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本書是NumericalOptimization，2ndedition中前11章，無約束優(yōu)化章節(jié)的中文版，原著全面而及時地介紹了連續(xù)優(yōu)化問題中最有效的方法，是一部經(jīng)典的數(shù)值優(yōu)化著作。本書既強調(diào)數(shù)學理論的嚴謹性與邏輯性，同時又十分注重理論源頭的基本思想，重視對數(shù)學公式背后的物理概念的描述。 本書以深入淺出的方式重點描述了

近二十年來,隨機過程由于其在數(shù)理金融等領(lǐng)域的應用而倍受關(guān)注,Merton和Scholes在期權(quán)定價方面的工作獲得諾貝爾獎之后更是如此。因此作者覺得有必要對學生介紹隨機過程的一些基本知識。本書是為數(shù)學系本科高年級學生開設的隨機過程選修課而寫的,目的在于讓他們對隨機過程的經(jīng)典問題和方法有一個初步的了解。本書主要介紹Pois

本書在量化控制系統(tǒng)的編碼方案設計與穩(wěn)定性分析方面展開研究。針對目前文獻中常用的均勻量化器和對數(shù)量化器在設計量化控制系統(tǒng)時的缺點，例如，采用均勻量化器的量化控制系統(tǒng)的量化器參數(shù)設計和系統(tǒng)穩(wěn)定性分析較為復雜，而采用對數(shù)量化器的量化控制系統(tǒng)使用的信道碼率是無限的，這限制了它的實際應用，本書提出一種適用于量化控制系統(tǒng)的新的編碼

本書包括概率論、數(shù)理統(tǒng)計兩部分，涉及條件分布、期望、大樣本理論、估計、假設檢驗、非參數(shù)方法、線性統(tǒng)計模型、統(tǒng)計模擬等，內(nèi)容取材比較時尚新穎。新版不但重寫了很多章節(jié)，還介紹了在計算機科學中日益重要的Chernoff界，以及矩方法、Newton法、EM算法、樞軸量、似然比檢驗的大樣本分布等方面的知識，將目前研究前沿的一些問

本書定位于應用型本科人才培養(yǎng)的概率論與數(shù)理統(tǒng)計教材，內(nèi)容共分為8章.前5章為概率論部分，內(nèi)容包括隨機事件及其概率、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)定律與中心極限定理等.后3章為數(shù)理統(tǒng)計部分，內(nèi)容包括統(tǒng)計量及其分布、參數(shù)估計、假設檢驗等.本書每節(jié)配有分層次的習題；每章配有趣味拓展材

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