學專業(yè)學生使用，也可作為相關專業(yè)學生參考書。

本書重視算法的計算機實現(xiàn)，注重從程序設計的角度去描述算法，加強數(shù)值實驗教學，使學生通過數(shù)值實驗加深對算法的理解，提高科學計算的能力。內容包括數(shù)值計算的一般概念、非線性方程的數(shù)值解法、方程組的數(shù)值解法、插值法與曲線擬合、數(shù)值積分與數(shù)值微分、常微分方程的數(shù)值解法、矩陣特征值與特征向量的計算、無約束最優(yōu)化方法、附錄Matla

本書應用數(shù)學知識，結合工程、管理學、經濟學的實際背景，系統(tǒng)地介紹了運籌學中各重要分支，包括線性規(guī)劃與對偶規(guī)劃、運輸問題、圖和網絡、整數(shù)規(guī)劃、動態(tài)規(guī)劃、目標規(guī)劃、排序與工程統(tǒng)籌、存儲論、對策論、決策論、遺傳算法、預測預報和時間序列處理方法等內容。作者從實際的工程、經濟和管理等問題中引出管理運籌學中各種分支的基本模型，使用

花拉子米的《算法》與《代數(shù)學》是他的代表性著作，也是數(shù)學史上具有重要價值的著作。前書系統(tǒng)介紹了十進制記數(shù)法，不僅在阿拉伯世界流行，并被譯成拉丁文在歐洲傳播。后書主要討論一元一次和一元二次方程，以及相應的四則運算。兩書至今仍有很高的價值，被譯成多國文字在全世界傳播。本次出版的即為二合一的中文譯本。

偏微分方程并行有限差分方法

區(qū)域分解算法偏微分方程數(shù)值解新技術

線性代數(shù)方程組的迭代解法

線性規(guī)劃

有限元結構分析并行計算

約束最優(yōu)化計算方法

若干混合效應模型的統(tǒng)計推斷研究

多元正態(tài)分布是經典多元分析的基本假設,橢球對稱分布是廣義多元分析的基本假設.對多元正態(tài)分布,橢球對稱分布的擬合優(yōu)度檢驗可轉化為對球面均勻分布的擬合優(yōu)度檢驗.因此,球面均勻分布的擬合優(yōu)度檢驗顯得尤為重要.橢球對稱分布的擬合優(yōu)度檢驗,為廣義多元分析與多元時間序列模型在實際中的應用打下基礎.全書共分11章.

博弈論與信息經濟學

導語_點評_推薦詞

隨著計算機、互聯(lián)網等信息技術的發(fā)展，馬爾可夫鏈蒙特卡羅（MCMC）模擬技術使貝葉斯統(tǒng)計方法得以應用于許多領域的復雜問題。 《基于MCMC算法的貝葉斯統(tǒng)計方法》在介紹常用MCMC算法的基礎上，著重介紹計算貝葉斯后驗估計的MCMC方法和新發(fā)展的貝葉斯隨機搜索模型選擇方法，特別是MCMC方法在貝葉斯數(shù)據分析中的應用.為了便

Krylov子空間算法與預處理技術及其應用

數(shù)學建模競賽優(yōu)秀論文選評

非線性分布參數(shù)系統(tǒng)模糊PDE建模與分布控制方法

內容涉及數(shù)據分析常用的基本內容與方法，包括數(shù)據的描述性分析、非參數(shù)檢驗、線性回歸分析、方差分析、主成分分析、因子分析、判別分析、聚類分析、時間序列分析等。并且，對SPSS軟件的基本內容以及與以上內容有關的SPSS操作做了詳細介紹，以便于各方法的實際應用和讀者自學。各章均配備了豐富的有實際應用背景的習題，便于學生和讀者進