時(shí)間序列在現(xiàn)代生活中無處不在，它也是數(shù)據(jù)分析的重要對(duì)象。本書介紹時(shí)間序列分析的實(shí)用技巧，展示如何結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)方法和傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法來分析各類時(shí)間序列數(shù)據(jù)，并提供Python示例和R示例。本書共有17章，首先概覽時(shí)間序列分析的歷史，然后介紹數(shù)據(jù)的獲取、清洗、模擬和存儲(chǔ)，接著關(guān)注可用于時(shí)間序列分析的建模技術(shù)，最后探討時(shí)間序列

本書介紹近些年來關(guān)于馬爾可夫鏈的統(tǒng)計(jì)推斷的一些研究新結(jié)果:可逆馬爾可夫鏈和不可逆平穩(wěn)D-馬爾可夫鏈統(tǒng)計(jì)計(jì)算理論，使用的方法是我們建立的馬爾可夫鏈反演法。第1章介紹本書需要的一些預(yù)備知識(shí)。第2章介紹馬爾可夫鏈的擊中分布和禁忌速率，主要是擊中分布的微分性質(zhì)、矩性質(zhì)及對(duì)稱函數(shù)性質(zhì)有關(guān)的約束方程，以及馬爾可夫鏈反演法。第3章和

全書共八章,即隨機(jī)事件與概率、隨機(jī)變量及其分布、二維隨機(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、統(tǒng)計(jì)量和抽樣分布、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)。每章均配有習(xí)題和單元測(cè)試,書后附有習(xí)題參考答案。

本書基于ANSYSWorkbench2022R1平臺(tái)，分別對(duì)ANSYSWorkbench平臺(tái)、幾何建模、網(wǎng)格劃分、Mechanical處理、結(jié)構(gòu)線性靜力學(xué)分析、結(jié)構(gòu)線性動(dòng)力學(xué)分析、結(jié)構(gòu)非線性分析、熱力學(xué)分析、機(jī)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)、復(fù)合材料分析、結(jié)構(gòu)顯示動(dòng)力學(xué)分析、疲勞分析、剛體動(dòng)力學(xué)分析、LS-DYNA動(dòng)力學(xué)分析和HyperM

全書以MATLAB2022為基礎(chǔ)，結(jié)合高等學(xué)校學(xué)生的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)和在計(jì)算科學(xué)中的應(yīng)用，講解數(shù)學(xué)計(jì)算和仿真分析的各種方法和技巧，完整的編寫一套讓學(xué)生與零基礎(chǔ)讀者可以靈活掌握的教學(xué)指南。讓學(xué)生與零基礎(chǔ)*終脫離書本，應(yīng)用于工程實(shí)踐中。本書主要內(nèi)容包括MATLAB概述，MATLAB基礎(chǔ)知識(shí)，數(shù)組，矩陣，二維圖形繪制，三維圖形繪制，

以數(shù)據(jù)復(fù)雜程度分類，將Meta分析分為幾個(gè)大的專題，稱為篇；將每個(gè)大的專題再細(xì)分為章。每章先舉一個(gè)具體數(shù)據(jù)，接著介紹適用于數(shù)據(jù)Mate分析的模型，給出R軟件實(shí)現(xiàn)過程和結(jié)果解讀。以問題為導(dǎo)向，以數(shù)據(jù)為綱，以模型和方法為目，理論與實(shí)踐結(jié)合，重在實(shí)踐。以數(shù)據(jù)復(fù)雜程度分類，將Mate分析分成幾個(gè)大的專題，稱為篇，然后每個(gè)大的專

本書旨在通過介紹最適合現(xiàn)代金融運(yùn)籌學(xué)研究的量化工具和模型，讓讀者能夠逐漸熟悉在金融領(lǐng)域解決現(xiàn)實(shí)問題和應(yīng)用的能力或技術(shù)，從而填補(bǔ)金融系統(tǒng)理論與應(yīng)用實(shí)踐之間的距離，介紹優(yōu)化理論中涉及的理論及相關(guān)算法。

本書主要內(nèi)容包括：概率論的基本概念、隨機(jī)變量、多維隨機(jī)變量、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析、回歸分析，共十章。主要內(nèi)容包括：樣本空間與隨機(jī)事件、概率與古典概型等。

內(nèi)容介紹 本書從工程的角度概述了概率圖模型（PGMs）。書本涵蓋了PGMs每種主要類別的基礎(chǔ)知識(shí)，包括表示、推理和學(xué)習(xí)原則，并回顧了每種類型的模型在現(xiàn)實(shí)世界中的應(yīng)用。這些應(yīng)用來自廣泛的學(xué)科，突出了貝葉斯分類器、隱馬爾可夫模型、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、動(dòng)態(tài)和時(shí)間貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)、影響圖和馬爾可夫決策過程的許多用途。本書特

本書共分11章，內(nèi)容包括：緒論、插值法、擬合與逼近、數(shù)值積分與數(shù)值微分、線性方程組的直接解法、線性方程組的迭代解法、非線性方程求根的數(shù)值解法、常微分方程的數(shù)值解法、矩陣特征值問題的數(shù)值解法、智能計(jì)算初步、數(shù)值計(jì)算問題的MATLAB實(shí)現(xiàn)等。