本書比較全面地介紹了演化多目標(biāo)優(yōu)化與智能計算相關(guān)的基本理論、方法、以及作者團(tuán)隊在演化多目標(biāo)優(yōu)化與智能計算領(lǐng)域過去近十年的主要研究成果。全書共12章，第1-2章主要內(nèi)容為簡單介紹多目標(biāo)優(yōu)化的問題、基本概念和復(fù)雜多目標(biāo)優(yōu)化和智能計算問題相關(guān)的基礎(chǔ)知識；第3-7章主要介紹了作者提出的一些先進(jìn)的演化多目標(biāo)優(yōu)化算法以及相關(guān)應(yīng)用；

本書稿主要研究單變量情形和雙變量情形下的非負(fù)靜態(tài)細(xì)分算法、SIA矩陣與馬爾科夫過程。首先介紹了細(xì)分算法以及一致收斂性的基本概念，研究了SIA矩陣的性質(zhì)以及與馬爾科夫過程之間的聯(lián)系，利用SIA矩陣收斂的特性與馬爾科夫鏈相關(guān)性質(zhì)，分別詳細(xì)討論了單變量與雙變量非負(fù)細(xì)分算法的一致收斂性，并推廣了收斂的某些條件；在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一

本書前四章取材于1987年Stroock在麻省理工學(xué)院的演講。它們構(gòu)成了對大偏差理論基本思想的介紹，并為具有較強(qiáng)分析和概率論背景的高年級研究生提供了一個學(xué)期的課程基礎(chǔ)。最后兩章介紹了各種不一致的結(jié)果(第5章)，并概述了允許測試和比較前幾章中使用的技術(shù)的分析方法(第6章)。本書適合對大偏差感興趣的研究生和數(shù)學(xué)研究人員閱讀

本書是以教育部高等學(xué)校大學(xué)數(shù)學(xué)課程教學(xué)指導(dǎo)委員會制定的“大學(xué)數(shù)學(xué)課程教學(xué)基本要求”為指導(dǎo)，結(jié)合應(yīng)用型本科院校數(shù)學(xué)教學(xué)的特點(diǎn)編寫而成。全書結(jié)構(gòu)嚴(yán)謹(jǐn)、理論系統(tǒng)、舉例豐富、實(shí)用性強(qiáng)。全書以通俗易懂的語言，系統(tǒng)地講解了隨機(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、大數(shù)定律及中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計

本書根據(jù)教育部高等學(xué)校大學(xué)數(shù)學(xué)課程教學(xué)指導(dǎo)委員會制定的“大學(xué)數(shù)學(xué)課程教學(xué)基本要求”，并參考教育部考試中心制定的“全國碩士研究生招生考試數(shù)學(xué)考試大綱”，在2020年第二版的基礎(chǔ)上修訂而成。全書內(nèi)容包括隨機(jī)事件及其概率、隨機(jī)變量的分布及其數(shù)字特征、多維隨機(jī)向量的分布及其數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、

本書主要內(nèi)容包括:基本概念、線性規(guī)劃、線性搜索與信賴域方法、無約束最優(yōu)化方法、線性與非線性最小二乘問題、二次規(guī)劃、約束最優(yōu)化的理論與方法等。全書深入淺出,理論、計算與應(yīng)用相結(jié)合,盡可能避免較深的數(shù)學(xué)推導(dǎo)和證明。每章后面都有一個小結(jié),并附有習(xí)題,易于教學(xué)。本書可作為信息與計算科學(xué)、數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、運(yùn)籌學(xué)、管理科學(xué)

這本書以悠閑的方式涵蓋了一個完整學(xué)年概率課程的所有標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容，重點(diǎn)是在研究生或高年級本科生高級課程中的金融分析應(yīng)用。它融入了相當(dāng)多的測度論和實(shí)分析，但以特別簡單和直觀的方式介紹了σ域、測度論和期望。每章都包含大量的例子和練習(xí)，豐富了教材的呈現(xiàn)。Walsh是這個學(xué)科的一位大師，他寫了一本關(guān)于概率的精彩書籍，恰好適合這個水平

本書的內(nèi)容包括數(shù)值運(yùn)算與誤差、插值法、數(shù)據(jù)擬合和函數(shù)逼近、數(shù)值積分和數(shù)值微分、線性方程組的數(shù)值解法、非線性方程(組)的數(shù)值方法、矩陣特征值與特征向量的計算、常微分方程初值問題的數(shù)值解法等，全書共分9章，約64學(xué)時，其中理論講授48學(xué)時，上機(jī)實(shí)踐16學(xué)時，教師可根據(jù)學(xué)生實(shí)際，選擇適當(dāng)內(nèi)容安排教學(xué)。在每一章內(nèi)容中，作者均對

多目標(biāo)優(yōu)化理論與方法是運(yùn)籌學(xué)和數(shù)學(xué)優(yōu)化研究的重要內(nèi)容。本書系統(tǒng)地介紹了多目標(biāo)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型、發(fā)展概況、最優(yōu)性理論和幾類非線性標(biāo)量化方法。主要內(nèi)容包括：多目標(biāo)優(yōu)化問題可微和不可微條件下的最優(yōu)性條件、精確解與近似解的Delta型非線性標(biāo)量化、近似解的Gerstewitz型非線性標(biāo)量化和精確解與近似解的Tchebycheff型

本書著重討論隨機(jī)過程的基本理論和基本方法，并重點(diǎn)介紹幾種常用的隨機(jī)過程。首先介紹預(yù)備知識、基本概念以及通過概率分布和數(shù)字特征研究隨機(jī)過程統(tǒng)計特性的兩類基本方法。然后展開講解Poisson過程、離散參數(shù)與連續(xù)參數(shù)的Markov鏈、平穩(wěn)過程和隨機(jī)分析以及平穩(wěn)過程通過線性系統(tǒng)的分析。對更新過程、鞅論、排隊論、時間序列分析以及