本講義共分五個部分.第一部分包括前六講,簡要介紹了概率論的基本概念、結(jié)論和方法.第二部分包括第七-十講,介紹布朗運動的基本概念和性質(zhì).第三部分包括第十一-十八講,其中第十一-十五講介紹~Ito~隨機積分的概念及其重要性質(zhì),例如特別重要的Ito等距、Ito乘積法則和Ito~鏈?zhǔn)椒▌t.第十六--十八講介紹Ito隨機微分方程

真實世界中的序列數(shù)據(jù)隨時間推移呈爆炸式增長，如何設(shè)計面向序列數(shù)據(jù)的知識發(fā)現(xiàn)方法是當(dāng)前研究的熱點之一。本書以深度學(xué)習(xí)和多視圖學(xué)習(xí)為理論基礎(chǔ)，以序列數(shù)據(jù)為研究對象，為面向序列數(shù)據(jù)分析提供多視圖的學(xué)習(xí)方法與技術(shù)，同時為典型場景下的序列數(shù)據(jù)分析提供多視圖深度學(xué)習(xí)解決方案，以期為序列數(shù)據(jù)分析、多視圖學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究及應(yīng)用提供參考。

R軟件的基本介紹、R軟件的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和圖形功能、R軟件實現(xiàn)數(shù)據(jù)的處理及清洗方法，R軟件進行數(shù)據(jù)描述性分析，利用R軟件進行參數(shù)估計，R軟件進行假設(shè)檢驗，對應(yīng)分析案例與R實現(xiàn)、典型相關(guān)分析案例與R實現(xiàn)。

本書結(jié)合作者近幾年的研究成果，主要介紹人工蜂鳥算法和蝠鲼覓食優(yōu)化算法的提出、改進及其工程應(yīng)用，內(nèi)容包括：人工蜂鳥算法，包括算法提出的靈感、步驟、數(shù)學(xué)模型、性能測試及其工程應(yīng)用等；人工蜂鳥算法的改進及其工程應(yīng)用，從運用切比雪夫混沌映射進行初始化來提高求解的精度和引導(dǎo)覓食時加入萊維飛行，使得算法避免過早收斂和具有良好的穩(wěn)定

本書全面地介紹了基于狀態(tài)空間模型的線性定常系統(tǒng)理論。除了運動分析、能控能觀性、穩(wěn)定性、反饋鎮(zhèn)定、極點/特征結(jié)構(gòu)配置、觀測器設(shè)計等基礎(chǔ)理論之外，本書首次系統(tǒng)性地介紹了線性系統(tǒng)的輸入輸出標(biāo)準(zhǔn)型理論，全面地解決了狀態(tài)反饋極點配置、解耦控制、最小相位系統(tǒng)的輸出反饋鎮(zhèn)定、基于逆系統(tǒng)的輸出跟蹤、基于平坦輸出的狀態(tài)跟蹤等問題；充分利

本書內(nèi)容涵蓋控制相關(guān)學(xué)科各專業(yè)所必需的基礎(chǔ)知識，以時域中的線性系統(tǒng)理論知識為主要內(nèi)容，同時兼顧控制的頻域知識。主要內(nèi)容包括系統(tǒng)的數(shù)學(xué)描述、系統(tǒng)的動態(tài)響應(yīng)、系統(tǒng)的能控性和能觀性、系統(tǒng)的最小實現(xiàn)、系統(tǒng)的穩(wěn)定性、系統(tǒng)的時域綜合等。本書在內(nèi)容論述上力求精練，在概念敘述上力求清晰，在理論分析上力求嚴(yán)謹(jǐn)，在系統(tǒng)設(shè)計方法和算法介紹上

本書采納了人本主義社會學(xué)最為常見的一種研究視角，也即將互聯(lián)網(wǎng)時代短視頻行業(yè)中決定視覺呈現(xiàn)結(jié)果的算法看作一種實踐邏輯，將算法實踐納入到技術(shù)－組織－個人的研究框架下，強調(diào)算法實踐的社會情境性和社會嵌入性，并重點關(guān)注滲透在其中的人類主觀能動性，最終展示出各類社會行動者在與算法實踐互動的過程中，如何持續(xù)地、動態(tài)地參與著算法實踐

本書以MATLAB為工具，以實際問題數(shù)學(xué)模型的建立與求解為案例，介紹數(shù)值計算方法及其在實際問題中的應(yīng)用。主要內(nèi)容包括：MATLAB的基本操作、誤差分析、曲線插值與曲面插值、曲線擬合、數(shù)值積分與數(shù)值微分、特征值與特征向量的計算、線性方程組的數(shù)值解法、非線性方程((組)的數(shù)值解法、常微分方程(組)的數(shù)值解法、綜合案例講解等

本書前四章詳盡論述了線性空間、矩陣和線性代數(shù)、線性映射和線性空間的分解。后五章討論線性映射和矩陣的分解、包括譜分解、奇異值分解和極分解，范數(shù)、矩陣函數(shù)、特別是解線性定常狀態(tài)方程所需的矩陣指數(shù)函數(shù)，線性映射和矩陣的廣義逆和矩陣方程，包括線性矩陣方程、連續(xù)時間和離散時間代數(shù)Riccati方程。線性代數(shù)在自動控制中的應(yīng)用主要

《概率基多目標(biāo)優(yōu)化原理及應(yīng)用》以系統(tǒng)論的觀點，從概率論的角度闡述了概率基多目標(biāo)優(yōu)化理論的基本原理和應(yīng)用。書中首次引入一個嶄新概念—青睞概率及其量化方法，并將概率基多目標(biāo)優(yōu)化方法與實驗設(shè)計方法相結(jié)合，如響應(yīng)面法、正交試驗設(shè)計和均勻試驗設(shè)計，建立了概率基多目標(biāo)試驗設(shè)計方法。書中同時給出了概率基穩(wěn)健、設(shè)計、概率基多目標(biāo)優(yōu)化的