本書是在江南大學(xué)數(shù)學(xué)建模教練組的教學(xué)講義基礎(chǔ)上修訂而成。主要內(nèi)容包括引論，MATLAB簡介，數(shù)學(xué)規(guī)劃模型，多元統(tǒng)計分析，微分方程模型，樹、網(wǎng)絡(luò)和網(wǎng)絡(luò)流模型，插值和數(shù)據(jù)擬合，綜合評價和決策方法，論文寫作。同時還收錄了部分江南大學(xué)學(xué)生參加數(shù)學(xué)建模競賽的案例，供讀者批評指正。本書以介紹數(shù)學(xué)建模的一般方法為主線，以江南大學(xué)學(xué)生

合作行為廣泛存在于包括人類社會在內(nèi)的幾乎所有的生命系統(tǒng)中，然而對合作問題的理論解釋卻一直未得到有效解決.經(jīng)典合作理論面臨困境的本質(zhì)原因可能是其對合作方之間具有非對稱相互關(guān)系的忽視.本書將非對稱相互關(guān)系引入經(jīng)典的博弈模型，探討了非對稱合作系統(tǒng)中合作行為的演化及其穩(wěn)定性維持，從非對稱的角度揭示了合作系統(tǒng)的演化動力與系統(tǒng)維持

數(shù)值最優(yōu)化（第二版）

本書包括**化理論、計算和應(yīng)用三個方面的內(nèi)容，共6章，分別是**化問題概述、一維搜索與信賴域方法、無約束**化方法、非線性方程與最小二乘問題、線性規(guī)劃、約束**化方法�！禕R》將**化的理論、計算和應(yīng)用結(jié)合在一起是本書**的特點，其目的是讓學(xué)習(xí)者掌握求解**化問題的基本理論，理解相關(guān)算法的設(shè)計思想，了解**化問題的求解

可靠性理論是以產(chǎn)品的壽命特征作為主要研究對象的一門交叉學(xué)科，它涉及基礎(chǔ)數(shù)學(xué)、技術(shù)科學(xué)以及管理科學(xué)的許多領(lǐng)域。近年來，國內(nèi)外可靠性類書籍很多，但是針對數(shù)學(xué)模型的可靠性類書籍卻非常少，而現(xiàn)有的書籍也只是以單一的概率論為數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，建立的可靠性數(shù)學(xué)模型。本書針對系統(tǒng)的不同壽命特征，分別采用概率論、模糊理論、隨機(jī)模糊理論三種不同

線性系統(tǒng)理論是控制科學(xué)領(lǐng)域的一門重要的基礎(chǔ)課程。本書以線性系統(tǒng)為研究對象，對線性系統(tǒng)的時域理論進(jìn)行了全面的論述。主要內(nèi)容包括系統(tǒng)的數(shù)學(xué)描述、線性系統(tǒng)的運(yùn)動分析、線性系統(tǒng)的能控性和能觀測性、傳遞函數(shù)矩陣的狀態(tài)空間實現(xiàn)、系統(tǒng)運(yùn)動的穩(wěn)定性、線性系統(tǒng)的狀態(tài)反饋與狀態(tài)觀測器等。本書是為本科生“現(xiàn)代控制理論”課程編寫的教材，內(nèi)容豐

《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》是為理工類各專業(yè)和相關(guān)專業(yè)本科生編寫的教科書。使用《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》需要學(xué)生們具備初等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、高等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（可考慮與高等數(shù)學(xué)下冊并行學(xué)習(xí)）和線性代數(shù)基礎(chǔ)知識。學(xué)完《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》就基本上具備了學(xué)習(xí)和研究理工類和相關(guān)專業(yè)課程的概率統(tǒng)計基礎(chǔ)�；�于課程設(shè)置的要求和培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新精神及創(chuàng)新能力的要求，

本書內(nèi)容包括：概率論的基本概念，隨機(jī)變量及其概率分布，二維隨機(jī)變量及其分布，隨機(jī)變量的數(shù)字特征與極限定理，數(shù)理統(tǒng)計的概念與參數(shù)估計，假設(shè)檢驗，統(tǒng)計分析方法簡介。最后給出了總復(fù)習(xí)題，由5套期末測試模擬題組成，并附有答案。

本書是一部介紹漸近統(tǒng)計經(jīng)典教材，內(nèi)容實用而且數(shù)學(xué)理論論述嚴(yán)謹(jǐn)。書中除了介紹介紹漸近統(tǒng)計的核心內(nèi)容似然推斷，M估計，漸近效率，U統(tǒng)計和秩過程，書中還涉及該領(lǐng)域的新研究論題，如半?yún)��?shù)模型，自助法，經(jīng)驗過程，等其他應(yīng)用。本書各章有習(xí)題。

本書源自的哈佛統(tǒng)計學(xué)講座，介紹了幫助讀者理解統(tǒng)計方法、隨機(jī)性和不確定性的基本語言和工具，并列舉了多種多樣的應(yīng)用實例，內(nèi)容涉及偶然性、悖論、谷歌的網(wǎng)頁排名算法（PageRank）及馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法（MCMC）等。本書還探討了概率論在諸如基因?qū)W、醫(yī)學(xué)、計算機(jī)科學(xué)和信息科學(xué)等領(lǐng)域的應(yīng)用。全書共分13章，分別介紹了概率與