最優(yōu)化理論與方法是計算機科學與技術、人工智能及相關專業(yè)的主干課程之一。本書結合最優(yōu)化理論與方法的基本原理和各種高效算法的實際應用，系統(tǒng)地介紹了最優(yōu)化問題的數(shù)學建模方法，并融入了和最優(yōu)化理論與方法課程密切相關的思政元素。全書共9章，第1章為引言，第2～9章全面系統(tǒng)地介紹了相關數(shù)學知識、線性規(guī)劃、單純形方法、對偶理論和靈敏

現(xiàn)代控制理論基礎是控制類專業(yè)的一門重要的基礎課程。本教材以線性系統(tǒng)為研究對象，對線性系統(tǒng)的時間域理論進行了全面的論述，主要內容包括系統(tǒng)的狀態(tài)空間描述、線性系統(tǒng)的運動分析、線性系統(tǒng)的能控性與能觀測性、系統(tǒng)運動的穩(wěn)定性和線性定常系統(tǒng)的綜合等。每章都配有較豐富的例題和習題，便于讀者自學和練習。本教材內容突出基礎性，理論講解簡

本書在簡要介紹概率論知識的基礎上，著重介紹常用的數(shù)理統(tǒng)計方法和隨機過程模型，其中數(shù)理統(tǒng)計部分包含數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、參數(shù)估計、假設檢驗、方差分析與正交試驗設計、回歸分析等；隨機過程部分包含隨機過程的基本概念、泊松過程、高斯過程與隨機微分方程、馬爾可夫鏈等。這些內容可為解決自然科學、工程技術、社會科學等領域的復雜隨機問題

貝葉斯是當前人工智能的重要基礎之一。目前市面上有關貝葉斯的書籍，大多是從工科角度去闡述貝葉斯定理的推導和應用，因此運用了非常多的煩瑣公式、定理和推導。而貝葉斯應用卻是非常廣泛的，絕不僅僅是機器學習的一個工具，還可以上升到一套科學思維方法論。本書主要以貝葉斯為核心，講授了一些重要的思維方式，包括概率思維、最大似然估計、貝

本書主要介紹有限元法基礎知識及COMSOL在彈性力學、流體力學、電磁學、電化學、多物理場耦合等方面的應用。全書先介紹有限元法的基礎知識，然后介紹COMSOL的界面組成與基本操作和網格劃分的方法與實例，最后給出了結構力學分析實例、流體力學分析實例、電磁學分析實例、電化學分析實例和多物理場耦合分析實例，即以實例方式介紹CO

本書是高等院校概率論課程的教材,是北京大學數(shù)學教學系列叢書"《概率論》的第二版。全書共分六章，內容包括：古典概型和概率空間、隨機變量和概率分布、隨機向量及其概率分布、數(shù)學期望和方差、特征函數(shù)和概率極限定理、隨機過程簡介。每小節(jié)配有練習題，每章配有總習題，書末附有習題答案或提示，供讀者參考。本書對概率論的基本內容做了系統(tǒng)

本書詳細闡述了Python語言基礎知識、Abaqus內核二次開發(fā)、Abaqus插件GUI二次開發(fā)和Abaqus主窗口GUI二次開發(fā)的相關知識，通過大量實例和詳細說明，幫助讀者掌握Abaqus二次開發(fā)基礎知識和應用方法。本書共14章，前兩章為基礎篇，包括Abaqus二次開發(fā)概述和Python語言基礎；第3~6章為內核開發(fā)

《概率基多目標優(yōu)化原理及應用》以系統(tǒng)論的觀點，從概率論的角度闡述了概率基多目標優(yōu)化理論的基本原理和應用。書中首次引入一個嶄新概念—青睞概率及其量化方法，并將概率基多目標優(yōu)化方法與實驗設計方法相結合，如響應面法、正交試驗設計和均勻試驗設計，建立了概率基多目標試驗設計方法。書中同時給出了概率基穩(wěn)健、設計、概率基多目標優(yōu)化的

本書內容包括：如何運用博弈思維提高人生勝算；囚徒困境：人性的底層邏輯；智豬博弈：強者世界里弱者的生存法則；斗雞博弈：狹路相逢的進退智慧；信息博弈：真假雜糅中如何識別真相等。

本書編選“概率論與數(shù)理統(tǒng)計”的各類題型，包含作者的創(chuàng)新題型，全面、典型，綜合性強；解題方法和技巧獨特，能夠很好地幫助考研學生掌握“概率論與數(shù)理統(tǒng)計”的學習方法，鍛煉學生的思維邏輯與數(shù)學能力；幫助考研學生在復習“概率論與數(shù)理統(tǒng)計”內容的基礎上不斷進階，取得優(yōu)異成績。本書也是大學生學習“概率論與數(shù)理統(tǒng)計”課程較好的輔導書。