基于Markov链的网络决策分析方法

刘奇志编写的《基于markov链的网络决策分析方法》介绍了一种新的决策方法——基于有限状态齐次markov链的网络决策分析方法，该方法改进了传统的层次分析／网络分析方法，将决策准则与方案分别处理，用有向图定义决策准则及准则之间的支配关系，通过两两比较量化支配关系，用markov链的状态转移概率矩阵表达支配关系。新方法强调了支配关系的合成，给出了两种合成模型，定义了决策问题的解，研究了唯一解的存在条件及求解算法。最后一章从应用的角

试验设计与数据处理

全书共分为10章，第1章介绍了试验设计与数据处理的一些基本概念；第2章介绍了单因素优选法，即试验中只考察一个因素时，如何合理地安排试验，减少试验次数，迅速找到最佳点；第3章介绍了试验数据的方差分析法，将试验的多次测量结果间存在的差异分解为试验误差和条件误差，确定出因素水平变化对试验指标的影响程度，及不同因素对试验指标影响的大小；第4章介绍了如何利用正交表进行正交试验设计及正交试验设计的优点，即从全面试验中挑选少部分代表性强的试验，这少

随机过程引论

数学学业成就评价实证分析

本书共分七章。包括问题的提出与研究方法、数学学业成就评价研究综述、研究的理论基础、数学学业成就评价试题编制的基本问题、试题编制检验的多级评分原理与参数分析、试题编制检验的抽样实验与分析、结论与建议等, 试图为我国基础教育质量监测数学学业水平测试提供现实的参照坐标...

高等数学

全书涵盖了普通微积分教程的主要内容：函数与极限、一元微积分学、多元微积分、无穷级数及常微分方程等基本知识，其编写方法，强调知识的可理解性等...

随机过程

本书介绍了随机过程的基本理论、基本方法和应用背景, 主要内容包括: 概率论基本知识、随机过程的基本概念和基本类型、泊松过程和更新过程、马尔可夫链、连续时间的马尔可夫链、平稳随机过程、平稳随机过程的谱分析、平稳时间序列、平稳时间序列的统计分析、随机积分和随机微分方程等...

数学实验与软件计算

徐常青等编著的《数学实验与软件计算》旨在培养读者学习数学的兴趣和应用数学解决实际问题的能力，强调数学思维的培养。其内容涵盖三部分：软件介绍、数值计算和数学的应用。这些内容相互渗透，有助于读者养成发现问题、提出问题、大胆设想、检验结论以及尝试不同方法并最终找到解决方案的数学实验思维习惯。书中着重介绍了线性代数与矩阵变换、插值与拟合、素数理论、分形几何和微分方程等理论，以及这些理论在博弈论、图像处理、计算机视觉与信号处理、编码理论、生物中

基础数论中一些问题的研究

朱玉扬著的这本《基础数论中一些问题的研究》主要探讨基础数论中的一些问题，介绍了素数的判别方法、孪生素数的一个公式、Giuga猜想、伪素数的几个公式、同余与整除中的一些问题、数论函数的一些问题、Riemann假设与Robin不等式、奇完全数与孤立数的一些性质、无理不定方程、一类无理数与超越数的构造等。 本书可供大学本科及以上学历学生与数学爱好者阅读...

高等数学:下册

本书内容包括多元函数微分法及其应用, 重积分, 曲线积分与曲面积分, 无穷级数, 微分方程。书中每节后配有习题, 每章后配有复习题...

高等数学:上册

安徽省品质教材建设项目，安徽省“十二五”省级规划教材，安徽省精品课程工科高等数学系列课程的研究成果。本书为上册，内容包括函数与极限、导数与微分、微分中值定理与导数的应用、不定积分、定积分、定积分的应用、向量代数与空间解析几何等。书中每节后配有习题，每章后配有复习题。此次再版修订了原有的内容，并加入了数字资源，具有直观性、应用性、通俗性、完整性、方便性、文化性等特点。适合高等院校高等数学课程教学使用，也可供相关的自学者、工程技术人员参考

概率论教程 第2版

以测度论为背景介绍了集合代数构造、概率扩张、随机变量的期望、收敛性、Lebesgue分解、条件期望和鞅列、分布函数和特征函数、极限理论等概率论中的基本知识。其特点是抽象与直观相结合，经典方法与现代方法相结合。全书论证严谨，内容丰富，每章后均附有一定量的习题以加深理解和拓广本章的知识点。读者对象是学过实变函数和初等概率论的统计系和数学系的高年级本科生、研究生以及其他如金融工程、管理科学等方面的教师和研究工作者...

运筹学教程

本书系统地介绍了运筹学中线性规划、运输问题、目标规划、整数规划、非线性规划、动态规划、图与网络分析、网络计划、排队论、存贮论、对策论、决策论的基本理论和方法。结构严谨，条理清晰，理论与实际相结合，例题与习题难易适中，书后附有习题参考答案，便于教学或自学。此次再版增加了实际背景的数学问题，强调数学建模与运筹学课程的联系。特别是加入数学建模中的一些经典例题，不仅可以提高学生的解决实际问题能力，还可以提高学生的数学建模水平。适合理工类学校的

复变函数

本书包括复数与复变函数、全纯函数、全纯函数的积分表示、全纯函数的Taylor展开及其应用、全纯函数的Laurent展开及其应用、全纯开拓、共形映射、调和函数和多复变数全纯函数等九章内容，讲述了复变函数论的基本理论与方法。作为一种尝试，本书引进了非齐次的Cauchy积分公式，并用它给出了一维?问题的解及其应用。本书还扼要地介绍了次调和函数和多复变函数理论。每节后都附有足够数量的习题，供读者练习。 本书可作为大学本科数学系各专业复变

