本書收集了自博弈論領(lǐng)域的奠基之作《博弈論與經(jīng)濟(jì)行為》(約翰·馮·諾依曼，奧斯卡·摩根斯坦，1944)出版以來，對這一領(lǐng)域具有卓越貢獻(xiàn)的18篇經(jīng)典文章。這些文章的作者都是諾獎得主，且均為偉大的博弈論大師，他們獲獎的基礎(chǔ)研究都包含在本書中。通過這18篇文章，讀者可以清晰了解博弈論發(fā)展的歷史沿革和理論脈絡(luò)。本書編者哈羅德·庫

本書較全面地介紹了各類最優(yōu)化問題的理論和方法，包括：最優(yōu)化問題概述、線性規(guī)劃的對偶理論及其應(yīng)用、非線性規(guī)劃、動態(tài)規(guī)劃、多目標(biāo)優(yōu)化及應(yīng)用、現(xiàn)代優(yōu)化算法和綜合應(yīng)用案例。全書以方法為重點，編入了大量的最優(yōu)化模型應(yīng)用案例，在考慮到系統(tǒng)性的基礎(chǔ)上盡可能回避有關(guān)理論證明，做到實用性強，并運用富媒體技術(shù)介紹相關(guān)方法和模型，拓寬學(xué)生的

這是一本寫給對概率統(tǒng)計及應(yīng)用有興趣的非專業(yè)讀者的書，目的是幫助他們理解高科技發(fā)展中概率統(tǒng)計等概念的意義。本書寫作中以悖論、謬誤、以及一些饒有趣味的數(shù)學(xué)案例作先導(dǎo)，引起讀者的興趣和思考，在解答問題的過程中講述概率論中的基本知識和原理，及其在物理學(xué)、信息論、網(wǎng)絡(luò)、人工智能等技術(shù)中的應(yīng)用。書中介紹的著名趣味概率問題包括高爾頓

本書是在《模式識別與人工智能(基于MATLAB)》的基礎(chǔ)上寫作而成，為了適應(yīng)模式識別算法的新發(fā)展、滿足各層次讀者的學(xué)習(xí)需求，在原有基礎(chǔ)上增加了大量新內(nèi)容，包括細(xì)化各章的內(nèi)容和增加三種新算法。本書廣泛涉及統(tǒng)計學(xué)、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工智能等學(xué)科的思想和理論，將模式識別與人工智能理論和實際應(yīng)用相結(jié)合，針對具體案例進(jìn)行算法

所有應(yīng)用學(xué)科都有一個共同特點：實踐性。所有科技工作者都有一個共同目標(biāo)：尋找事物的本質(zhì)和變化規(guī)律。在科學(xué)研究中發(fā)現(xiàn)新規(guī)律、在實際生產(chǎn)中探索新工藝、在產(chǎn)品開發(fā)中尋求最佳決策等，試驗是一項重要的實踐活動。試驗會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，如何利用數(shù)據(jù)洞悉事物的本質(zhì)，如何構(gòu)建合適的模型刻畫事物的發(fā)展規(guī)律，這就是本書要敘述的主要內(nèi)容。《試驗

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(jìn)行數(shù)據(jù)描述性分析，利用R軟件進(jìn)行參數(shù)估計，R軟件進(jìn)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)。

本書深入淺出地介紹了數(shù)值計算的基本概念、常用方法及其程序?qū)崿F(xiàn)。內(nèi)容涵蓋數(shù)值計算的一般概念和誤差分析的常用方法，線性方程組的直接解法，插值的概念及主要插值方法，迭代法求解方程、線性方程組及非線性方程組的常用方法，數(shù)值積分與數(shù)值微分的常用方法，函數(shù)逼近的概念及常用方法，求解矩陣特征值與特征向量的常用方法，求解一階常微分方程

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

本書研究基于共軛梯度法的三項投影算法的理論及其求解大規(guī)模非線性單調(diào)方程組、信號恢復(fù)方面的應(yīng)用。第1章介紹所研究問題的學(xué)術(shù)背景和相關(guān)研究成果以及一些相關(guān)的知識。第2章提出了一種含有譜商參數(shù)的三項無導(dǎo)數(shù)投影算法。第3章提出了一種基于LS法的三項無導(dǎo)數(shù)投影算法。第4章提出兩種含有單個參數(shù)的三項無導(dǎo)數(shù)投影算法。第5章提出一種高

智能算法是一類直接的、隨機搜索的優(yōu)化方法，它是基于模擬自然界的生物現(xiàn)象而產(chǎn)生的一類新型優(yōu)化方法。本書在介紹優(yōu)化理論的基礎(chǔ)上，著重介紹求解復(fù)雜工程優(yōu)化模型的新智能算法。本書共有12章，第1～2章著重介紹智能算法的現(xiàn)狀及**化理論的基本概念；第3章著重介紹幾種求解單目標(biāo)約束優(yōu)化問題的新型智能算法；第4～5章介紹求解多目標(biāo)優(yōu)