本书主要介绍了求解数值问题的经典算法的算法原理及其Maple实现,偏重于算法的实现,强调例题的分析和算法的应用。内容包括:线性方程组的直接解法和迭代解法,插值和函数逼近,数值积分,数值优化,矩阵的特征值问题,解非线性方程和方程组的数值方法,常微分方程和偏微分方程的数值解法。
本书主要内容包括概率论的基本概念、一维随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律及中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验和回归分析。每章附章节思维导图,数学实验和软件求解。本书适合应用型本科理工类,经管类和其它非数学专业教学用书,也可以作为工程技术人员的参考书。
本书的主要内容是概率论和统计学,包括随机事件和概率、随机变量及其分布、数字特征和大数定律、统计学概论、统计资料的搜集与整理、统计资料分析所需要的基本指标和统计资料分析方法共7个模块。每个任务后配有能力训练,可帮助学生及时巩固所学知识,同时配有拓展延伸阅读材料,通过数学文化、时事案例等内容的渗透,落实立德树人的根本目的。
本书是岭南师范学院2022年筑峰计划专项项目资助的研究成果,是一本集理论方法、实践案例及实验应用为一体的概率论与数理统计教材。全书注重介绍概率论与数理统计的思想与方法,适当减少数理论证的过程,强调随机思想与方法的应用,书中选用大量有实际应用场景的案例及例题,有利于培养学生的实践应用能力。同时,本书还充分利用数据图表及概
本书是《概率论与数理统计》的同步辅导书,集长期在教学科研第一线的专家的丰富教学经验,按照系统性、结构性、严谨性和简洁性原则进行编著。内容主要包括随机事件与概率、离散型随机变量、连续型随机变量、随机变量的数字特征、随机向量和极限定理、统计量及其分布、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析等。适用于普通高等教育概率论与数理
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本书系统介绍常用的数值分析的基本概念、方法及应用,注重培养学生的科学计算能力。本书内容共分八章,主要包括绪论、插值法、函数逼近与快速傅里叶变换、数值积分与数值微分、线性方程组的数值解法、矩阵特征值问题的求解、非线性方程的数值解法和常微分方程的数值解法。本书每章后面都配置了习题,且部分典型习题给出了详细解答,读者可扫描书
本书主要介绍了求解偏微分方程定解问题的两大类基本方法:有限差分方法和有限元方法。全书共分九章,第一章为绪论,第二章至第五章先后介绍了求解椭圆型、双曲型和抛物型方程定解问题的基本有限差分方法,以及稳定性、收敛性分析的相关理论知识,后面四章依次为变分方法、有限元方法的构造与理论基础、椭圆型方程有限元方法的MATLAB编程,
本书主要内容有:抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与正交试验设计、线性回归模型,本书每章末附有习题,书后附有答案。本书根据研究生教学的特点精心选材,通过问题的引入、描述和分析阐明数理统计方法的基本思想及实际应用。
本书共分为10部分,内容包括排列组合、随机事件与概率、随机变量及其概率分布、二维随机变量及其概率分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、样本与统计量、参数估计、假设检验、Matlab在概率论统计中的应用简介。各章后选配了适量习题,并在书后附有习题答案。书末给出了泊松分布表、标准正态分布表、χ2分布分位数表、t
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