《應用隨機過程》為北京大學同名課程的教材，分為三個部分：馬氏鏈、跳過程和布朗運動。馬氏鏈是指離散時間參數、取值于離散狀態(tài)空間的馬爾可夫過程，是性質十分簡單而適用面又很廣的一類概率模型，包括隨機游動、分枝過程等常見模型。通過學習馬氏鏈的基本知識，如狀態(tài)分類、極限性質、平穩(wěn)分布、收斂速度等，可初步熟悉隨機過程的特性，掌握最

本書深入淺出地詳細講解概率論與數理統(tǒng)計方面的基礎知識及相關應用，內容涵蓋概率論、隨機變量、特殊分布、估計、假設檢驗、基于正態(tài)分布的推斷、數據類型、兩樣本推斷、擬合優(yōu)度檢驗、回歸、變量分析、隨機區(qū)塊設計、非參數統(tǒng)計等。

本書聚焦當今多源信息融合技術的研究熱點，主要討論基于傳感器網絡的-致性卡爾曼濾波器的設計與穩(wěn)定性分析問題。本書分為兩個部分內容:第一部分為第1~6章，主要討論幾類一致性卡爾曼濾波算法的穩(wěn)定性分析，研究了基于傳感器網絡的可觀性問題，先后提出了共同(完全)一致可觀性、加權一致可觀性及聯合一致可觀性等新穎的可觀性(可檢性)定

本書是《大學應用數學》教材的配套輔導書，編寫順序與《大學應用數學》的章節(jié)順序一致，強調通過知識講解提高學生的數學素養(yǎng)，突出數學思想的介紹和數學方法的應用。本書將每章內容分為“本章歸納與總結”“典型例題解析”“本章測試題及解答”三個欄目。其中“本章歸納與總結”列出了本章學習的知識要點以及本章的重點和難點；“典型例題解析”

本書根據作者多年的教學實踐，從實例出發(fā)，注重講清概率統(tǒng)計的思想方法，內容精練，通俗易懂，既考慮學時的限制,又注意學科的系統(tǒng)性和應用性。習題編排合理，補充了近年來部分考研試題。本書內容包括：隨機事件與概率、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、大數定律與中心極限定理、統(tǒng)計量與抽樣分布、參數估計、假設檢驗、方差分析與回歸

本書按照2023年最新碩士研究生考研大綱的要求編寫，是一本適合考研復習使用的講解類全書。內容包括基礎知識梳理、基本題型解析、經典考研真題、大學生數學競賽真題以及綜合提升拓展等，匯集了高等數學考研的基本解題思路、方法和技巧，融入編者多年教學及考研輔導的經驗總結。每章根據考綱劃分小節(jié)，節(jié)內包括知識清單、高頻題型、核心考點、

本教材總體上分為基礎理論和典型應用兩個部分。在第一部分中，本教材以概率論、圖論為基礎，介紹了概率論和圖論的相關概念和實例。隨后引入貝葉斯網絡、馬爾科夫隨機場、因子圖等有向或無向概率圖模型，給出基本的消息傳遞規(guī)則，得到了最基本的和積算法和最大和算法。進一步地，本教材依次介紹了概率圖模型上的置信傳播、近似消息傳遞、變分推斷

本書提出了一種自適應多目標優(yōu)化微分進化(SA-MODE)算法。該優(yōu)化策略包括對多目標問題的擴展微分進化算法，通過在原算法中加入兩個經典算子。因此，提出了秩排序和與兩種方法動態(tài)更新微分進化參數和種群大小相關的擁擠距離，以減少目標函數的計算次數。在這種新的優(yōu)化策略中，利用收斂率的概念動態(tài)更新種群規(guī)模來評估種群的同質性，并對

應用數理統(tǒng)計是一門搜集、整理、分析和解釋統(tǒng)計數據的方法論學科，用于探索統(tǒng)計數據內在的數量規(guī)律性。本書內容分為8章，各個章節(jié)都使用實例來引入主題，并把統(tǒng)計概念、算法原理和一些非常實際的問題聯系在一起進行講解。每章后面都有與概念和計算有關的習題，這些習題能使讀者更深刻地理解內容。同時，這種安排也使得本書適用于知識水平

本書共十二章，主要內容包括：函數、極限、連續(xù)，導數與微分，導數的應用，不定積分，定積分，定積分的應用，微分方程，向量代數、空間解析幾何，多元函數微分學，重積分，無窮級數，曲線積分與曲面積分。本書可作為工科類高職高專院校的教材，也可作為專升本等學歷提升人員的參考書。