在第二版中，對(duì)第一版作了若干修改與補(bǔ)充.第二版增加了第八章逼近理論.本書概括地介紹了隨機(jī)服務(wù)系統(tǒng)的基本理論，著重介紹了幾種典型系統(tǒng)的瞬時(shí)性質(zhì);作者以礦山裝運(yùn)過程為例，通俗地介紹了解決隨機(jī)服務(wù)系統(tǒng)的實(shí)際問題的有力工具——隨機(jī)模擬方法，最后，分別闡述了隨機(jī)服務(wù)系統(tǒng)的幾個(gè)主要的應(yīng)用方向，讀者只要有微積分與概率論的知識(shí)就可以閱

本書總結(jié)了近二十年來差分方法的主要研究成果，其中包括作者本人許多發(fā)表或未發(fā)表的成果.本書共分四章:第一章是總論，內(nèi)容包括建立差分格式的基本方法，線性和非線性格式的穩(wěn)定性和收斂性，不適定問題和分歧點(diǎn)問題，穩(wěn)定性的常用判別法等;第二章論述雙曲型方程，內(nèi)容包括解一階雙曲型方程組的各種計(jì)算方法，守恒型方程組的弱解與激波，雙曲型

本書主要針對(duì)運(yùn)行工作狀態(tài)下的時(shí)變結(jié)構(gòu)，介紹線性時(shí)變系統(tǒng)理論和運(yùn)行時(shí)變結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)的辨識(shí)理論與方法，包括參數(shù)化時(shí)頻域的最小二乘和**似然整體辨識(shí)方法、參數(shù)化時(shí)頻域的多步辨識(shí)方法、基于前后向時(shí)間序列模型的時(shí)域方法、基于無網(wǎng)格形函數(shù)的時(shí)域方法、基于支持向量機(jī)和最小二乘支持向量機(jī)的時(shí)域方法、非結(jié)構(gòu)化的遞推方法、核化的遞推方法等

本教材試圖從工科的角度介紹隨機(jī)過程的基本概念和方法內(nèi)容，特點(diǎn)是閱讀的起點(diǎn)相對(duì)較低，使讀者能夠在較短的時(shí)間內(nèi)了解隨機(jī)過程的基礎(chǔ)知識(shí)和主要內(nèi)容，首先對(duì)于隨機(jī)過程的基本思想進(jìn)行詳細(xì)的介紹，隨后選擇幾種重要的隨機(jī)過程進(jìn)行重點(diǎn)介紹，而對(duì)于涉及較深數(shù)學(xué)知識(shí)的內(nèi)容列出文獻(xiàn)，便于感興趣的讀者進(jìn)行追蹤學(xué)習(xí)。

在時(shí)間序列計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域中，具有狀態(tài)相依或區(qū)制轉(zhuǎn)移的模型一直是研究熱點(diǎn)問題，平滑轉(zhuǎn)移自回歸模型（smoothtransitionautoregressivemodel，簡(jiǎn)稱STAR）便是其中之一。 本書將STAR模型作為研究議題，提出了三種局部非平穩(wěn)STAR模型并討論了模型設(shè)定的相關(guān)問題；提出了新的基于STAR框

具體分高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)三部分冊(cè)。高等數(shù)學(xué)分冊(cè)主要介紹函數(shù)、極限與連續(xù)、一元微分學(xué)及其應(yīng)用、一元積分學(xué)及其應(yīng)用、無窮級(jí)數(shù)、多元微積分學(xué)、微分方程和查分方程初步等內(nèi)容。線性代數(shù)分冊(cè)主要介紹矩陣、行列式、向量的基本概念、線性方程組的求解、特征值和特征向量、以及二次型的基本知識(shí)。概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)分冊(cè)主要包括

對(duì)用戶協(xié)同模型和多興趣模型算法加以了模擬實(shí)現(xiàn)，構(gòu)建了相關(guān)的模型并給出針對(duì)具體模型的推薦。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合用戶參與評(píng)分的方法對(duì)算法的推薦效果進(jìn)行了評(píng)價(jià)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，基于用戶協(xié)同模型的算法要略優(yōu)于現(xiàn)有的基于用戶自身標(biāo)簽的算法，而基于多興趣模型的推薦則要明顯好于上述兩種算法，原因可能是多興趣模型中的子興趣保持了資源主題的單一性

本書共七章，主要內(nèi)容包括：隨機(jī)事件與概率、隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、隨機(jī)向量及其分布、隨機(jī)向量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理。本書以實(shí)際問題為出發(fā)點(diǎn)，通過精選例題并結(jié)合其它學(xué)科的問題介紹概率論的思想、模型和方法；如結(jié)合復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)講冪律分布，結(jié)合壽命講Gamma分布，結(jié)合股價(jià)講對(duì)數(shù)正態(tài)分布，結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)偏好講效

本書是在江南大學(xué)數(shù)學(xué)建模教練組的教學(xué)講義基礎(chǔ)上修訂而成。主要內(nèi)容包括引論，MATLAB簡(jiǎn)介，數(shù)學(xué)規(guī)劃模型，多元統(tǒng)計(jì)分析，微分方程模型，樹、網(wǎng)絡(luò)和網(wǎng)絡(luò)流模型，插值和數(shù)據(jù)擬合，綜合評(píng)價(jià)和決策方法，論文寫作。同時(shí)還收錄了部分江南大學(xué)學(xué)生參加數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽的案例，供讀者批評(píng)指正。本書以介紹數(shù)學(xué)建模的一般方法為主線，以江南大學(xué)學(xué)生

