本書是以教育部高等學(xué)校大學(xué)數(shù)學(xué)課程教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)制定的“大學(xué)數(shù)學(xué)課程教學(xué)基本要求”為指導(dǎo)，結(jié)合應(yīng)用型本科院校數(shù)學(xué)教學(xué)的特點(diǎn)編寫的。全書以通俗易懂的語言，系統(tǒng)地講解了隨機(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)、假設(shè)檢驗(yàn)等內(nèi)容。每章后均

從數(shù)字生成視角出發(fā)，將單位根與確定數(shù)據(jù)生成過程融為一體，以經(jīng)典單位根檢驗(yàn)量為研究對(duì)象，結(jié)合Sootstrap檢驗(yàn)方法，從理論證明、仿真模擬和實(shí)證分析3個(gè)層面展開，內(nèi)容包括：PP、ADF、KSS3種檢驗(yàn)?zāi)Ｊ较聶z驗(yàn)量分布；KPSS檢驗(yàn)?zāi)Ｊ较履Ｐ驼`設(shè)與檢驗(yàn)流程構(gòu)建；遞歸均值調(diào)整檢驗(yàn)功效與遞歸趨勢(shì)調(diào)整檢驗(yàn)；各種檢驗(yàn)?zāi)Ｊ较碌腟o

《單位根和協(xié)整前沿理論的擴(kuò)展與應(yīng)用》在解讀這一領(lǐng)域前沿文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，致力于對(duì)單位根和協(xié)整理論進(jìn)行相應(yīng)地?cái)U(kuò)展。我們提出了一個(gè)新的非對(duì)稱和時(shí)變方差的AESTAR單位根檢驗(yàn)；在時(shí)變方差和檢驗(yàn)變量單位根性質(zhì)未知的條件下，提出兩個(gè)新的確定性趨勢(shì)檢驗(yàn)方法；在確定性趨勢(shì)和方差同時(shí)存在結(jié)構(gòu)變化時(shí)，提出新的協(xié)整檢驗(yàn)方法。這些新的檢驗(yàn)方法

博弈論是一門以數(shù)學(xué)為基礎(chǔ)的、研究對(duì)抗沖突中最優(yōu)解問題的學(xué)科，是人們深刻理解諸如經(jīng)濟(jì)行為和社會(huì)問題的基礎(chǔ)。博弈論最重要的貢獻(xiàn)就在于它能夠促進(jìn)人類思維的發(fā)展，促進(jìn)人類的相互了解與合作。除經(jīng)濟(jì)學(xué)以外,博弈論在生物學(xué)、管理學(xué)、國際關(guān)系、計(jì)算機(jī)科學(xué)、政治學(xué)、軍事戰(zhàn)略和其他很多學(xué)科都有廣泛的應(yīng)用。本書涵蓋了非合作博弈理論、合作博弈

群智能優(yōu)化算法研究已成為智能優(yōu)化領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，并滲透到社會(huì)生產(chǎn)生活的方方面面。作為一種新興的智能優(yōu)化技術(shù)，群智能優(yōu)化算法自提出以來，廣泛應(yīng)用于人工智能、通信網(wǎng)絡(luò)和工業(yè)生產(chǎn)等領(lǐng)域。無論是從理論研究還是應(yīng)用研究的角度考量，群智能理論及其應(yīng)用研究都具有重要的學(xué)術(shù)意義和現(xiàn)實(shí)價(jià)值。 針對(duì)背包問題優(yōu)化、車輛路徑

本書介紹了5種進(jìn)化計(jì)算方法，綜述了多種新穎的云進(jìn)化算法，以及應(yīng)用云模型對(duì)遺傳算法、進(jìn)化規(guī)劃、進(jìn)化策略、蟻群算法、粒子群算法、量子進(jìn)化算法、差分進(jìn)化算法、人工蜂群算法、人工魚群算法、模擬退火算法、蛙跳算法、果蠅優(yōu)化算法等進(jìn)行改進(jìn)的方法，闡述了云模型、基于貪心思想和云模型的進(jìn)化算法，以及云進(jìn)化策略方法。

《時(shí)間序列分析發(fā)展簡史》依據(jù)大量的原始文獻(xiàn)和相關(guān)研究文獻(xiàn)，盡可能地以概念、思想和方法形成與發(fā)展的時(shí)間順序?yàn)橹骶�，細(xì)致勾勒時(shí)間序列分析的起源、歷史發(fā)展的脈絡(luò)。同時(shí)《時(shí)間序列分析發(fā)展簡史》也為時(shí)間序列分析課程的理論教學(xué)和學(xué)習(xí)提供文化背景與學(xué)術(shù)支撐，為現(xiàn)代教學(xué)科研探尋方向。

本書架構(gòu)上分為概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、統(tǒng)計(jì)分析三個(gè)部分，章節(jié)設(shè)計(jì)由淺入深逐步遞進(jìn)。在概率論部分，第1章為概率論的基礎(chǔ)知識(shí)，為概率論的學(xué)習(xí)做預(yù)備，第2、3章為隨機(jī)變量的分布及其數(shù)字特征。在數(shù)理統(tǒng)計(jì)部分，第4章為數(shù)理統(tǒng)計(jì)基本概念，第5-6章為統(tǒng)計(jì)推斷。在統(tǒng)計(jì)分析部分，第7章通過案例及SPSS軟件介紹了常用的多元統(tǒng)計(jì)分析的應(yīng)用。教

《高斯隨機(jī)過程的局部時(shí)和隨機(jī)流形》主要介紹幾類高斯隨機(jī)過程在局部時(shí)和隨機(jī)流動(dòng)形等方面的最新研究進(jìn)展，較為系統(tǒng)地講述局部時(shí)和隨機(jī)流動(dòng)形這些概率論中的重要問題.主要內(nèi)容包括：①分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動(dòng)、多分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動(dòng)和次分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動(dòng)等幾類高斯過程的局部時(shí)；②由分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動(dòng)驅(qū)動(dòng)的Ornstein-Uhlenbeck過程的碰撞局部時(shí)；③兩

本書分為8章，包括最優(yōu)控制理論涉及的基礎(chǔ)知識(shí)、最優(yōu)控制中的變分法、最小值原理、線性二次型最優(yōu)控制、離散時(shí)間系統(tǒng)的最優(yōu)控制、動(dòng)態(tài)規(guī)劃以及微分對(duì)策問題。書中包括大量的例題及MATLAB實(shí)現(xiàn)方法，并通過工程應(yīng)用實(shí)例使得讀者能充分掌握最優(yōu)控制的基本理論及應(yīng)用。