本書詳細(xì)介紹了ANSYS公司的有限元分析平臺(tái)Workbench2022的應(yīng)用。通過本書的學(xué)習(xí)，讀者不僅能掌握軟件的基本操作，還能提高解決實(shí)際問題的能力。全書共13章，第1章以各個(gè)分析模塊為基礎(chǔ)，介紹ANSYSWorkbench2022的界面、啟動(dòng)菜單設(shè)置及與常見CAD軟件集成等內(nèi)容。第2章～第13章以項(xiàng)目案例為指導(dǎo)，主

《應(yīng)用隨機(jī)過程》為北京大學(xué)同名課程的教材，分為三個(gè)部分：馬氏鏈、跳過程和布朗運(yùn)動(dòng)。馬氏鏈?zhǔn)侵鸽x散時(shí)間參數(shù)、取值于離散狀態(tài)空間的馬爾可夫過程，是性質(zhì)十分簡單而適用面又很廣的一類概率模型，包括隨機(jī)游動(dòng)、分枝過程等常見模型。通過學(xué)習(xí)馬氏鏈的基本知識，如狀態(tài)分類、極限性質(zhì)、平穩(wěn)分布、收斂速度等，可初步熟悉隨機(jī)過程的特性，掌握最

本書深入淺出地詳細(xì)講解概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)方面的基礎(chǔ)知識及相關(guān)應(yīng)用，內(nèi)容涵蓋概率論、隨機(jī)變量、特殊分布、估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、基于正態(tài)分布的推斷、數(shù)據(jù)類型、兩樣本推斷、擬合優(yōu)度檢驗(yàn)、回歸、變量分析、隨機(jī)區(qū)塊設(shè)計(jì)、非參數(shù)統(tǒng)計(jì)等。

本書聚焦當(dāng)今多源信息融合技術(shù)的研究熱點(diǎn)，主要討論基于傳感器網(wǎng)絡(luò)的-致性卡爾曼濾波器的設(shè)計(jì)與穩(wěn)定性分析問題。本書分為兩個(gè)部分內(nèi)容:第一部分為第1~6章，主要討論幾類一致性卡爾曼濾波算法的穩(wěn)定性分析，研究了基于傳感器網(wǎng)絡(luò)的可觀性問題，先后提出了共同(完全)一致可觀性、加權(quán)一致可觀性及聯(lián)合一致可觀性等新穎的可觀性(可檢性)定

本書是《大學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)》教材的配套輔導(dǎo)書，編寫順序與《大學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)》的章節(jié)順序一致，強(qiáng)調(diào)通過知識講解提高學(xué)生的數(shù)學(xué)素養(yǎng)，突出數(shù)學(xué)思想的介紹和數(shù)學(xué)方法的應(yīng)用。本書將每章內(nèi)容分為“本章歸納與總結(jié)”“典型例題解析”“本章測試題及解答”三個(gè)欄目。其中“本章歸納與總結(jié)”列出了本章學(xué)習(xí)的知識要點(diǎn)以及本章的重點(diǎn)和難點(diǎn)；“典型例題解析”

本書根據(jù)作者多年的教學(xué)實(shí)踐，從實(shí)例出發(fā)，注重講清概率統(tǒng)計(jì)的思想方法，內(nèi)容精練，通俗易懂，既考慮學(xué)時(shí)的限制,又注意學(xué)科的系統(tǒng)性和應(yīng)用性。習(xí)題編排合理，補(bǔ)充了近年來部分考研試題。本書內(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、大數(shù)定律與中心極限定理、統(tǒng)計(jì)量與抽樣分布、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析與回歸

本書按照2023年最新碩士研究生考研大綱的要求編寫，是一本適合考研復(fù)習(xí)使用的講解類全書。內(nèi)容包括基礎(chǔ)知識梳理、基本題型解析、經(jīng)典考研真題、大學(xué)生數(shù)學(xué)競賽真題以及綜合提升拓展等，匯集了高等數(shù)學(xué)考研的基本解題思路、方法和技巧，融入編者多年教學(xué)及考研輔導(dǎo)的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)。每章根據(jù)考綱劃分小節(jié)，節(jié)內(nèi)包括知識清單、高頻題型、核心考點(diǎn)、

本教材總體上分為基礎(chǔ)理論和典型應(yīng)用兩個(gè)部分。在第一部分中，本教材以概率論、圖論為基礎(chǔ)，介紹了概率論和圖論的相關(guān)概念和實(shí)例。隨后引入貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、馬爾科夫隨機(jī)場、因子圖等有向或無向概率圖模型，給出基本的消息傳遞規(guī)則，得到了最基本的和積算法和最大和算法。進(jìn)一步地，本教材依次介紹了概率圖模型上的置信傳播、近似消息傳遞、變分推斷

本書提出了一種自適應(yīng)多目標(biāo)優(yōu)化微分進(jìn)化(SA-MODE)算法。該優(yōu)化策略包括對多目標(biāo)問題的擴(kuò)展微分進(jìn)化算法，通過在原算法中加入兩個(gè)經(jīng)典算子。因此，提出了秩排序和與兩種方法動(dòng)態(tài)更新微分進(jìn)化參數(shù)和種群大小相關(guān)的擁擠距離，以減少目標(biāo)函數(shù)的計(jì)算次數(shù)。在這種新的優(yōu)化策略中，利用收斂率的概念動(dòng)態(tài)更新種群規(guī)模來評估種群的同質(zhì)性，并對

應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)是一門搜集、整理、分析和解釋統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的方法論學(xué)科，用于探索統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)內(nèi)在的數(shù)量規(guī)律性。本書內(nèi)容分為8章，各個(gè)章節(jié)都使用實(shí)例來引入主題，并把統(tǒng)計(jì)概念、算法原理和一些非常實(shí)際的問題聯(lián)系在一起進(jìn)行講解。每章后面都有與概念和計(jì)算有關(guān)的習(xí)題，這些習(xí)題能使讀者更深刻地理解內(nèi)容。同時(shí)，這種安排也使得本書適用于知識水平