《現(xiàn)代物理基礎(chǔ)叢書·典藏版：實驗數(shù)據(jù)多元統(tǒng)計分析》介紹實驗或測量數(shù)據(jù)的多元統(tǒng)計分析方法，內(nèi)容包括：貝葉斯決策、線性判別方法、決策樹判別、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、近鄰法、概率密度估計量法、H矩陣判別、函數(shù)判別分析、支持向量機法等，以及不同判別方法的比較。此外，還簡要介紹了將多種多元統(tǒng)計分析方法的計算機程序匯集在一起的
本書共分為兩部分。第一部分介紹有限元方法的基礎(chǔ)理論和基本方法，內(nèi)容包括：微分方程的近似解法、泛函的構(gòu)造、彈性力學變分原理、單元類型及其位移函數(shù)和插值函數(shù)、單元插值函數(shù)的構(gòu)造方法、有限元方程的建立及計算結(jié)果處理、程序模塊化的基礎(chǔ)-等參變換與數(shù)值積分、有限元程序結(jié)構(gòu)-ANSYS基礎(chǔ)、結(jié)構(gòu)力學有限元的特點、非線性問題的有限元
每天多吃一份油煎食物，會增加多少患胰腺癌的風險？為什么嬰兒在一歲之前最危險？一顆小行星掉在你家屋頂?shù)母怕蕰卸啻�？吃一根香蕉所受到的輻射和你通過一次機場安檢的一樣多？買彩票中頭獎一夜致富的概率到底有多大？我到底要不要定期去做乳腺癌篩檢？坐飛機安全還是坐火車安全？維多利亞時期的產(chǎn)婦在家生孩子竟然比在醫(yī)院更穩(wěn)妥？ 風險就
近年來，進化算法的研究進入了快速發(fā)展階段，越來越多的研究開發(fā)人員開始從事進化算法的設(shè)計與實現(xiàn)。進化算法能夠比較完美地解決常規(guī)數(shù)學無法求解的不可微、多目標的數(shù)學優(yōu)化問題，在工程實踐中也得到了較多廣泛的應(yīng)用。本書全面闡述了進化算法在國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展，討論了多種進化算法的概念和原理，結(jié)合作者及團隊近些年來在配電網(wǎng)的研究成
本書根據(jù)作者多年的教學改革實踐修訂而成，內(nèi)容包括隨機事件與概率、離散型隨機變量及其分布、連續(xù)型隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)學特征、隨機變量序列的極限、現(xiàn)代概率論基礎(chǔ)簡介、數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、回歸分析與方差分析。書中各章附有相當數(shù)量的習題，書末附有習題的參考答案，供讀者查閱。本書在教育部制定的教學大
本書介紹了一種實現(xiàn)簡單、易于使用、可靠快速的全局優(yōu)化算法——差分進化算法。主要內(nèi)容有：差分進化算法的研究動機、主要內(nèi)容、標準測試、問題域、架構(gòu)和計算環(huán)境、編程以及各種應(yīng)用。本書可作為相關(guān)專業(yè)的教材使用，同時也適合對優(yōu)化問題感興趣的所有讀者。
本書內(nèi)容包括事件與概率、*變量及其分布、多維*變量及其分布、*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)計的基本概念、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、方差分析與回歸分析九章。并附有統(tǒng)計分析常用軟件SAS及若干概率論與數(shù)理統(tǒng)計的實驗。教材選例典型，與日常的生產(chǎn)與生活密切相關(guān)，有助于提高讀者學習興趣并寓學習理論于實踐運用當中。書中
本書從計算的變遷這一獨特視角回顧了數(shù)學、邏輯學和哲學的歷史沿革，展 現(xiàn)了計算為數(shù)學研究發(fā)展帶來的全新前景，展望了這場數(shù)學革命在自然科學、信 息科學與哲學領(lǐng)域引發(fā)的重大變革。本書榮獲年法蘭西學術(shù)院哲學大獎，一直是數(shù)學、計算機科學和哲學領(lǐng)域的暢銷讀物。
本書討論了自助法的基本理論，并結(jié)合真實數(shù)據(jù)說明自助法的運用。基本的自助法是把樣本當作一個總體來看，利用蒙特卡洛抽樣法來生成統(tǒng)計量抽樣分布的經(jīng)驗估計。自助法較重要的論斷是根據(jù)重取樣本計算的統(tǒng)計量的相對頻率分布就是原始樣本統(tǒng)計量的抽樣分布估計。*后，作者總結(jié)了如何利用不同的軟件包來運用這一計算機運算密集型方法。本書清晰地介
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