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东南大学陈明的随机研究

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简介：
《东南大学陈明的随机研究》一书聚焦于东南大学教授陈明在随机理论领域的研究成果与创新见解，深入探讨了概率论、随机过程及其应用等前沿课题。 东南大学随机过程课程（陈明授课）的课后习题答案和作业答案。

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  • 东南大学陈明的随机研究
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    《东南大学陈明的随机研究》一书聚焦于东南大学教授陈明在随机理论领域的研究成果与创新见解，深入探讨了概率论、随机过程及其应用等前沿课题。 东南大学随机过程课程（陈明授课）的课后习题答案和作业答案。
     
  • 东南大学研究生课程-_petri网
    优质
    本课程为东南大学研究生阶段的专业课程，专注于Petri网理论与应用的教学。学生将学习到建模、分析和设计复杂系统的相关知识与技能。 东南大学研究生课程提供了一门关于Petri网的PPT内容。这门课深入探讨了Petri网的相关理论及其应用，并通过详细的幻灯片向学生展示了这一领域的核心概念和技术细节，帮助学生更好地理解和掌握相关知识。
     
  • 2022年山东大学软件学院研究生随机算法课程
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    本课程为山东大学软件学院2022年开设的研究生级随机算法课程，旨在深入探讨随机化技术在算法设计中的应用与优势。 本段落介绍了计算机科学中的几个基本概念与问题。首先阐述了非确定图灵机的理论，并讨论了输入N(x)=0或N(x)=1的具体含义。接着解释了P类和NP类的概念，以及为什么说P是NP的一个子集。随后，文章探讨了顶点覆盖和集合覆盖的问题，并证明集合覆盖也是一个NPC问题（即NP完全问题）。最后简要介绍了Monte Carlo算法的应用。本段落内容选自2022年山东大学软件学院研究生随机算法课程的一部分。
     
  • 东南海大学随机过程习题解答
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    《东南海大学随机过程习题解答》一书主要针对东南海大学随机过程课程设计，提供了丰富且全面的练习题及其详细解析，旨在帮助学生深入理解和掌握随机过程理论与应用。适合概率统计及相关专业的学习者参考使用。 包括课件和课后习题答案，希望能对大家有所帮助。
     
  • 东南大学随机过程课程资料.zip
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    本资料为东南大学概率统计课程中《随机过程》部分的教学资源，包含讲义、习题集及往年考题解析，适合深入学习和研究。 随机过程是概率论与数理统计领域中的一个重要分支，在现代科学技术的多个学科中有广泛应用，如信号处理、物理学、工程学、经济学及生物学等领域。东南大学开设了一门研究生课程“随机过程”，由陈明教授主讲。该课程课件内容丰富，并结合实例解析，旨在帮助学生掌握随机过程的基本理论及其应用。 在随机过程中，核心概念包括独立同分布序列、平稳过程、马尔可夫过程、布朗运动及泊松过程等。其中，独立同分布序列是建立随机模型的基础，指的是多个随机变量彼此独立且具有相同的概率分布特性。理解这一基础有助于构建有效的随机模型。 所谓平稳过程是指其统计特征不随时间平移而改变的过程，例如均值和方差不变性以及相关函数仅依赖于时间间隔的特性，在气象学预测及金融数据分析中尤为重要。 马尔可夫过程是一种特别重要的随机过程类型，它指的是系统未来状态的概率只取决于当前的状态而非历史路径。这种性质在物理、化学、经济及计算机科学等众多领域都有广泛应用，如Google公司的PageRank算法就是基于这一原理构建的。 布朗运动是描述粒子连续时间内的无规则运动现象的一种方式，在金融学中常被用来模拟股票价格的变化趋势。 泊松过程则是指事件发生的次数遵循泊松分布的一类随机过程，无论是在交通流模型、保险精算还是排队理论等领域都具有重要的应用价值。 此外，课程还将深入讲解高斯过程、广义平稳过程和辛过程等更为复杂的类型。学习者将通过定义、性质及生成方法的学习来掌握各类特殊过程的特性和运用场景，并进一步了解特征函数与矩生成函数的相关知识。 通过本门课程的学习，学生能够更好地利用随机过程理论解决实际问题，例如信号检测、滤波预测以及控制系统设计等方面的问题。陈明教授的教学内容将紧密结合理论和实践案例，帮助学生深入理解随机过程的核心原理及其在科研及工程应用中的重要性。
     
