本书依据作者多年从事模式识别教学和研究的体会,并参考相关文献编写而成,概括地介绍了模式识
别理论和技术的基本概念、原理、方法和实现。
全书共分为11章,每章阐述模式识别中的一个知识点,内容包括贝叶斯决策、概率密度函数的估计、
线性判别分析、非线性判别分析、组合分类器、无监督模式识别、特征选择、特征提取、半监督学习以及人工
神经网络。除了经典算法以外,本书增加了部分较新的理论和算法,读者可以选择性地学习。本书还配以
电子课件、MATLAB仿真程序和实验指导书,便于教和

第2版的主要目的是扩大第1版（2013）的第3章和第4章的半契约模型的内容，并以自第1版以来作者在期刊和报告中发表的研究成果作为补充。这本书的数学内容非常优雅且严格，依靠抽象的力量专注于基础知识。该书首次提供了该领域的全面综合知识，同时提出了许多新研究，其中一些研究与当前非常活跃的领域（如近似动态编程）有关。本书中散布着许多例子，用严谨的理论统一起来，并将其应用于特定类型的问题，例如折扣、随机最短路径、半马尔可夫、最小极大、序贯博弈、乘法和风险敏感模型。本书还包括练习（提供完整的解答），并通过示

本书是一本全面介绍博弈论且具有指导意义的经典读物。全书以基础性知识作为重点，以清晰的思路和简洁明了的方法阐述了博弈论知识及其应用，并覆盖了所涉及的各个方面。全书讲解深入浅出，循序渐进，具有很强的逻辑性。此外，案例是本书一种重要的讲解工具，涉及商业、拍卖、军事、生物学和博彩等方面，不仅使概念的引出更加生动，而且能够激发读者的全面思考；方便学生理解的应用实例及各章后面的练习与讨论，不仅进一步阐释了博弈理论，而且涉及不同的学科领域，既可以用来检验学生的知识掌握程度，也可以作为教师的课堂问题。

　　《应用随机分析》针对金融数学研究需要的随机分析，在概述测度论基础之上，以通俗的语言阐明布朗运动及伊藤积分。该书是随机分析的入门教材，旨在介绍经典随机分析的基本内容，主要包括预备知识、离散时间鞅、连续鞅与布朗运动、伊藤积分、伊藤公式及其应用、莱维过程初步。该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，读者可扫描书中的二维码进行学习。
　　《应用随机分析》可作为数学类专业高年级本科生及统计学相关专业研究生的教材，也可供其他科研人员参考。

本书以项目化教学的思路进行编写。全书通过８个项目的32个任务，由浅入深、循序渐进地讲解了运用CAXA CAD电子图板2021软件绘制平面图形、三视图、剖视图、零件图、装配图、电气线路图以及轴测图的方法与技巧；介绍了系统工具与图形输出的内容，包括图形输出、CAXA电子图板数据与其他软件的交换、数据光盘的刻录等。书中实例图文并茂、易于模仿，每个实例都有绘制思路和绘制方法与步骤，读者按照实例中的步骤进行操作，即可绘制出相应的图形和进行相应的操作。每个项目后都配有习题，可帮助读者巩固所学知识，提高

本文的前半部分 (第1-5 章) 侧重于概率和概率分布, 包括离散数据、顺序统计、多元分布和正态分布。本文的后半部分 (第6-9 章) 强调统计和统计推理, 包括估计、贝叶斯估计、统计假设测试和质量改进方法。

本书以工科学生所具备的数学基础知识为起点，介绍了化问题和模型，不仅由浅入深给出了经典的无约束规划、约束规划中的数值算法，同时也给出了近期大量涌现并得到广泛关注的锥约束优化和机器学习中的优化算法。力求读者既能理解化的理论思想，又能掌握常用的优化算法，并能运用算法解决科学研究与实践中的化问题。本书适用于计算数学、应用数学、运筹学等应用理科专业和管理工程、系统工程、电子信息、机械制造等工科专业的本科生与研究生，也可满足从事运筹优化应用的工程技术人员和管理人员的需要。

本书介绍了与大规模工程计算相关的经典数值计算方法的构造、理论及应用.内容包括非线性方程和方程组的数值解法、线性代数方程组数值解法、插值法与数值逼近、数值积分、矩阵特征值计算、常微分方程数值解法等.同时,对数值计算方法的误差分析、计算效率、收敛性、稳定性、适用范围及优缺点也做了必要的分析与介绍.

本书为“科学计算及其软件教学丛书”之一.本书的内容包括函数的数值逼近(代数插值与函数的**逼近)及其在数值积分与数值微分的应用、数值代数(线性代数方程组的解法与矩阵特征值问题的计算)、非线性(代数与**)方程的数值解法、常微分方程(初、边值问题)数值解法及**化方法.除以上基本内容之外,本书还介绍了广泛应用于实际问题的随机统计方法之一的MonteCarlo（蒙特卡罗）方法,以及当今求解大规模科学工程计算问题最有效的算法之一的多层网格法,以便读者参考.通过对它们的讨论,使读者掌握设计数值算法的基本

《数值分析》主要介绍科学与工程计算中常用的数值计算方法. 内容包括解线性方程组的直接法和迭代法、非线性方程求根、矩阵特征值与特征向量的计算、函数的插值与逼近、数值积分和微分、求解常微分方程和偏微分方程的差分方法等. 《数值分析》系统阐述了数值分析的基本原理和基本方法, 强调各种数值方法的掌握和运用. 《数值分析》配有上机计算实验题目, 并融入慕课和微课等数字媒体资源, 读者扫描二维码即可观看学习.