田乃碩、徐秀麗、馬占友編*的《離散時(shí)間排隊(duì)論》系統(tǒng)論述離散時(shí)間排隊(duì)的思想原理和主要結(jié)果，建立了一個(gè)完整的理論框架，內(nèi)容包括Markov型、Geom／G／1型、GI／Geom／c型、D-BMAP／G／1型等各種離散時(shí)間排隊(duì)系統(tǒng)的建模和分析，并簡(jiǎn)要介紹了離散時(shí)間排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)，除經(jīng)典模型外，還詳細(xì)討論了近些年出現(xiàn)的休假和工作休假

《微分方程數(shù)值解法基礎(chǔ)教程（第三版）》是高等院校信息與計(jì)算科學(xué)專業(yè)基礎(chǔ)主干課程教材之一。為適應(yīng)當(dāng)前的教學(xué)需要，在內(nèi)容的組織和敘述上做了新的有益的嘗試。 全書共2篇4個(gè)部分，介紹了數(shù)值解法中*主要的兩種方法——有限差分法和有限元法。依托經(jīng)典的一維和二維問題，論述了算法的構(gòu)造思想及其誤差分析理論，具有系統(tǒng)性和實(shí)用性。《微

《最優(yōu)控制理論與系統(tǒng)（第三版）》從理論及工程應(yīng)用的角度，系統(tǒng)地介紹了最優(yōu)控制理論及最優(yōu)控制系統(tǒng)的各個(gè)基本方面。全書共分10章。第2～4章介紹變分法、極小值原理和動(dòng)態(tài)規(guī)劃的基本內(nèi)容、方法及應(yīng)用；第5、6章對(duì)狀態(tài)調(diào)節(jié)器、輸出調(diào)節(jié)器以及跟蹤系統(tǒng)進(jìn)行了較為深入的討論；第7～9章介紹了最優(yōu)控制理論中較為新穎的分支——魯棒最優(yōu)控制

全書分概率和統(tǒng)計(jì)2部分，注重應(yīng)用同時(shí)對(duì)理論也有提高和深化。概率分4章，主要編寫概率事件、*變量及其分布，數(shù)字特征等基本知識(shí)。統(tǒng)計(jì)分5章，主要編寫參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析和回歸分析。可供工科專業(yè)的本科生用作教材。

在每章的內(nèi)容中穿插介紹了與本章內(nèi)容有關(guān)的一些背景知識(shí)或概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的應(yīng)用實(shí)例，旨在加深學(xué)生對(duì)概率統(tǒng)計(jì)內(nèi)容的了解，擴(kuò)大學(xué)生的視野，每章的習(xí)題選擇也比較新穎，增加了一些與*新科技及日常生活有關(guān)的習(xí)題，有助于培養(yǎng)學(xué)生解決問題的能力，為提高學(xué)生應(yīng)用計(jì)算機(jī)解決問題的能力，附錄中介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)中數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)的內(nèi)容，書末附有

本書分7章,介紹數(shù)學(xué)建�；�本方法、理論。具體內(nèi)容包括:數(shù)學(xué)建模概述、基本方法建模、數(shù)值計(jì)算基礎(chǔ)、微分方程方法建模、優(yōu)化問題及其求解、統(tǒng)計(jì)分析方法、現(xiàn)代優(yōu)化方法。另外,本書還介紹數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽中常用的軟件,包括LINGO軟件、Matlab軟件、SPSS軟件在數(shù)學(xué)建模中的應(yīng)用。每章配有習(xí)題。 本書可作為本科生、研究生的數(shù)學(xué)

本書從應(yīng)用角度簡(jiǎn)要地闡述了現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)400多種實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析和模型模擬方法，如試驗(yàn)設(shè)計(jì)、各類型方差分析、列聯(lián)表分析及非參數(shù)檢驗(yàn);專業(yè)統(tǒng)計(jì)包括了生物測(cè)定、遺傳育種、生存分析;作物品種區(qū)域試驗(yàn)、空間分布型、數(shù)值生態(tài)學(xué)方法等;各種回歸分析、聚類分析、主成分分析、判別分析、典型相關(guān)分析、對(duì)應(yīng)分析等多元分析技術(shù);非線性回歸模型

全書分第一卷（基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)和實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)），第二卷（現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)挖掘），以及第三卷（專業(yè)統(tǒng)計(jì)及其他）共3卷出版。第一卷可作為大學(xué)本科和研究生、一般科研工作者掌握常用統(tǒng)計(jì)技術(shù)的教材和實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書；第二卷可供科研人員、博士、碩士研究生從事科學(xué)試驗(yàn)時(shí)數(shù)據(jù)分析使用；第三卷適用于各領(lǐng)域科研人員解決本專業(yè)試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)分析問題。

本書從應(yīng)用角度簡(jiǎn)要地闡述了現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)400多種實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析和模型模擬方法，如試驗(yàn)設(shè)計(jì)、各類型方差分析、列聯(lián)表分析及非參數(shù)檢驗(yàn);專業(yè)統(tǒng)計(jì)包括了生物測(cè)定、遺傳育種、生存分析;作物品種區(qū)域試驗(yàn)、空間分布型、數(shù)值生態(tài)學(xué)方法等;各種回歸分析、聚類分析、主成分分析、判別分析、典型相關(guān)分析、對(duì)應(yīng)分析等多元分析技術(shù);非線性回歸模型

本書系統(tǒng)地介紹了約束優(yōu)化問題的非線性罰函數(shù)，即關(guān)于低次罰函數(shù)與目標(biāo)罰函數(shù)理論與算法的研究成果。

