非連續(xù)變形分析（DiscontinuousDeformationAnalysis，DDA）全書分上下冊(cè)。上冊(cè)為基礎(chǔ)知識(shí)部分，以及對(duì)DDA方法的改進(jìn)。其中第1～3章，主要介紹DDA方法的基本理論、基本程序和基本功能；第4～6章，主要介紹作者對(duì)DDA的方法改進(jìn)。下冊(cè)為功能擴(kuò)展部分和應(yīng)用部分。其中第7～11章，主要闡述了作者

非連續(xù)變形分析（DiscontinuousDeformationAnalysis，DDA）全書分上下冊(cè)。上冊(cè)為基礎(chǔ)知識(shí)部分，以及作者對(duì)DNA方法的改進(jìn)。其中第1～3章，主要介紹DDA方法的基本理論、基本程序和基本功能；其余第4～6章，主要介紹作者對(duì)DDA的方法改進(jìn)。下冊(cè)為功能擴(kuò)展部分和應(yīng)用部分。其中第7～11章，主要闡

智能優(yōu)化算法是基于計(jì)算智能的機(jī)制、不依賴于問題結(jié)構(gòu)、能求解復(fù)雜優(yōu)化問題解或滿意解的數(shù)值優(yōu)化方法.目前已經(jīng)有許多經(jīng)典的智能優(yōu)化算法，包括迭傳算法、模擬退火算法、粒子群優(yōu)化算法等、并成功應(yīng)用于求解各種廈雜工程優(yōu)化問題．狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法是一種基于結(jié)構(gòu)主義學(xué)習(xí)的新型智能優(yōu)化算法，它抓住化算法的本質(zhì)、目的和要求，以金局性、性、快速性

基于測(cè)度論和正則變化理論,本書系統(tǒng)介紹了次指數(shù)分布及相關(guān)分布的概念、例子、性質(zhì)和研究進(jìn)展。這些分布都具有或部分具有一個(gè)大跳的本性,從而得以揭示獨(dú)立和相依隨機(jī)變量在卷積、隨機(jī)卷積、乘積卷積以及它們的卷積根方面的封閉性和漸近性等。這些結(jié)果在隨機(jī)游動(dòng)、風(fēng)險(xiǎn)理論、Levy過程及無窮可分分布等領(lǐng)域的研究中發(fā)揮了重要的作用。

本書是結(jié)合編者多年來的教學(xué)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，在教育部制訂的教學(xué)大綱的基礎(chǔ)上編寫而成的。全書共九章，分為兩大部分：第一章到第五章是概率論部分，包括概率論基礎(chǔ)、隨機(jī)變量及其分布、多維隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理；第六章到第九章是數(shù)理統(tǒng)計(jì)部分，包括數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本知識(shí)、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析與回歸

本書是《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》（王殿坤主編）的配套學(xué)習(xí)參考資料。本書完全與教材內(nèi)容對(duì)接，共分為兩大部分。第一章到第五章為概率論部分，第六章到第九章為數(shù)理統(tǒng)計(jì)部分。每章包括基本內(nèi)容、基本要求、擴(kuò)展例題與習(xí)題詳解，并且在最后為讀者設(shè)計(jì)了概率論、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的自測(cè)題，方便讀者對(duì)自己所學(xué)的知識(shí)進(jìn)行測(cè)試，及時(shí)掌握自己的學(xué)習(xí)情況。

本書由作者根據(jù)多年的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)撰寫而成，對(duì)選入的數(shù)據(jù)分析理論和方法進(jìn)行了仔細(xì)的推敲，不僅著重于數(shù)據(jù)分析的基本理論與方法的介紹，更密切結(jié)合SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件，系統(tǒng)、詳細(xì)地介紹本書所用方法的具體操作過程及結(jié)果。全書共8章，內(nèi)容包括數(shù)據(jù)的整理與統(tǒng)計(jì)分析、參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)、相關(guān)分析與回歸分析、趨勢(shì)外推預(yù)測(cè)分析、時(shí)間序列分析、

非參數(shù)估計(jì)方法是現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)中的重要方法,本書主要介紹非參數(shù)密度估計(jì)、非參數(shù)回歸估計(jì)和經(jīng)驗(yàn)似然方法.非參數(shù)密度估計(jì)的內(nèi)容包括核密度估計(jì)、最近鄰密度估計(jì)和頻率插值密度估計(jì),而非參數(shù)回歸估計(jì)的內(nèi)容包括隨機(jī)設(shè)計(jì)權(quán)函數(shù)回歸估計(jì)、固定設(shè)計(jì)權(quán)函數(shù)回歸估計(jì)和混合相依樣本下的回歸估計(jì).書中主要介紹這些估計(jì)方法的構(gòu)造和定義,以及相關(guān)的大樣

本書涵蓋了拉普拉斯變換、微分方程、傳遞函數(shù)、時(shí)域分析法、頻域分析法、根軌跡分析法以及系統(tǒng)穩(wěn)定性與誤差分析等經(jīng)典控制理論相關(guān)的數(shù)學(xué)知識(shí)、基礎(chǔ)理論及分析方法。通過選用機(jī)械工程實(shí)例，側(cè)重于培養(yǎng)學(xué)生應(yīng)用基本概念與原理進(jìn)行控制系統(tǒng)動(dòng)態(tài)問題分析的能力以及解決機(jī)械系統(tǒng)控制問題的能力。

本書主要內(nèi)容包含隨機(jī)事件及其概率、隨機(jī)變量及其分布、多維隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)等。本書注重概率統(tǒng)計(jì)的工程應(yīng)用背景知識(shí)，通過介紹知識(shí)點(diǎn)的背景、起源和相關(guān)科學(xué)家等內(nèi)容，來激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。本書內(nèi)容上一方面精簡(jiǎn)壓縮一些傳統(tǒng)知識(shí)點(diǎn)、淡化計(jì)算技巧，另一方面通過引入人工智能、