本教材以高等職業(yè)教育的相關(guān)教學(xué)標(biāo)準(zhǔn)為依據(jù),本著簡(jiǎn)明、基礎(chǔ)、實(shí)用原則,以培養(yǎng)大學(xué)生思維品質(zhì)、文化素養(yǎng)、創(chuàng)新能力及綜合分析與解決問(wèn)題的能力等為立足點(diǎn),綜合現(xiàn)階段學(xué)生的學(xué)習(xí)特點(diǎn)與興趣愛(ài)好、兼顧不同層次、不同類別學(xué)生的基礎(chǔ)水平和發(fā)展規(guī)劃,對(duì)于高等數(shù)學(xué)內(nèi)容和應(yīng)用數(shù)學(xué)案例進(jìn)行了精心選編和用心打造。教材主要內(nèi)容包括一元函數(shù)微積分、多

全書共分八章,分別為隨機(jī)事件及其概率、隨機(jī)變量及其分布、多維隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念、參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn),共500多道習(xí)題及解答,其中200余道歷屆考研真題(在邊欄中標(biāo)注“K”)。本書深度融合信息技術(shù),在解題前給出了本題所蘊(yùn)含的知識(shí)點(diǎn),讀者可依知識(shí)點(diǎn)標(biāo)號(hào)來(lái)獲取知識(shí)

本書共分為6章。每章均按照案例實(shí)驗(yàn)、案例分析、強(qiáng)化訓(xùn)練、參考答案的思路編寫,主要介紹了計(jì)算機(jī)基本知識(shí)實(shí)驗(yàn)、中文Windows7操作系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)、中文字處理軟件Word2016實(shí)驗(yàn)、電子表格軟件Excel2016實(shí)驗(yàn)、文稿演示軟件PowerPoint2016實(shí)驗(yàn)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)等方面的內(nèi)容。各章的案例實(shí)驗(yàn)精心設(shè)計(jì),利于讀者鞏

本書主要包括線性規(guī)劃、運(yùn)輸問(wèn)題、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、排隊(duì)論、目標(biāo)規(guī)劃、圖與網(wǎng)絡(luò)分析、存儲(chǔ)論及決策分析等內(nèi)容。這些內(nèi)容是高等院校經(jīng)濟(jì)管理類專業(yè)本科學(xué)生應(yīng)具備的必要知識(shí)。作為教材,本書著重闡述基本思想、基本理論和基本方法,力求做到深入淺出,通俗易懂,適于教學(xué)和自學(xué)。為了便于學(xué)生更好地理解和掌握教材中的有關(guān)內(nèi)容,編者還編寫了《運(yùn)籌學(xué)學(xué)

本書共有12章,除第十二章外,各章內(nèi)容包括基本要求、內(nèi)容提要、學(xué)習(xí)要點(diǎn)、釋疑解難、例題分析及增補(bǔ)、習(xí)題解答和練習(xí)等欄目,其中釋疑解難和例題分析有助于加深對(duì)教材內(nèi)容的理解以及對(duì)教學(xué)難點(diǎn)的把握。

本書主要介紹有限單元法的基本理論、格式與求解方法,包括平面、三維應(yīng)力、等參數(shù)單元,以及桿系結(jié)構(gòu)單元、薄板和薄殼問(wèn)題。另外,也簡(jiǎn)要介紹了有限元?jiǎng)恿Ψ治?并在附錄中介紹了作為有限元理論基礎(chǔ)的插值函數(shù)、變分和能量原理等。

智能優(yōu)化正在成為智能科學(xué)、信息科學(xué)、人工智能中最為活躍的研究方向，它在科研、工程、經(jīng)濟(jì)、管理、國(guó)防乃至民生諸多領(lǐng)域發(fā)揮著越來(lái)越大的作用，已經(jīng)成為多種學(xué)科交叉融合研究的前沿課題。有關(guān)智能優(yōu)化算法方面的書籍國(guó)內(nèi)外已出版了多種，但其內(nèi)容的廣度還遠(yuǎn)落后于該領(lǐng)域的快速發(fā)展。為彌補(bǔ)這方面的不足，本書全面收集了國(guó)內(nèi)外已提出的原創(chuàng)的智

概率論是高等院校數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)的基礎(chǔ)課程之一。全書共七章，主要包括：隨機(jī)事件及其概率、隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)值特征、多維隨機(jī)變量及其分布、多維隨機(jī)變量的數(shù)值特征、大數(shù)定律與中心極限定理。除第1章外每章配有習(xí)題，書末附有部分習(xí)題參考答案或提示，便于讀者學(xué)習(xí)和檢查所學(xué)知識(shí)。本書著眼于理論聯(lián)系實(shí)際，通過(guò)精選例題并結(jié)

本書共13章，分別介紹了隨機(jī)變量的抽樣方法，隨機(jī)向量的抽樣方法，隨機(jī)過(guò)程的抽樣方法，Gibbs抽樣和馬爾可夫鏈，Metropolis-Hastings算法、HMC算法及SMC算法，EM算法和MM算法，梯度下降法，Newton-Raphson算法，坐標(biāo)下降法，Boosting算法，凸優(yōu)化與支持向量機(jī)，ADMM算法，深度學(xué)

本書是在高等學(xué)校非數(shù)學(xué)專業(yè)“概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)”課程的教學(xué)基本要求基礎(chǔ)上，按照全國(guó)碩士研究生招生考試數(shù)學(xué)考試大綱的要求，結(jié)合編者多年的教學(xué)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)編寫而成的.全書共8章，內(nèi)容包括隨機(jī)事件與概率、隨機(jī)變量及其分布、多維隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、統(tǒng)計(jì)量和抽樣分布、參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn).每節(jié)、