本書是清華大學出版社出版的教材《隨機過程及其應用》（第2版）（ISBN9787302242758）的配套習題解答。書中所有習題與主教材所列習題一一對應，每一題均有詳細解答。主教材在第1版的基礎上做了較大的改編，對教材中的習題做了適當?shù)恼{整，刪去了過去一些比較煩瑣和復雜的題目，突出了習題的簡單性和概念性；增加了部分與實際

本書系統(tǒng)介紹了與年齡相關的種群系統(tǒng)的最優(yōu)控制問題。主要內容包括:國內外種群系統(tǒng)最優(yōu)控制問題的發(fā)展歷程,包括種群系統(tǒng)數(shù)學模型的發(fā)展與完善,以及偏微分方程和控制問題的具體研究。書中所涉及的內容及其論證的數(shù)學思想方法和運算技巧均具有創(chuàng)新性,無論對偏微分方程的研究,還是對最優(yōu)控制理論的研究,尤其是對非線性偏微分方程的研究,均具

第2版的主要目的是擴大第1版（2013）的第3章和第4章的半契約模型的內容，并以自第1版以來作者在期刊和報告中發(fā)表的研究成果作為補充。這本書的數(shù)學內容非常優(yōu)雅且嚴格，依靠抽象的力量專注于基礎知識。該書首次提供了該領域的全面綜合知識，同時提出了許多新研究，其中一些研究與當前非�；钴S的領域（如近似動態(tài)編程）有關。本書中散布

本書依據作者多年從事模式識別教學和研究的體會,并參考相關文獻編寫而成,概括地介紹了模式識別理論和技術的基本概念、原理、方法和實現(xiàn)。全書共分為11章,每章闡述模式識別中的一個知識點,內容包括貝葉斯決策、概率密度函數(shù)的估計、線性判別分析、非線性判別分析、組合分類器、無監(jiān)督模式識別、特征選擇、特征提取、半監(jiān)督學習以及人工神經

本書是為使用概率統(tǒng)計較多的本科相關專業(yè)編寫的有關統(tǒng)計推理的理論、思維和方法的教材，基于微積分的統(tǒng)計學理論和應用的介紹，反映了統(tǒng)計思維、統(tǒng)計學教學和當前實踐的最新情況。內容主要包括概率分布和概率密度、數(shù)學期望、特殊概率分布、隨機變量函數(shù)、抽樣分布、決策理論、點估計、區(qū)間估計、假設檢驗等。

人們常說：“天有不測之風云。”世界總在不斷的變化過程中，而人們需要根據這些變化采取不同的應對策略。在變化中抓住不變，在紛繁復雜的事件中找出規(guī)律，是人類得以舉一反三，得以不斷進步的一大依仗。概率論就是這樣一種科學的數(shù)學工具。它可以為我們解答天氣現(xiàn)象，也可以幫助我們作出各類決策，例如：投資、出行、購物，等等�！陡怕嗜腴T：在

計算數(shù)學是現(xiàn)代數(shù)學的一個重要分支，是20世紀40年代末隨著電子計算機的發(fā)明而誕生的一個學科。鑒于計算數(shù)學在科學與工程計算中的重要性，中國在20世紀50年代中期開始大力發(fā)展計算數(shù)學。本書以計算數(shù)學研究機構與教學專業(yè)的建立為主線，回顧中國計算數(shù)學的初創(chuàng)歷程。

本書以易于理解的方式講述了時間序列模型及其應用，內容包括趨勢、平穩(wěn)時間序列模型、非平穩(wěn)時間序列模型、模型識別、參數(shù)估計、模型診斷、預測、季節(jié)模型、時間序列回歸模型、異方差模型、譜分析入門、譜估計和門限模型。對所有的思想和方法，都用真實數(shù)據集和模擬數(shù)據集進行了說明。

本書系統(tǒng)的介紹了幾類具有實際應用背景的數(shù)學規(guī)劃模型及求解方法。全書共分為7章，主要內容包括線性規(guī)劃模型、非線性規(guī)劃模型、整數(shù)規(guī)劃模型、圖論模型、目標規(guī)劃模型以及各類模型在優(yōu)化軟件LINGO下的求解方法。內容上盡量淡化各類模型的數(shù)學理論分析，著重闡明各種模型的實際求解方法和軟件求解過程，選取的例題主要來自各種實際應用中的

全書分兩部分,第一部分介紹基本的智能優(yōu)化方法,包括傳統(tǒng)的啟發(fā)式搜索算法以及以演化算法為代表的群智能搜索方法;第二部分介紹演化優(yōu)化領域常見的優(yōu)化問題,包括多模優(yōu)化,多目標優(yōu)化,約束優(yōu)化,動態(tài)優(yōu)化,魯棒優(yōu)化等,以及實際生產生活中的優(yōu)化實例。