本书介绍作者近年来提出的最小约束违背优化新方向和相关研究成果,主要内容包括最小约束违背线性锥优化、最小约束违背二次规划、最小约束违背非线性凸优化、一类最小约束违背极小极大优化问题、最小约束违背非凸约束规划和一般度量下的最小约束违背凸优化.《BR》理论方面的进展包括以最小违背平移为工具,延拓了各类凸优化问题的对偶理论,证
在中国科大“高等应用数学”课程讲义的基础上编写而成,是研究生从事科学研究的“入门”课。第1~3章主要介绍应用数学处理问题的思路,回顾大学数学基础并引出渐近分析方法;第4~5章通过案例介绍应用数学的分析过程;第6~7章介绍量纲分析和尺度化等数学问题的简化方法;第8~10章介绍正则摄动、奇异摄动、多尺度摄动等各种摄动方法;
本书的内容按章编写,全书共分九章,每章均按内容提要、习题全解、典型例题和练习题四个部分进行编写。本书的基本概念和基本方法的介绍,力求从分析、比较入手,简明分析问题的思维方法及应用技巧。在例题的选择上,力求具有代表性,由浅入深,突出重点,注重分析问题和解决问题能力的提高和训练。习题全解与典型例题是本书的重心所在,是教师上
本书在系统地介绍运筹学的基本概念、基本原理、基本思想、基本方法的基础上,借助专业的优化软件Lingo求解模型特别突出解决实际问题的实用性。全书共分8章:线性规划、运输问题、整数规划、目标规划、非线性规划、动态规划、图与网络分析、排队论并配有精选例题、实用案例、课后习题,方便教学和读者自学。
本书分为:开场篇、技术篇、应用篇,共三篇。主要内容包括:绪论、支持向量机、稀疏支持向量回归机、中国金融状况指数的构建方案等。具体内容包括:高维数据的稀疏性、稀疏支持向量回归机的研究现状、线性模型等。
主要内容包括概率论基本概念、随机变量及其分布、多维随机变量、数字特征、极限定理、样本与抽样分布、参数估计、经验假设、方差分析与回归分析等,向学生介绍统计与经验方法的理论背景、应用技术,以及使用Python解决概率统计应用问题。本书在力求体系的严密性的基础上,天线理论够用的原则,简化有关定理的证明,对于难度较大的证明予以
时间序列模型广泛应用于计量经济学、金融学、生物统计学、工业计量学等领域。本书主要研究了复杂时间序列的理论性质和实际应用,包括对时间序列的分布函数、函数型时间序列,以及局部平稳时间序列多步向前预测区间的统计推断。本书可作为统计学、数据科学等相关专业本科生或研究生的选修课教材,也可作为统计学科研人员、企业管理人员和国家行政
"本书共分十章,第一章到第五章为概率论部分,包括随机事件及其概率、一维随机变量及其概率分布、多维随机向量及其概率分布、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理。第六章到第八章是数理统计基础,包括抽样分布、参数估计、假设检验。第九章和第十章是随机过程简介,包括随机过程的概念和随机过程的数字特征、两个重要的过程(泊松过程
"本书在“四新”背景下,顺应信息时代的特点和数学教育的发展趋势,将现代信息技术与教材进行融合,结合概率论与数理统计的学科特点编写。本书在“适度、够用”的原则下,约简理论推导,注重应用,旨在提升学生的数学应用能力,为应用型人才培养打下坚实的数学基础。本书语言通俗易懂,逻辑清晰,结构严谨。每章(除第六章以外)以解决实际问题
全书使用泛函分析、算子代数、微分方程、不等式估计分析、数值计算等多学科领域的思想方法和技术手段,对Sturm-Liouville算子中基本且重要问题进行了研究和探讨,主要内容包括非连续Sturm-Liouville算子理论、Sturm-Liouville边值问题的数值求解方法以及非连续Sturm-Liouville边值