本书从概率论和随机过程的发展历史出发，以随机过程的概率论基础、随机过程基本理论、随机过程的时域和频域分析原理等为主要内容。本书共7章。第1章介绍了随机过程的概率论基础；第2章介绍了随机过程的基本概念和理论；第3章介绍了平稳随机过程的功率谱；第4章介绍了随机过程与系统；第5章介绍了通信中的窄带随机过程；第6章介绍了离散时

本书从一道数学冬令营试题作为切入点，深入浅出地向读者介绍了群论中约当-霍尔德定理，介绍了群公理体系及典型实例，探讨了子集合满足群条件的特性，并建立了子群判定准则，还深入分析了在共轭作用下保持稳定的特殊子群，为商群构造奠基，引入了算子概念扩展传统群论框架，还专门论述了合成群列理论在有限群研究中的突破性应用，最后“约当-霍

本书聚焦表示论领域的前沿内容，深入探讨了无限维经典群的表示，涉及包络代数与Yangians等相关理论，还深入研究了与无限维群关联的半群。在李代数部分，分析了李代数的有限维表示，还涵盖了恩赖特-瓦拉达拉扬u(p，q)模的酉性、直线上n阶李导数、盖尔范德-迪基中括号的张量含义，以及无线维流形上的几何词汇与谐波分析，为表示论

本书可供大学一年级新生使用，也可供考研学生复习使用。涉及：行列式、矩阵、向量、线性方程组、特征值与特征向量相关知识点、习题详解。

全书分两部分，共十五章。第一部分为数据力学基础与方法，含6章，包括绪论、概率论与数理统计初步、非线性优化与变分法、数据力学之机器学习、数据力学之数据分析、数据力学之神经网络。第二部分为数据力学的工程应用，含9章，包括数据力学中数据驱动的建模方法、物理信息神经网络、数据力学在力学控制方程建模中的应用、数据力学在力学宏观本

本书结合现有教学的实际要求分为四个部分：(1)每章教学目标及重点;(2)典型例题解析;(3)章节习题练习部分;(4)综合测试题。学习指导旨在辅助学生进行《高等数学》教材的学习与巩固。

本教材可分为极限与连续、导数与微分、函数的积分、微分方程、空间解析几何与向量代数、无穷级数6个模块。以极限为主线介绍一元函数、多元函数微积分学，穿插空间解析几何与向量代数、无穷级数内容。讲述符合认知规律，以几何直观、物理背景或典型例题作为引入数学基本概念的切入点；对重要概念、定理和难点从多侧面剖析，使难点分散，便于学生

本书通过本门课程的学习，实现传授知识和发展能力两方面的教学目的，积极为学生终身学习搭建平台、拓展空间。既考虑人才培养的应用性，又使学生具有一定的可持续发展性。全书共分七章，内容覆盖函数、导数与微分、导数的应用、不定积分、定积分、空间解析几何等内容。

本书提出一系列改进算法，包括基于改进距离相关系数的属性加权多项式朴素贝叶斯算法、类依赖属性加权算法及混合属性选择与加权算法，有效优化属性权重、提升分类精度并降低计算成本。同时，结合贝叶斯网络与神经网络，进一步增强模型精度与鲁棒性。

本书共包括13章，内容包括：从一位奥数生的经历谈起，偏微分方程概述，偏导数的定义与计算，偏微分方程的基本概念，偏微分方程简史，存在性定理，关于微分方程的存在性定理，柯瓦列夫斯卡娅的幂级数方法，柯西-柯瓦列夫斯卡娅定理，PDE分析柯西-柯瓦列夫斯卡娅定理，偏微分方程系统的积分存在定理，柯西问题（常系数），盖夫雷空间中抽象