本書基于MM算法原理和組裝分解技術(shù)系統(tǒng)地介紹了統(tǒng)計(jì)優(yōu)化問題中MM算法的構(gòu)造方法及其性質(zhì)特征。本書共分7章內(nèi)容,具體包括緒論、凸性、MM算法與組裝分解技術(shù)、單(多)元分布參數(shù)估計(jì)的MM算法、混合模型的MM算法、生存模型的半?yún)?shù)估計(jì)與MM算法、收斂性與加速算法。本書的目的在于為讀者特別是統(tǒng)計(jì)工作者提供一套簡單、有效、可靠的
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(chǔ)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(yīng)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(jié)合了豐富的數(shù)值實(shí)驗(yàn),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(shí)際案例,為研究生提供了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)和實(shí)踐操作指南。書中對
"本書根據(jù)高職院校人才培養(yǎng)目標(biāo),本著簡明、基礎(chǔ)、實(shí)用的原則,結(jié)合編者多年講授“高等數(shù)學(xué)”課所積累的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)編寫而成。本書以“以應(yīng)用為目的,以必須夠用”為原則,充分考慮到不同專業(yè)需求,在課程結(jié)構(gòu)上,既體現(xiàn)了數(shù)學(xué)的準(zhǔn)確性與科學(xué)性,又不過分追求理論的嚴(yán)謹(jǐn)性,略去了大多數(shù)的定理證明。注重實(shí)踐和學(xué)生基本運(yùn)算能力,分析問題能力和解
本書教你如何從基于時間的數(shù)據(jù)(如日志、客戶分析和其他事件流)中獲得即時、有意義的預(yù)測。在這本通俗易懂的書中,作者通過帶有注釋的Python代碼全面演示了用于時間序列預(yù)測的統(tǒng)計(jì)和深度學(xué)習(xí)方法。全書分為四部分:第一部分介紹時間序列預(yù)測的概念;第二部分介紹使用統(tǒng)計(jì)模型進(jìn)行預(yù)測;第三部分介紹使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行大規(guī)模預(yù)測;第四部分
本書前7章為操作基礎(chǔ),詳細(xì)介紹了Ansys分析的基本步驟和方法:第1章Ansys概述;第2章幾何建模;第3章建模實(shí)例;第4章網(wǎng)格劃分;第5章施加載荷;第6章求解;第7章后處理。后8章為專題實(shí)例,按不同的分析專題講解了各種分析專題的參數(shù)設(shè)置方法與技巧:第8章靜力分析;第9章模態(tài)分析;第10章諧響應(yīng)分析;第11章瞬態(tài)動力學(xué)
作者基于豐富的教學(xué)經(jīng)驗(yàn),開發(fā)了一套全新的算法分類方法。該分類法站在通用問題求解策略的高度,對現(xiàn)有大多數(shù)算法進(jìn)行了較為準(zhǔn)確的分類,旨在引領(lǐng)讀者沿著清晰、一致、連貫的思路來探索算法的設(shè)計(jì)與分析�!端惴ㄔO(shè)計(jì)與分析基礎(chǔ)(第3版詳解版)》適合用作算法設(shè)計(jì)與分析的基礎(chǔ)教材,也適合任何有興趣探究算法奧秘的讀者自學(xué)使用。
本書以最優(yōu)化算法及其MATLAB程序?qū)崿F(xiàn)為主線,結(jié)合相應(yīng)優(yōu)化例題及其編程示例,利用自編函數(shù)和MATLAB優(yōu)化工具箱函數(shù)求解優(yōu)化模型,使讀者輕松掌握編程應(yīng)用。全書共8章,內(nèi)容包括最優(yōu)化概論、線搜索方法、無約束優(yōu)化算法、約束優(yōu)化算法、線性規(guī)劃算法、整數(shù)規(guī)劃算法、二次規(guī)劃算法、動態(tài)規(guī)劃算法以及各類優(yōu)化算法的MATLAB實(shí)現(xiàn),
智能優(yōu)化算法在解決大空間、非線性、全局尋優(yōu)、組合優(yōu)化等復(fù)雜問題方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢,因而得到了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注,并在信號處理、圖像處理、生產(chǎn)調(diào)度、任務(wù)分配、模式識別、自動控制和機(jī)械設(shè)計(jì)等眾多領(lǐng)域得到了成功應(yīng)用。本書介紹了近年來新提出的5種智能優(yōu)化算法及其改進(jìn)算法的算法思想、原理、算法流程和程序?qū)崿F(xiàn)說明,并給出了具體的
本書根據(jù)編者多年主講概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)課程的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)和現(xiàn)階段大學(xué)生的基本學(xué)情,并參照該課程的教學(xué)基本要求編寫。全書共分八章,主要包括隨機(jī)事件與概率、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)定律與中心極限定理、統(tǒng)計(jì)量及其分布、參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)。本書注意基本概念和基礎(chǔ)理論,特別注意基礎(chǔ)知識間的內(nèi)在聯(lián)
本書介紹統(tǒng)計(jì)分析的Logistic回歸模型,以及擴(kuò)充模型,包括Logistic回歸搭配ROC曲線,多項(xiàng)Logistic回歸等,通過例題分析,結(jié)合計(jì)算機(jī)統(tǒng)計(jì)軟件的應(yīng)用,詳細(xì)闡述該模型原理與應(yīng)用。