本書(shū)系統(tǒng)介紹了與年齡相關(guān)的種群系統(tǒng)的最優(yōu)控制問(wèn)題。主要內(nèi)容包括:國(guó)內(nèi)外種群系統(tǒng)最優(yōu)控制問(wèn)題的發(fā)展歷程,包括種群系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的發(fā)展與完善,以及偏微分方程和控制問(wèn)題的具體研究。書(shū)中所涉及的內(nèi)容及其論證的數(shù)學(xué)思想方法和運(yùn)算技巧均具有創(chuàng)新性,無(wú)論對(duì)偏微分方程的研究,還是對(duì)最優(yōu)控制理論的研究,尤其是對(duì)非線性偏微分方程的研究,均具

第2版的主要目的是擴(kuò)大第1版（2013）的第3章和第4章的半契約模型的內(nèi)容，并以自第1版以來(lái)作者在期刊和報(bào)告中發(fā)表的研究成果作為補(bǔ)充。這本書(shū)的數(shù)學(xué)內(nèi)容非常優(yōu)雅且嚴(yán)格，依靠抽象的力量專注于基礎(chǔ)知識(shí)。該書(shū)首次提供了該領(lǐng)域的全面綜合知識(shí)，同時(shí)提出了許多新研究，其中一些研究與當(dāng)前非�；钴S的領(lǐng)域（如近似動(dòng)態(tài)編程）有關(guān)。本書(shū)中散布

本書(shū)依據(jù)作者多年從事模式識(shí)別教學(xué)和研究的體會(huì),并參考相關(guān)文獻(xiàn)編寫(xiě)而成,概括地介紹了模式識(shí)別理論和技術(shù)的基本概念、原理、方法和實(shí)現(xiàn)。全書(shū)共分為11章,每章闡述模式識(shí)別中的一個(gè)知識(shí)點(diǎn),內(nèi)容包括貝葉斯決策、概率密度函數(shù)的估計(jì)、線性判別分析、非線性判別分析、組合分類器、無(wú)監(jiān)督模式識(shí)別、特征選擇、特征提取、半監(jiān)督學(xué)習(xí)以及人工神經(jīng)

本書(shū)是為使用概率統(tǒng)計(jì)較多的本科相關(guān)專業(yè)編寫(xiě)的有關(guān)統(tǒng)計(jì)推理的理論、思維和方法的教材，基于微積分的統(tǒng)計(jì)學(xué)理論和應(yīng)用的介紹，反映了統(tǒng)計(jì)思維、統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)和當(dāng)前實(shí)踐的最新情況。內(nèi)容主要包括概率分布和概率密度、數(shù)學(xué)期望、特殊概率分布、隨機(jī)變量函數(shù)、抽樣分布、決策理論、點(diǎn)估計(jì)、區(qū)間估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)等。

人們常說(shuō)：“天有不測(cè)之風(fēng)云�！笔澜缈傇诓粩嗟淖兓�過(guò)程中，而人們需要根據(jù)這些變化采取不同的應(yīng)對(duì)策略。在變化中抓住不變，在紛繁復(fù)雜的事件中找出規(guī)律，是人類得以舉一反三，得以不斷進(jìn)步的一大依仗。概率論就是這樣一種科學(xué)的數(shù)學(xué)工具。它可以為我們解答天氣現(xiàn)象，也可以幫助我們作出各類決策，例如：投資、出行、購(gòu)物，等等�！陡怕嗜腴T(mén)：在

計(jì)算數(shù)學(xué)是現(xiàn)代數(shù)學(xué)的一個(gè)重要分支，是20世紀(jì)40年代末隨著電子計(jì)算機(jī)的發(fā)明而誕生的一個(gè)學(xué)科。鑒于計(jì)算數(shù)學(xué)在科學(xué)與工程計(jì)算中的重要性，中國(guó)在20世紀(jì)50年代中期開(kāi)始大力發(fā)展計(jì)算數(shù)學(xué)。本書(shū)以計(jì)算數(shù)學(xué)研究機(jī)構(gòu)與教學(xué)專業(yè)的建立為主線，回顧中國(guó)計(jì)算數(shù)學(xué)的初創(chuàng)歷程。

本書(shū)以易于理解的方式講述了時(shí)間序列模型及其應(yīng)用，內(nèi)容包括趨勢(shì)、平穩(wěn)時(shí)間序列模型、非平穩(wěn)時(shí)間序列模型、模型識(shí)別、參數(shù)估計(jì)、模型診斷、預(yù)測(cè)、季節(jié)模型、時(shí)間序列回歸模型、異方差模型、譜分析入門(mén)、譜估計(jì)和門(mén)限模型。對(duì)所有的思想和方法，都用真實(shí)數(shù)據(jù)集和模擬數(shù)據(jù)集進(jìn)行了說(shuō)明。

本書(shū)系統(tǒng)的介紹了幾類具有實(shí)際應(yīng)用背景的數(shù)學(xué)規(guī)劃模型及求解方法。全書(shū)共分為7章，主要內(nèi)容包括線性規(guī)劃模型、非線性規(guī)劃模型、整數(shù)規(guī)劃模型、圖論模型、目標(biāo)規(guī)劃模型以及各類模型在優(yōu)化軟件LINGO下的求解方法。內(nèi)容上盡量淡化各類模型的數(shù)學(xué)理論分析，著重闡明各種模型的實(shí)際求解方法和軟件求解過(guò)程，選取的例題主要來(lái)自各種實(shí)際應(yīng)用中的

全書(shū)分兩部分,第一部分介紹基本的智能優(yōu)化方法,包括傳統(tǒng)的啟發(fā)式搜索算法以及以演化算法為代表的群智能搜索方法;第二部分介紹演化優(yōu)化領(lǐng)域常見(jiàn)的優(yōu)化問(wèn)題,包括多模優(yōu)化,多目標(biāo)優(yōu)化,約束優(yōu)化,動(dòng)態(tài)優(yōu)化,魯棒優(yōu)化等,以及實(shí)際生產(chǎn)生活中的優(yōu)化實(shí)例。

本書(shū)的主要內(nèi)容如下:隨機(jī)變量和分布函數(shù),測(cè)度論,數(shù)學(xué)期望,方差,各種收斂性,大數(shù)律,中心極限定理,特征函數(shù),隨機(jī)游動(dòng),馬氏性和鞅理論.本書(shū)內(nèi)容豐富，邏輯緊密，敘述嚴(yán)謹(jǐn)，不僅可以擴(kuò)展讀者的視野，而且還將為其后續(xù)的學(xué)習(xí)和研究打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。此外，本書(shū)的習(xí)題較多,都經(jīng)過(guò)細(xì)心的遴選,從易到難,便于讀者鞏固練習(xí)。本版補(bǔ)充了有關(guān)測(cè)度