在系统控制理论的研究中,随着大数据和人工智能时代的到来，很多问题都涉及概率和数理统计，本书主要内容就是介绍系统控制理论中概率和数理统计的实际应用。以生动有趣、实际可用的案例说明概率论与数理统计在彩票、金融、估算、生产管理、体育和日常生活等领域的应用。本书每个应用案例从背景知识、实际案例、解决方案和拓展应用的四个角度来阐

**化是一门应用性强且发展十分迅速的新兴学科。本书旨在系统介绍近代优化基本理论，主要研究线性规划和二次规划、二次约束二次规划等基本问题及其对偶模型，特别强调Lagrange对偶方法和半定松弛技术的运用，并以大量例子展示它们的特点，充分反映**化领域**研究成果。除预备知识外，本书主要内容包括凸分析基础、线性规划、二次规

随着科学技术的发展，统计学产生了一个非常重要的分支—非参数统计，它真正做到了“让数据自身说话”，所以该分支在实践中有着广泛的应用，近年来有关该领域的研究得到长足的发展。众所周知，非参数估计中最重要的一步就是“窗宽选择”，然而系统地研究这方面问题的专著尚未出现（就笔者本人而言），所以该项目成果利用最前沿的统计理论和方法来

目前，应用较为广泛的EIV模型参数估计算法主要是基于奇异值分解与基于拉格朗日函数的参数估计算法。基于奇异值分解的参数估计算法是基于数值逼近理论的总体最小二乘解，在测绘数据处理中普遍存在观测数据精度不等，基于数值逼近理论的EIV模型参数估计无法获得平差模型具有统计意义的最佳估值。鉴于此，本书重点阐述能够顾及模型随机性质的

本书主要取材于申请者在该领域所取得的研究成果和进展，主要成果发表在IEEE神经网络、信号处理等汇刊上，数量在20篇以上。全书内容分为三大部分，第一部分介绍随机系统经典参数估计理论；第二部分重点介绍总体最小二乘（TLS）问题、递归估计、迭代估计、结构TLS估计、约束TLS估计、特征提取类TLS估计等；第三部分研究算法的确

本书是在《大学数学应用教程（本科第二版）》基础上，深入总结多年来教学改革和实践的经验，适应教育部应用型本科转型改革和试点的需要并充分利用多媒体等现代教学技术编写而成的。本书适合非“211”大学理工科和经济、贸易与管理类本科专业使用，也适合同层次的成人教育以及工程技术人员使用。全书分为概率论与数理统计和大学数学的概率论与

主要包括概率的基础知识，条件数学期望，马氏链，Poisson过程，更新过程，鞅和布朗运动等内容，本书不是从严格的测度论的角度来写随机过程，而是用初等的便于理解的方式来写，结合和实际生活密切相关的例子引发读者对随机过程学习和研究的兴趣。

本书共分十章，前五章介绍了随机事件与概率、随机变量及其分布、多元随机变量及其分布、随机变量的数字特征以及大数定律与中心极限定理的内容；第六章至第九章介绍了数理统计学的相关内容，主要包括数理统计的基本概念与抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析等内容；最后一章介绍了SPSS软件的应用。为便于学习，书后附有习题参考答案以及

本书以ANSYSCFD系列软件为媒介，介绍了利用ANSYS系列软件从几何建模到网格划分的完整流程。全书共分5章，第1章从流体计算域及计算网格入手，介绍了场景的流体计算域形式、网格类型及网格质量度量指标；第2章以SCDM模块为目标，详细描述了SCDM的建模及几何清理方法；第3章描述了ANSYSMesh模块网格划分思路及常

在科学技术及数学自身飞速发展的今天,现代数学作为其他学科的基础、语言、工具和手段,其地位日益提高.《现代应用数学基础（第二版）》旨在打造一本适合高校理工类研究生学习现代数学基础理论与方法的基本教材,使研究生能在较短的时间内尽可能多地了解现代数学的基本概念、基本理论和基本方法,提升现代数学素养,增强运用现代数学知识分析问