Advertisement

《随机分析学基础》（第二版）——黄志远

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
《随机分析学基础》(第二版)由黄志远编著，系统介绍了随机过程、随机积分及随机微分方程等核心理论知识，适合数学及相关专业研究生学习参考。 随机分析学基础

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 《随机分析学基础》（第二版）——黄志远
    优质
    《随机分析学基础》(第二版)由黄志远编著，系统介绍了随机过程、随机积分及随机微分方程等核心理论知识，适合数学及相关专业研究生学习参考。 随机分析学基础
     
  • 《随机信号分析基础》第二章习题解答
    优质
    本章节提供《随机信号分析基础》第二章的详细习题解析，涵盖概率论基础、随机变量及其分布等内容，旨在帮助读者深化理解与应用。 川大电子随机信号分析基础第二章习题答案（王永德编）
     
  • 《李群基础（第二版）》黄宣国 著 2007年出版
    优质
    《李群基础（第二版）》由复旦大学数学系教授黄宣国编著，该书于2007年出版。本书系统地介绍了李群的基本概念、理论和方法，适合高年级本科生及研究生学习参考。 《李群基础》是黄宣国在多年讲授“李群与李代数”课程的讲义基础上逐步修订而成的一本入门教材。本书涵盖了微分流形的基本介绍、拓扑群的基础理论、李群及李代数的知识，以及半单纯李代数的核心内容，并介绍了关于表示论的一些基本概念。为了便于读者理解，《李群基础》在原版的基础上进行了修改和补充，在第三至第五章中增加了适当的习题。 《李群基础》适用于数学研究领域的大学教师与研究生作为教材使用，同时也适合从事理论物理研究的专业人员参考学习。该书是复旦大学数学研究生教学用书中的一部分，系列书籍还包括《现代概率论基础》、《泛函分析教程》等。
     
  • 具体数学：计算机科学基础（第二版）
    优质
    《具体数学》是计算机科学家必备的经典教材，详细讲解了离散数学的核心概念和实用技术。本书通过丰富的例题与习题，帮助读者掌握解决复杂问题的方法论，适合编程爱好者及专业学者研读。 《具体数学 计算机科学基础（第2版）》，我找到的最清晰版本。
     
  • 计算机图形学算法基础（第二版）
    优质
    《计算机图形学算法基础（第二版）》系统地介绍了计算机图形学的基本理论和核心算法，涵盖了从几何建模到图像渲染等多个方面。 这本书全面介绍了计算机图形学中的各种基础算法实现，是提高技能的优秀选择。
     
  • 非平稳随机信号的分析和处理（第二版）
    优质
    《非平稳随机信号的分析和处理（第二版）》深入浅出地介绍了非平稳随机信号的各种理论与应用技术，涵盖时频分析、小波变换等方法，适用于科研人员及工程技术人员参考学习。 《非平稳随机信号分析与处理（第二版）》是由王宏禹编写的书籍。这本书深入探讨了非平稳随机信号的分析方法和技术，并提供了详细的理论背景以及实用的应用案例，是相关领域研究者的重要参考书之一。
     