合作行為廣泛存在于包括人類社會(huì)在內(nèi)的幾乎所有的生命系統(tǒng)中，然而對(duì)合作問題的理論解釋卻一直未得到有效解決.經(jīng)典合作理論面臨困境的本質(zhì)原因可能是其對(duì)合作方之間具有非對(duì)稱相互關(guān)系的忽視.本書將非對(duì)稱相互關(guān)系引入經(jīng)典的博弈模型，探討了非對(duì)稱合作系統(tǒng)中合作行為的演化及其穩(wěn)定性維持，從非對(duì)稱的角度揭示了合作系統(tǒng)的演化動(dòng)力與系統(tǒng)維持

數(shù)值最優(yōu)化（第二版）

本書包括**化理論、計(jì)算和應(yīng)用三個(gè)方面的內(nèi)容，共6章，分別是**化問題概述、一維搜索與信賴域方法、無約束**化方法、非線性方程與最小二乘問題、線性規(guī)劃、約束**化方法。《BR》將**化的理論、計(jì)算和應(yīng)用結(jié)合在一起是本書**的特點(diǎn)，其目的是讓學(xué)習(xí)者掌握求解**化問題的基本理論，理解相關(guān)算法的設(shè)計(jì)思想，了解**化問題的求解

線性系統(tǒng)理論是控制科學(xué)領(lǐng)域的一門重要的基礎(chǔ)課程。本書以線性系統(tǒng)為研究對(duì)象，對(duì)線性系統(tǒng)的時(shí)域理論進(jìn)行了全面的論述。主要內(nèi)容包括系統(tǒng)的數(shù)學(xué)描述、線性系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)分析、線性系統(tǒng)的能控性和能觀測(cè)性、傳遞函數(shù)矩陣的狀態(tài)空間實(shí)現(xiàn)、系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)的穩(wěn)定性、線性系統(tǒng)的狀態(tài)反饋與狀態(tài)觀測(cè)器等。本書是為本科生“現(xiàn)代控制理論”課程編寫的教材，內(nèi)容豐

本書是《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》(主編于惠春,郭夕敬,科學(xué)出版社)的配套練習(xí)冊(cè),全書分兩部分,第一部分為“內(nèi)容篇”,依照主教材的章節(jié)順序依次編排,按章編寫,每章又分“本章教學(xué)要求及重點(diǎn)難點(diǎn)”和“內(nèi)容提要”兩個(gè)模塊,對(duì)每章內(nèi)容進(jìn)行了系統(tǒng)歸納與總結(jié),便于讀者學(xué)習(xí).第二部分為“測(cè)試篇”,共有八套單元自測(cè)題,分別對(duì)應(yīng)每一章內(nèi)容,另有

本書共13章。第1~4章主要介紹馬爾可夫過程的一般理論及幾類典型的隨機(jī)過程。第5~13章詳細(xì)介紹一維和多維平穩(wěn)過程的譜理論和預(yù)測(cè)理論。

本書系統(tǒng)地介紹了非線性**化問題的有關(guān)理論與方法，主要包括一些傳統(tǒng)理論與經(jīng)典算法，如優(yōu)化問題的**性理論，無約束優(yōu)化問題的線搜索方法、共軛梯度法、擬牛頓方法，約束優(yōu)化問題的可行方法、罰函數(shù)方法和SQP方法等，同時(shí)也吸收了新近發(fā)展成熟并得到廣泛應(yīng)用的成果，如信賴域方法、投影方法等。

多元統(tǒng)計(jì)分析是關(guān)于多變量的綜合統(tǒng)計(jì)分析方法，能夠在多個(gè)統(tǒng)計(jì)總體間存在相依的情況下分析其統(tǒng)計(jì)規(guī)律，在農(nóng)林科學(xué)、生物科學(xué)等領(lǐng)域的研究中有著重要的作用。本書是針對(duì)高等農(nóng)林院校研究生撰寫的多元統(tǒng)計(jì)分析教材，書中引用了大量的農(nóng)林科學(xué)實(shí)例，方便有關(guān)研究人員進(jìn)行探討和數(shù)據(jù)處理。主要內(nèi)容包括多元正態(tài)分布及其抽樣分布、多元正態(tài)總體均值向

本書內(nèi)容包括：概率論的基本知識(shí)、隨機(jī)過程的基本概念、更新過程、離散時(shí)間的Markov鏈、連續(xù)時(shí)間的Markov過程以及隨機(jī)分析和平穩(wěn)過程本書力求貫徹選材精當(dāng)和敘述詳細(xì)的原則，注重說明概念的直觀背景和實(shí)際意義。在基本理論和方法上力求通俗易懂、深入淺出、淡化證明。書中收集許多結(jié)合實(shí)際問題的數(shù)學(xué)建模實(shí)例，章末配有適當(dāng)習(xí)題，有

本書是普通高等院校非數(shù)學(xué)專業(yè)“概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)”基礎(chǔ)課教材，參照研究生入學(xué)數(shù)學(xué)考試大綱編寫而成�！禕R》全書共9章，主要內(nèi)容包括：隨機(jī)事件與概率、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)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)在經(jīng)濟(jì)中的應(yīng)用。每節(jié)配有習(xí)題，每章末(第9

本書介紹Ito型隨機(jī)微分方程（包括隨機(jī)泛函微分方程與中立型隨機(jī)微分方程）的基本理論與研究進(jìn)展。前半部分簡(jiǎn)要介紹隨機(jī)微分方程的基本概念與一般理論，然后以較大篇幅綜述該領(lǐng)域若干有代表性的近期研究成果，其內(nèi)容集中于隨機(jī)微分方程解的漸近狀態(tài)，包括穩(wěn)定性、有界性、持久性、非爆發(fā)性等，特別深入討論了有重要應(yīng)用價(jià)值的隨機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)