試驗設計是統(tǒng)計學最早的一個分支之一，是人們認識自然，了解自然的重要手段。在科學技術日益發(fā)展的今天，試驗設計早已深入到農(nóng)業(yè)，林業(yè)，化學，生物醫(yī)藥，計算機等領域，為其發(fā)展提供重要的理論支持，并對其實際應用提供大量可執(zhí)行的操作方法。隨著各領域的飛速發(fā)展，傳統(tǒng)的實體試驗已不能滿足實際工作者的需要。計算機的飛速發(fā)展，逐漸改變了試

本書主要包括高級運籌學的基本概念與基本理論、線性規(guī)劃與靈敏度分析、整數(shù)規(guī)劃、動態(tài)規(guī)劃、目標規(guī)劃、一維極值優(yōu)化問題、無約束最優(yōu)化方法、約束最優(yōu)化方法、運籌學軟件介紹等定量分析和優(yōu)化的理論與方法。這些內(nèi)容是經(jīng)濟管理類研究生應具備的基礎知識，本書強調(diào)學以致用，以大量實際問題為背景引出各分支的基本概念、模型和方法，具有很強的實

本講義共分五個部分.第一部分包括前六講,簡要介紹了概率論的基本概念、結論和方法.第二部分包括第七-十講,介紹布朗運動的基本概念和性質.第三部分包括第十一-十八講,其中第十一-十五講介紹~Ito~隨機積分的概念及其重要性質,例如特別重要的Ito等距、Ito乘積法則和Ito~鏈式法則.第十六--十八講介紹Ito隨機微分方程

本書全面介紹了求解非線性規(guī)劃問題的無罰函數(shù)方法。從基礎概念出發(fā)，逐步講解罰函數(shù)方法、傳統(tǒng)與修正濾子方法、非單調(diào)濾子方法、自適應濾子方法以及其他無罰函數(shù)方法等。書中不僅提供了理論分析，還結合了豐富的數(shù)值實驗，以證明算法的收斂性和有效性。本書融合了深人的理論探討和實際案例，為研究生提供了堅實的理論基礎和實踐操作指南。書中對

本書包括4個部分內(nèi)容：1-4章為概率論的理論部分;5-6章為統(tǒng)計應用的基礎準備部分,介紹了大量樣本數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的極限特征,以及統(tǒng)計應用中常用的四大分布及性質;7-8章為統(tǒng)計的基本應用部分,介紹了參數(shù)的點估計,區(qū)間估計以及假設檢驗問題;第9章介紹了現(xiàn)實中常用的統(tǒng)計方法--一元回歸分析.前8章是一般本科概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程的基

1、概率論基礎知識；2、基礎理論：隨機過程的引入（定義的引入、分類、平穩(wěn)過程）、離散時間的Markov鏈（定義的引入、分類、不變測度、極限定理）、最優(yōu)停時與鞅、連續(xù)時間的Markov鏈（定義的引入、Poisson過程、Renew過程、應用案例）、連續(xù)時間的隨機過程（布朗運動）、隨機分析及隨機微分方程；3、應用案例分析：

真實世界中的序列數(shù)據(jù)隨時間推移呈爆炸式增長，如何設計面向序列數(shù)據(jù)的知識發(fā)現(xiàn)方法是當前研究的熱點之一。本書以深度學習和多視圖學習為理論基礎，以序列數(shù)據(jù)為研究對象，為面向序列數(shù)據(jù)分析提供多視圖的學習方法與技術，同時為典型場景下的序列數(shù)據(jù)分析提供多視圖深度學習解決方案，以期為序列數(shù)據(jù)分析、多視圖學習領域的研究及應用提供參考。

本書給出了數(shù)值分析的現(xiàn)代方法及Python程序實現(xiàn)，主要包括誤差分析、解線性方程組的直接法和迭代法、矩陣特征值問題的計算、非線性方程求根、插值法與最小二乘擬合、數(shù)值積分和數(shù)值微分、常微分方程初值問題的數(shù)值解法、快速Fourier變換以及蒙特卡羅方法等。書中配有大量的例題及Python程序實現(xiàn)，每一章給出了閱讀材料、習題

R軟件的基本介紹、R軟件的數(shù)據(jù)結構和圖形功能、R軟件實現(xiàn)數(shù)據(jù)的處理及清洗方法，R軟件進行數(shù)據(jù)描述性分析，利用R軟件進行參數(shù)估計，R軟件進行假設檢驗，對應分析案例與R實現(xiàn)、典型相關分析案例與R實現(xiàn)。

本書結合作者近幾年的研究成果，主要介紹人工蜂鳥算法和蝠鲼覓食優(yōu)化算法的提出、改進及其工程應用，內(nèi)容包括：人工蜂鳥算法，包括算法提出的靈感、步驟、數(shù)學模型、性能測試及其工程應用等；人工蜂鳥算法的改進及其工程應用，從運用切比雪夫混沌映射進行初始化來提高求解的精度和引導覓食時加入萊維飛行，使得算法避免過早收斂和具有良好的穩(wěn)定