本書基于PyMC語(yǔ)言以及一系列常用的Python數(shù)據(jù)分析框架，如NumPy、SciPy和Matplotlib，通過概率編程的方式，講解了貝葉斯推斷的原理和實(shí)現(xiàn)方法。該方法常�？梢栽诒苊庖�入大量數(shù)學(xué)分析的前提下，有效地解決問題。書中使用的案例往往是工作中遇到的實(shí)際問題，有趣并且實(shí)用。作者的闡述也盡量避免冗長(zhǎng)的數(shù)學(xué)分析，而

《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)指導(dǎo)（第二版）》是與《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》第二版，李壽貴、余勝春主編，科學(xué)出版社，2016）配套的學(xué)習(xí)指導(dǎo)教材，亦可與其他教材配套使用.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)定律和中心極限定理、統(tǒng)計(jì)量及其分布、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析與回歸分析等

本書是之前已經(jīng)出版的專著《無(wú)源定位中的廣義最小二乘估計(jì)理論與方法》的后續(xù)著作，將作者已經(jīng)提出的八大類無(wú)源定位中的廣義最小二乘估計(jì)理論與方法推廣于校正源存在的條件中，從而系統(tǒng)性的形成校正條件下無(wú)源定位中的廣義最小二乘估計(jì)理論與方法。在每一類最小二乘估計(jì)方法的討論中，本書均提出了兩種解算方法，并推導(dǎo)出兩種解算方法的理論估計(jì)

本書共十章，主要內(nèi)容包括隨機(jī)事件及其概率、隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律和中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、回歸分析、方差分析、正交設(shè)計(jì)。本書注重闡明概率論的基本概念、基本理論以及數(shù)理統(tǒng)計(jì)常用方法的背景和思想，并通過配套的例題和習(xí)題，加強(qiáng)對(duì)基本理論和公式的理解和應(yīng)用。為了豐富工科數(shù)學(xué)

本書以智能聚類分析為主要研究對(duì)象，理論分析與實(shí)踐應(yīng)用相結(jié)合，介紹了智能聚類分析的有關(guān)理論、方法與典型應(yīng)用。主要內(nèi)容包括：介紹聚類分析的基本原理，聚類分析的過程、評(píng)價(jià)準(zhǔn)則及主要聚類算法；介紹粗糙集理論的基本原理，結(jié)合粗糙熵的相關(guān)技術(shù)，針對(duì)一般聚類分析數(shù)據(jù)的海量性及高維性，介紹一種基于粗糙熵的屬性約簡(jiǎn)算法；在對(duì)遺傳算法實(shí)現(xiàn)

本書分三個(gè)板塊10章組成，第一板塊主要是建立因果空間，論證隨機(jī)局部是概率論研究的基本單元，其數(shù)學(xué)模型是因果推斷的隨機(jī)試驗(yàn)，在隨機(jī)試驗(yàn)上賦概，產(chǎn)生概率密度和條件概率捆；第二個(gè)板塊主要論證隨機(jī)變量是劃定隨機(jī)局部的天然工具，是概率空間的一類特殊符號(hào)，建立了隨機(jī)變量和隨機(jī)向量的基本理論；第三板塊主要介紹特征函數(shù)，它是研究隨機(jī)變

本書系統(tǒng)闡述在復(fù)雜數(shù)據(jù)下，部分線性模型和廣義線性模型理論與應(yīng)用的近期發(fā)展，主要討論了基于相依數(shù)據(jù)、測(cè)量誤差數(shù)據(jù)、缺失數(shù)據(jù)和高維數(shù)據(jù)的部分線性和廣義線性模型的穩(wěn)健估計(jì)、經(jīng)驗(yàn)似然推斷和變量選擇問題。本書共分為六章。第一章概括了本書所討論的模型類型、數(shù)據(jù)類型和主要研究方法。第二章主要研究具有隨機(jī)適應(yīng)誤差的部分線性模型中M估計(jì)

為了能夠建立一個(gè)優(yōu)良的服務(wù)系統(tǒng),并使之有效運(yùn)轉(zhuǎn),必須先要清楚地了解在不同條件下,系統(tǒng)行為以及狀態(tài)的變化,并以此作為設(shè)置服務(wù)系統(tǒng)和運(yùn)作規(guī)則的依椐.第一章討論什么是系統(tǒng)行為以及衡量其績(jī)效尺度的基本概念,以此作為進(jìn)入以后各章節(jié)理論分析與應(yīng)用的引導(dǎo).

全書共分七章，核心內(nèi)容為群體Parrondo博弈、網(wǎng)絡(luò)Parrondo博弈和量子Parrondo博弈，分析了投票悖論、網(wǎng)絡(luò)演化的適應(yīng)性、隨機(jī)游走和初值效應(yīng)等Parrondo博弈中新的有趣現(xiàn)象，首次基于Parrondo博弈模型分析競(jìng)合行為的適應(yīng)性，闡述了生物進(jìn)化過程中的"攪動(dòng)機(jī)制"和"棘輪效應(yīng)"。

全書共分六章,第1章通過實(shí)例引進(jìn)和比較各類復(fù)雜數(shù)據(jù)模型,介紹模型的產(chǎn)生背景和本書重點(diǎn)應(yīng)用到的bootstrap和廣義推斷等方面的知識(shí).第2章分別討論了Behrens-Fisher問題中兩個(gè)正態(tài)總體均值的相等性檢驗(yàn)、均值差的置信區(qū)間和多個(gè)正態(tài)總體共同均值的統(tǒng)計(jì)推斷等問題.第3章討論了異方差情形下回歸模型系數(shù)的相等性檢驗(yàn)和