  • 统计学习基础（英文版·第二版）
    优质
    《统计学习基础（英文版·第二版）》全面介绍了统计学习的核心概念与方法，包括回归、分类及模型选择等内容，是相关领域的经典教材。 《统计学习的基础》是统计学领域的一本权威著作，在经过多年的应用与研究后获得了广泛的认可。该书全面介绍了从监督学习到非监督学习的各种统计方法，并强调了对概念的理解而非复杂的数学推导，对于数据挖掘、机器学习以及生物信息学等领域的研究人员同样具有重要价值。 书中还探讨了统计学与其他领域如数据挖掘、机器学习和生物信息学之间的联系与区别。这些学科虽然用词不同，但共享着许多基础理论框架，帮助读者更好地理解各种算法和技术背后的原理。 随着大数据时代的到来，计算能力和信息技术的进步产生了海量的数据资源，涉及医学、生物学、金融等多个行业。这催生了新的统计工具以及数据挖掘和机器学习等新兴领域的发展需求。 书中介绍了多种重要的学习方法，包括神经网络、支持向量机、分类树及Boosting算法，并首次全面讨论了后者。新版本中还增加了图形模型、随机森林、集成方法等多种新颖主题如最小角回归和Lasso路径算法的介绍。 本书作者之一Trevor Hastie 和 Robert Tibshirani 是斯坦福大学统计学教授，他们在广义加性模型及RS-PLUS软件环境方面做出了重要贡献。Hastie还发明了主曲线与曲面方法；而Robert Tibshirani提出了Lasso方法，并参与开发了自助法技术。 Jerome Friedman 则是多种数据挖掘工具的共同开发者，包括CART（分类和回归树）、MARS（多元自适应回归样条）等。这些算法被广泛应用于预测与分类任务中。 此外，《统计学习的基础》还讨论了处理“宽数据”时的方法论问题，涵盖多测试及假发现率等内容，在生物信息学领域尤为实用。 书中强调理论知识的实际应用价值，并通过丰富的实例和色彩插图来增强理解力。三位作者——Trevor Hastie、Robert Tibshirani 和 Jerome Friedman ——凭借他们各自的研究成果对统计学及相关领域的进步做出了重要贡献，使得本书成为学习这些学科不可或缺的参考书目之一。 综上所述，《统计学习的基础》不仅为读者提供了坚实的理论基础，也通过丰富的实例和最新研究成果展示了其在机器学习及其他相关领域中的广泛应用。
     
  • 变分法基础（第二版）- 老大中
    优质
    《变分法基础》(第二版)是由老大中撰写的一本深入浅出介绍变分法理论及其应用的专业书籍。新版增加了最新的研究成果和实例，适合数学及相关专业的高年级本科生、研究生阅读使用。 《变分法基础（第3版）》由老大中编著，是一本关于变分法的专著，全面介绍了该领域的基本理论及其应用。本书旨在为高等院校研究生及高年级大学生提供学习变分法课程的教学材料或参考书目，使他们能够掌握这一学科的基本概念和计算方法。 书中涵盖了预备知识、固定边界的变分问题、可动边界的变分问题、泛函极值的充分条件、条件极值的变分问题等主题。此外还涉及参数形式下的变分问题以及力学中的相关原理及其应用，同时引入了含向量和张量的泛函变分理论，并提供了相应的欧拉方程组及自然边界条件。 作者多年研究成果在此书中得到了体现，提出了完全泛函极值函数定理，并通过这一研究工作统一了解决各种欧拉方程的方法。这些创新性内容不仅扩展了该领域的应用范围，还为读者提供了一个更广阔的研究视角和方法论指导。 本书适合教师、科研工作者及对该领域感兴趣的学者参考使用。书中概念表述清晰明确，逻辑条理分明，并且包含了大量的例题与习题以辅助学习过程。此外，《变分法基础（第3版）》附有中英文索引以及各章节共计315道习题的详细解答供读者查阅和练习。
     
  • 计算机图形学基础教程(Visual+C++版·第二版).rar
    优质
    本书为《计算机图形学基础教程》第二版，采用Visual C++编程环境进行讲解。内容涵盖基本概念、算法及应用实例，适合初学者和专业人员参考学习。 《计算机图形学基础教程（Visual+C++版）》第2版.rar
     
  • 《SPSS统计分析基础教程》(第二版)案例数据
    优质
    《SPSS统计分析基础教程》(第二版)案例数据是配合该教材使用的实践资料集，涵盖广泛的数据实例与应用案例，旨在帮助学习者掌握并熟练运用SPSS进行数据分析。 《SPSS统计分析基础教程》第2版包含丰富的案例数据供学习者实践操作。这些案例覆盖了从入门到高级的多种统计方法和技术，帮助读者深入理解和掌握SPSS软件的各项功能与应用技巧。通过实际数据分析练习，学生可以更好地将理论知识应用于实践中，提高解决复杂问题的能力。