本讲义共分五个部分.第一部分包括前六讲,简要介绍了概率论的基本概念、结论和方法.第二部分包括第七-十讲,介绍布朗运动的基本概念和性质.第三部分包括第十一-十八讲,其中第十一-十五讲介绍~Ito~随机积分的概念及其重要性质,例如特别重要的Ito等距、Ito乘积法则和Ito~链式法则.第十六--十八讲介绍Ito随机微分方程

1、概率论基础知识；2、基础理论：随机过程的引入（定义的引入、分类、平稳过程）、离散时间的Markov链（定义的引入、分类、不变测度、极限定理）、最优停时与鞅、连续时间的Markov链（定义的引入、Poisson过程、Renew过程、应用案例）、连续时间的随机过程（布朗运动）、随机分析及随机微分方程；3、应用案例分析：

本书主要包括高级运筹学的基本概念与基本理论、线性规划与灵敏度分析、整数规划、动态规划、目标规划、一维极值优化问题、无约束最优化方法、约束最优化方法、运筹学软件介绍等定量分析和优化的理论与方法。这些内容是经济管理类研究生应具备的基础知识，本书强调学以致用，以大量实际问题为背景引出各分支的基本概念、模型和方法，具有很强的实

试验设计是统计学最早的一个分支之一，是人们认识自然，了解自然的重要手段。在科学技术日益发展的今天，试验设计早已深入到农业，林业，化学，生物医药，计算机等领域，为其发展提供重要的理论支持，并对其实际应用提供大量可执行的操作方法。随着各领域的飞速发展，传统的实体试验已不能满足实际工作者的需要。计算机的飞速发展，逐渐改变了试

本书给出了数值分析的现代方法及Python程序实现，主要包括误差分析、解线性方程组的直接法和迭代法、矩阵特征值问题的计算、非线性方程求根、插值法与最小二乘拟合、数值积分和数值微分、常微分方程初值问题的数值解法、快速Fourier变换以及蒙特卡罗方法等。书中配有大量的例题及Python程序实现，每一章给出了阅读材料、习题

本书章节安排与“概率论与数理统计”普通教科书中的章节安排基本平行.书中每章的各节有内容要点与评注、典型例题以及习题.各章都设有专题讨论，每个专题以典型例题解析的方式阐述了围绕该专题的解题方法与技巧.每章末附有单元练习题，是在前各专题的引领下，对知识点融会贯通、综合运用的体现，它包含客观题和主观题，客观题的设置意在考查对

本书是结合工科数学教材《概率论与数理统计》编写的同步训练，共8章，主要内容包括：概率论的基本概念、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律及中心极限定理、样本及抽样分布、参数估计、假设检验等内容的配套习题以及详细解答.每章分为小节习题和自测题两大部分.附录1为2016—2023年全国硕士研究

"无论你是否具备数学与经济学专业知识，只要你对博弈论感兴趣，都可以翻翻这本书。在书中，我们结合案例、实验和故事，深入浅出地介绍博弈论基础知识，通过司空见惯的现象详细探讨什么是策略思维、为何要换位思考、如何处理竞争与合作等诸多互动行为规则。相信你在读完本书之后，对于经典的商业案例、尘封的历史故事，甚或身边的人情世故，会有

本书是在《模式识别与人工智能(基于MATLAB)》的基础上写作而成，为了适应模式识别算法的新发展、满足各层次读者的学习需求，在原有基础上增加了大量新内容，包括细化各章的内容和增加三种新算法。本书广泛涉及统计学、模糊控制、神经网络、人工智能等学科的思想和理论，将模式识别与人工智能理论和实际应用相结合，针对具体案例进行算法

所有应用学科都有一个共同特点：实践性。所有科技工作者都有一个共同目标：寻找事物的本质和变化规律。在科学研究中发现新规律、在实际生产中探索新工艺、在产品开发中寻求最佳决策等，试验是一项重要的实践活动。试验会产生大量的数据，如何利用数据洞悉事物的本质，如何构建合适的模型刻画事物的发展规律，这就是本书要叙述的主要内容。《试验