  • 南京邮电大学研究生随机过程课程讲义
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    本讲义为南京邮电大学研究生教学资料，涵盖随机过程理论及其应用，旨在帮助学生深入理解并掌握相关学科的核心知识与技能。 南京邮电大学研究生随机过程课件由孔告化提供。
     
  • 期末考试资料：随机过程（东南大学）
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    本资料为东南大学期末考试专用《随机过程》复习材料，涵盖课程核心知识点与例题解析，助力学生高效备考，取得优异成绩。 随机过程是概率论的一个重要分支，在通信工程、物理学、经济学、统计学、控制理论以及计算机科学等领域有着广泛的应用。“期末考试资料”与“老师的讲义”对于深入学习东南大学的随机过程课程来说是非常宝贵的资源。 该领域的核心概念包括时间序列分析，概率分布，期望值和方差等。这些工具帮助我们理解数据随时间变化的趋势，并衡量随机变量的行为特征及其波动性。此外，自相关函数、协方差函数用于描述不同时间点上随机变量之间的统计关系；而平稳过程则指的是其统计特性不受时间平移影响的过程类型。 马尔科夫过程是一种特殊的随机过程，具有“无记忆”性质——即未来的状态仅依赖于当前的状态，并不受到之前历史的影响。常见的例子包括布朗运动（金融学中的Black-Scholes模型基础）、泊松过程和Wiener过程等，后者是连续时间下布朗运动的数学形式化表述，在理解扩散现象与随机微分方程中具有重要作用。 老师提供的讲义通常会详细解释这些基本概念，并可能涉及更深入的内容如定义、图形说明及实例分析。同时，“期末考试资料”部分则能帮助检验你对所学知识的理解程度，通过解题练习可以更好地掌握如何将理论应用于实际问题的解决过程中，这对于准备期终考来说至关重要。 在复习随机过程时，请注意以下几个方面： 1. 理解基本概念和性质如平稳性、独立增量及Markov特性； 2. 掌握常见随机过程（例如泊松、布朗运动与Wiener）的定义及其特征。 3. 学习并熟练掌握相关函数，包括自相关和协方差函数等计算方法。 4. 熟悉模拟技术如蒙特卡洛法的应用技巧。 5. 尝试运用所学知识解决实际问题，在诸如信号处理、金融模型构建及网络流量分析等领域。 通过深入学习以上内容，并结合老师的讲义与练习题，相信你能在期末考试中取得优异的成绩。记住理论联系实践是掌握随机过程的关键所在。祝你在学习过程中一切顺利！
     
  • 《知识图谱》研究生课程——东南大学 KnowledgeGraphCourse
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    《知识图谱》是面向研究生的专业课程，由东南大学开设。本课程深入探讨知识图谱理论、构建技术及其应用实践，旨在培养学生的科研能力和创新思维。KnowledgeGraphCourse提供丰富的学习资源与互动平台，助力学生掌握前沿科技，推动学术研究和行业进步。 针对研究生、研究人员及工程师的系统性知识图谱课程介绍如下： **东南大学《知识图谱》研究生课程** - **时间**: 春季学期（2月下旬至5月中旬） - **地点**: 东南大学九龙湖校区 ### 第1讲 知识图谱概论 日期：2019年3月1日, 2019年3月8日 内容： - 知识图谱的起源和发展 - 知识图谱与深度学习的区别和联系 - 知识图谱、关系数据库及传统专家库之间的对比分析 - 知识图谱的本质及其核心价值探讨 - 介绍知识图谱的技术体系框架 - 典型的知识图谱案例分享 - 探讨知识图谱的应用场景 ### 第2讲 知识表示 日期：2019年3月15日 内容： - 概述知识表示的概念和重要性 - 介绍语义网络、产生式系统框架等经典方法以及形式化概念分析的理论基础 - 探讨描述逻辑与本体语言在现代知识图谱中的应用 - 统计学视角下的表示学习技术 ### 第3讲 知识建模 日期：2019年3月15日, 2019年3月22日 内容： - 深入讲解本体的概念及其在知识图谱中的作用 - 探讨知识建模的方法，包括但不限于本体工程和本体学习技术 课程资料下载链接未提供，请直接联系授课教师获取。