本书共7章，分为3部分：第1章为概率论基础部分，回顾本科相关知识并补充所需的一些扩展知识；第2、3、4章为数理统计部分，内容涵盖数理统计基本概念和统计推断的两大主题——参数估计和假设检验；第5、6、7章为随机过程部分，内容涵盖随机过程基本概念和在应用中占主导地位的马尔科夫过程和二阶矩过程。

本书以线性系统理论为主线介绍了现代控制理论的基础知识，内容包括控制理论的发展、研究范围，现代控制的数学基础，线性控制系统的状态空间描述、可控性与可观性，线性定常系统的反馈结构及状态观测器，系统稳定性及其李雅普诺夫稳定性等，并将MATLAB语言的知识穿插到各章节内容中，有利于培养学生利用计算机解决实际问题的能力。本书重难

本书主要介绍了线性二阶锥互补问题的矩阵分裂法和随机线性二阶锥互补问题的求解方法。对于线性二阶锥互补问题，提出了一种正则化并行矩阵分裂法，正则化参数是单调递减趋于零的，在合适的条件下，新算法具有收敛性，而且算法可以并行实现，特别是子问题能够精确求解。对于随机线性二阶锥互补问题，利用不同的二阶锥互补函数和期望残差极小化模型

"本书根据高等院校理工、农林和经济管理等非数学类本科专业概率论与数理统计的最新教学大纲及考研大纲编写而成，注重数学概念的实际背景，强调数学的思想与方法，联系理论与实际，服务于专业课程。 本书分为三部分，第1～5章为第一部分，介绍概率论的基础知识，包括：随机事件及其概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量

《高等概率论》从Kolmogorov公理化体系出发,主要讲授高等概率论的基础概念和基本方法,分概率论、随机过程和鞅论三部分内容.《高等概率论》共十章,具体包括绪论、概率空间与随机变量、分布与积分、条件数学期望、随机变量列的收敛、特征函数及其应用、随机过程基础、鞅论基础、可选时定理的应用、随机点过程等.《高等概率论》在内

在排序问题的研究中,一方面问题模型求解方法的多样性,另一方面实际的生产和服务需求使得问题新模型不断涌现,使得经典排序的基本假设被不断突破.工时可变的排序问题,是一类非常重要的非经典排序问题.《工时可变的排序模型与算法》介绍了工时可变排序问题的重要性和现实意义,介绍了三类工时可变的排序问题,以及在重新排序中的应用.《工时

本书根据编者多年的双语教学经验编写，介绍了概率论与数理统计的基本概念、原理、计算方法，以及实际应用。在编写过程中，吸取了国内外优秀教材的优点，注重理论与实践相结合，系统性强，图例丰富，突出统计思想，着力培养学生分析问题和解决实际问题的能力。本书主要内容包括概率与随机事件、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量

本书内容包括金融统计分析案例、经济统计分析案例、机器学习方法案例、生物医学统计分析案例和变量选择与预测模型案例。通过学习书中的案例，读者能够在掌握一定的统计学理论、统计方法和计算方法的基础上，熟练、正确地综合应用统计专业知识去发现、分析和解决问题。书中的案例配有数据（或模拟数据）和实现代码，登录华信教育资源网（www.

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