本書是《概率統(tǒng)計引論（第二版）》（魏立力等編著）的配套輔導(dǎo)書，共分9章47節(jié)，除5.1節(jié)外，每1節(jié)都包括了4部分內(nèi)容：內(nèi)容概要——主要概念與結(jié)論的圖譜；有問有答——對有關(guān)內(nèi)容可能會產(chǎn)生的疑問及解答；內(nèi)容進階——相關(guān)內(nèi)容的注釋、補充和引導(dǎo)；習(xí)題詳解——原《引論》每一道習(xí)題的詳細(xì)解答。

"本教材以工科專業(yè)背景為依托，將數(shù)學(xué)知識與專業(yè)、生活、人文、思政等元素相結(jié)合。涵蓋函數(shù)、極限與連續(xù)、導(dǎo)數(shù)及其應(yīng)用、微分方程及其應(yīng)用、不定積分、定積分及其應(yīng)用、廣義積分及其應(yīng)用、拉普拉斯變換、無窮級數(shù)與傅里葉變換、空間向量與解析幾何、多元函數(shù)微積分及其應(yīng)用等知識點。全書共分八個章節(jié)，第一章以對工件平滑度的檢測為切入點，引

本書詳細(xì)介紹了ANSYS公司的有限元分析平臺Workbench2022的應(yīng)用。通過本書的學(xué)習(xí)，讀者不僅能掌握軟件的基本操作，還能提高解決實際問題的能力。全書共13章，第1章以各個分析模塊為基礎(chǔ)，介紹ANSYSWorkbench2022的界面、啟動菜單設(shè)置及與常見CAD軟件集成等內(nèi)容。第2章～第13章以項目案例為指導(dǎo)，主

《應(yīng)用隨機過程》為北京大學(xué)同名課程的教材，分為三個部分：馬氏鏈、跳過程和布朗運動。馬氏鏈?zhǔn)侵鸽x散時間參數(shù)、取值于離散狀態(tài)空間的馬爾可夫過程，是性質(zhì)十分簡單而適用面又很廣的一類概率模型，包括隨機游動、分枝過程等常見模型。通過學(xué)習(xí)馬氏鏈的基本知識，如狀態(tài)分類、極限性質(zhì)、平穩(wěn)分布、收斂速度等，可初步熟悉隨機過程的特性，掌握最

本書深入淺出地詳細(xì)講解概率論與數(shù)理統(tǒng)計方面的基礎(chǔ)知識及相關(guān)應(yīng)用，內(nèi)容涵蓋概率論、隨機變量、特殊分布、估計、假設(shè)檢驗、基于正態(tài)分布的推斷、數(shù)據(jù)類型、兩樣本推斷、擬合優(yōu)度檢驗、回歸、變量分析、隨機區(qū)塊設(shè)計、非參數(shù)統(tǒng)計等。

本書聚焦當(dāng)今多源信息融合技術(shù)的研究熱點，主要討論基于傳感器網(wǎng)絡(luò)的-致性卡爾曼濾波器的設(shè)計與穩(wěn)定性分析問題。本書分為兩個部分內(nèi)容:第一部分為第1~6章，主要討論幾類一致性卡爾曼濾波算法的穩(wěn)定性分析，研究了基于傳感器網(wǎng)絡(luò)的可觀性問題，先后提出了共同(完全)一致可觀性、加權(quán)一致可觀性及聯(lián)合一致可觀性等新穎的可觀性(可檢性)定

本書是《大學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)》教材的配套輔導(dǎo)書，編寫順序與《大學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)》的章節(jié)順序一致，強調(diào)通過知識講解提高學(xué)生的數(shù)學(xué)素養(yǎng)，突出數(shù)學(xué)思想的介紹和數(shù)學(xué)方法的應(yīng)用。本書將每章內(nèi)容分為“本章歸納與總結(jié)”“典型例題解析”“本章測試題及解答”三個欄目。其中“本章歸納與總結(jié)”列出了本章學(xué)習(xí)的知識要點以及本章的重點和難點；“典型例題解析”

本書根據(jù)作者多年的教學(xué)實踐，從實例出發(fā)，注重講清概率統(tǒng)計的思想方法，內(nèi)容精練，通俗易懂，既考慮學(xué)時的限制,又注意學(xué)科的系統(tǒng)性和應(yīng)用性。習(xí)題編排合理，補充了近年來部分考研試題。本書內(nèi)容包括：隨機事件與概率、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、大數(shù)定律與中心極限定理、統(tǒng)計量與抽樣分布、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、方差分析與回歸

本書按照2023年最新碩士研究生考研大綱的要求編寫，是一本適合考研復(fù)習(xí)使用的講解類全書。內(nèi)容包括基礎(chǔ)知識梳理、基本題型解析、經(jīng)典考研真題、大學(xué)生數(shù)學(xué)競賽真題以及綜合提升拓展等，匯集了高等數(shù)學(xué)考研的基本解題思路、方法和技巧，融入編者多年教學(xué)及考研輔導(dǎo)的經(jīng)驗總結(jié)。每章根據(jù)考綱劃分小節(jié)，節(jié)內(nèi)包括知識清單、高頻題型、核心考點、

本教材總體上分為基礎(chǔ)理論和典型應(yīng)用兩個部分。在第一部分中，本教材以概率論、圖論為基礎(chǔ)，介紹了概率論和圖論的相關(guān)概念和實例。隨后引入貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、馬爾科夫隨機場、因子圖等有向或無向概率圖模型，給出基本的消息傳遞規(guī)則，得到了最基本的和積算法和最大和算法。進一步地，本教材依次介紹了概率圖模型上的置信傳播、近似消息傳遞、變分推斷