"本書是“新時代大學數(shù)學系列教材”之一。本書內(nèi)容包括概率模型、概率公式、隨機變量、隨機向量、數(shù)學期望和方差、大數(shù)定律和中心極限定理、統(tǒng)計初步、參數(shù)估計、參數(shù)的區(qū)間估計、正態(tài)總體的顯著性檢驗、總體分布和比例的假設(shè)檢驗、線性回歸分析等十二章內(nèi)容，并以工程技術(shù)和科學研究中廣泛使用的MATLAB及國產(chǎn)軟件北太天元為例,介紹與本

本書以近鄰思想、同步聚類模型及快速同步聚類算法為研究課題，重點研究了基于近鄰圖與單元網(wǎng)格圖的聚類算法、基于近鄰勢與單元網(wǎng)格近鄰勢的聚類算法、快速同步聚類算法、基于Vicsek模型線性版本的同步聚類算法、基于線性加權(quán)Vicsek模型的收縮同步聚類算法、基于分而治之框架與收縮同步聚類算法的多層同步聚類方法和基于ESynC算

運籌學是一門重要的管理類專業(yè)基礎(chǔ)課程，運用數(shù)學模型等方法對管理問題進行定量分析，為管理人員提供決策的科學依據(jù)。運籌學是實現(xiàn)管理現(xiàn)代化的有力工具，在供應(yīng)鏈管理、生產(chǎn)計劃、商品動態(tài)定價，金融工程下的組合優(yōu)化，人工智能和機器學習等領(lǐng)域，均發(fā)揮著重要的作用。本書除了包含線性規(guī)劃及靈敏度分析、運輸問題、整數(shù)規(guī)劃、目標規(guī)劃、圖與網(wǎng)

本書試圖從整體上再現(xiàn)概率論知識構(gòu)建過程，展現(xiàn)相關(guān)重要知識點的來龍去脈，逐步提高讀者的概率知識水平，第一章主要涉及直到19世紀末的概率知識，以頻率為主線介紹概率論基本概念與模型，為后面的概率論公理體系做鋪墊。第二章主要展示現(xiàn)代概率論的基石、概率論公理化知識體系，介紹概率空間的基本性質(zhì)，使讀者概率知識水平上一臺階。第三章主

本書主要為考研數(shù)學概率論與數(shù)理統(tǒng)計相關(guān)知識，還附帶習題及答案。

疏散的馬爾柯夫鏈是一般隨機過程的一個重要的特殊情形，而其詳盡深入的研究則主要是應(yīng)用矩陣方法。本書的著者、蘇聯(lián)已故數(shù)學家羅曼諾夫斯基在這方面有許多創(chuàng)造性的工作。本書系其晚年所著，綜合了其本人及其他研究者在疏散的馬爾柯夫鏈方面的許多研究成果。本書適合大學師生及數(shù)學愛好者閱讀使用。

本書給出了《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》第6版（韓明主編，同濟大學出版社）中習題的詳細解答。作為補充，還給出了一些典型例題（與原教材中的例題、習題不重復(fù)），并選取近些年全國碩士研究生入學統(tǒng)一考試數(shù)學試題（概率統(tǒng)計部分）的考研真題，給出了詳細解答。在第2版的基礎(chǔ)上，本書對一些題目還增加了一題多解，但更希望讀者能給出優(yōu)于本書所提供的

這是一套適用于考研基礎(chǔ)階段和強化階段復(fù)習的專業(yè)備考書.本書為編者基于豐富的一線教學經(jīng)驗和考研輔導經(jīng)驗，以最新全國碩士研究生招生考試數(shù)學考試大綱為依據(jù)編寫的一本知識講解題型分析的輔導書，便于考生攜帶和合理的安排備考時間。本書分為兩個分冊：認知篇和題型篇，認知篇講解基礎(chǔ)知識，題型篇總結(jié)常見題型，考生可以一邊看基礎(chǔ)知識，一邊

本書由李良根據(jù)近期新研究生考試大綱編寫，包含基礎(chǔ)篇和強化篇，考生可用此書進行全程概率論學習。書籍主要由知識點、例題、解析三部分構(gòu)成，為了讓同學們更高效學習，我們在書中穿插了一些概率論常用定理以及幫助大家理解的推論和注解。

"本書是編者在總結(jié)多年教學經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，為適應(yīng)民辦本科院校教學和新工科對概率論與數(shù)理統(tǒng)計的需求，按照國家對非數(shù)學類本科生概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程的基本要求編寫的。 全書分為七章：隨機事件及其概率、隨機變量及其分布、二維隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律和中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、參數(shù)估計。各章配有習題