贝叶斯分析

本书是供概率论与数理统计专业研究生使用的教材。内容包括绪论、先验分布的选取、后验分布的计算、贝叶斯统计推断、贝叶斯统计决策、贝叶斯计算方法、贝叶斯大样本方法、贝叶斯模型选择、经验贝叶斯方法和分层贝叶斯模型简介等。其特点是内容新、概念清晰、应用性强，每章配有大量的例题和习题。很后一章是为对经验贝叶斯方法和分层贝叶斯模型感兴趣的读者准备的研读材料，可为这些读者尽快进入这一研究领域提供帮助。 本书可作为综合性大学、理工科院校、财经类院校和

运筹学基础教程

本书系统地介绍了运筹学中最基本、应用最广泛的线性规划、整数规划、动态规划、图与网络分析、网络计划技术、存储论6个方面的内容，其中以线性规划为重点。全部内容深入浅出，图文并茂，注重理论联系实际，阐明各种方法的背景、应用条件及实际意义。书后还以附录形式给出了运筹学上机指导。为了便于读者全面掌握书中所教授的内容，每章后都配有适量的习题，以帮助读者提高自己分析问题和解决问题的能力。本书内容充实，文字简练，通俗易懂，是一本被实践证明了的好教材。

线性代数讲义

本书系统且深入浅出地讲述了线性代数学科的矩阵理论和空间理论, 包括线性方程组、矩阵、行列式、矩阵的相抵和相似标准形、正交矩阵、二次型、线性空间、线性变换、内积空间等基本理论和基本方法等内容...

模式识别

《模式识别》主要介绍统计模式识别和结构模式识别的相关内容。全书由7章组成，章为绪论，第2章介绍统计模式识别中的几何方法，着重介绍特征空间的概念和相关分类器的设计方法。第3章介绍统计模式识别中的概率方法，着重介绍很小错误概率分类器、很小风险分类器、纽曼皮尔逊分类器和很小优选分类器以及概率密度函数的参数估计和非参数估计等。第4章讨论典型分类器错误概率的计算问题。第5章讨论无监督情况下的模式识别问题，着重介绍几种典型的聚类算法：基于分裂的聚

矩阵分析及其应用

本书分为7章, 包括范数基础, 矩阵分解与标准形, 矩阵的秩、特征值与奇异值, 矩阵的广义逆及其应用, 矩阵的梯度与微分, 矩阵的Hadamard积与Kronecker积以及特殊矩阵、本书淡化数学理论, 突出矩阵分析在相关领域中的应用, 有利于学生更好地应用矩阵分析理论解决实际问题...

高等代数

本书是在作者多年教学实践经验的基础上，结合地方高等师范院校数学与应用数学专业本科生实际学习情况编写而成的。内容包括行列式、多项式、矩阵、二次型、向量组与线性方程组、线性空间、线性变换、Jordan标准形以及Euclid空间。 本书适合作为高等学校数学专业特别是数学师范专业教材和教学参考使用...

解析几何习题全解(第2版)

本书是解析几何的学习辅导书，分向量与坐标、平面与直线、特殊曲面、二次曲 面、二次曲线五章．每章由知识概要、典型例题分析与讲解、习题详解三个部分组成， 较好地阐释了解析几何的思想和方法，对每章的重点和难点做了梳理与总结，同时通 过举例分析，尝试一题多解，提高读者的解题能力，帮助读者解疑释惑，进一步理解知 识点．其中习题详解部分对《几何学引论》（第 2 版）中的解析几何课后习题进行了 全解 ． 本书可作为高等学校解析几何课程

数学建模入门125个有趣的经济管理问题

《数学建模入门:125个有趣的经济管理问题》是数学在实际问题特别是在经济、管理问题中的应用实例，根据实际问题涉及的数学模型，编写了125个与大学数学教学内容相配套的数学模型应用实例。每一篇内容独立成文，以经济管理和日常生活中的问题为切人点，然后用数学方法求解，有前提有结论，并且对该篇应用的数学方法——理论依据和应用推广进行评注。《数学建模入门:125个有趣的经济管理问题》分为4篇，分别是：靠前篇微积分模型；第2篇线性代数模型；第3篇概

代数拓扑:同伦论

本书描述了同伦理论。它得以兴旺发展, 应归功于W.Hurewicz1935年引进同伦群以及S.Eilenberg用同伦群引进关于映射扩张的障碍类。同伦理论包括同伦群πn (X) , 相对同伦群、上同伦群、谱序列以及障碍理论。我们还详细讨论了第1同伦群 (也称为基本群) π1 (X) , 它在同伦群中性质知道最多, 与它有关的研究成果也最多...

应用概率与数理统计

《应用概率与数理统计（第2版）》是按照高等院校教学指导委员会关于概率统计课程的教学基本要求编写而成的，全书共分8章，前3章为概率部分，内容包括随机事件及其概率、随机变量及其分布以及数字特征；第4～7章为数理统计部分，内容包括抽样分布、参数估计、假设检验、回归分析；第8章为Excel在统计分析中的应用。《应用概率与数理统计（第2版）》的编写从实际问题出发，引入基本概念，注重讲清楚概率与数理统计处理问题的思想和方法，强调方法的应用。例

概率和鞅

本书共分为基础 ; 鞅论 ; 特征函数三个部分, 其主要内容包括: 测度空间 ; 事件 ; 随机变量 ; 独立性 ; 积分 ; 期望 ; 一个简单的强大数定律 ; 乘积测度 ; 条件期望 ; 鞅 ; 收敛定理 ; 一致可积性 ; 应用等...