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《Origin數(shù)據(jù)分析、科技繪圖與可視化從入門到精通》以OriginPro2024b中文版為軟件平臺，結合作者多年的數(shù)據(jù)分析經驗，通過大量科研場景下的應用實例，詳細介紹Origin在科研數(shù)據(jù)處理與科學數(shù)據(jù)可視化中的使用方法與技巧。全書共11章，第1～3章主要講解Origin的基礎知識，包括Origin的操作界面、文件管

本書介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、基本理論和基本方法，內容包括：隨機事件與概率、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征與極限定理、數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、參數(shù)估計、假設檢驗、回歸分析與方差分析.每章均配有習題，并補充了近年來的碩士研究生招生考試試題，書末附有習題參考答案，供學生學習時參考. 本書可以

本書是一本由張宇主編的考研數(shù)學圖書，書中特別強調全面貫徹數(shù)學基本功的訓練，明確給出考研大綱中規(guī)定的所有考試目標。所有的問題都是按照考試要求，并在考綱內提出，同時又符合近年來考研試題命題新穎的風格�？佳袛�(shù)學重要考點、重點題型全覆蓋，給出相應的題型對考點進行具體闡述，并適當配以注釋和批注，說明考試中�？嫉姆绞胶鸵壮霈F(xiàn)的錯誤

本書比較全面地介紹了演化多目標優(yōu)化與智能計算相關的基本理論、方法、以及作者團隊在演化多目標優(yōu)化與智能計算領域過去近十年的主要研究成果。全書共12章，第1-2章主要內容為簡單介紹多目標優(yōu)化的問題、基本概念和復雜多目標優(yōu)化和智能計算問題相關的基礎知識；第3-7章主要介紹了作者提出的一些先進的演化多目標優(yōu)化算法以及相關應用；

本書基于近年來概率統(tǒng)計課程教學改革及碩士研究生入學考試變化趨勢編寫而成。本書共7章，前4章為概率論部分，主要包括概率定義及性質、概率分布、隨機變量數(shù)字特征及中心極限定理。后3章為數(shù)理統(tǒng)計部分，主要包括參數(shù)估計方法和假設檢驗方法。本書巧妙地將理論講解與相關案例視頻解析(以二維碼的形式呈現(xiàn))融合在一起，提高學習效率和學習興

本書作為該領域入門教材，在內容上盡可能涵蓋模式識別基礎知識的各方面，全書共分為9章，第1章介紹了模式識別的基本概念、模式識別系統(tǒng)的組成；第2章介紹了模式識別中的線性分類器；第3章介紹了模式識別中的貝葉斯分類器；第4章介紹了模式識別中的概率密度函數(shù)估計；第5章介紹了模式識別中的典型的分類方法；第6章介紹了模式識別中的特征

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《試驗設計及最優(yōu)化》以方差分析、回歸分析原理及應用為基礎，系統(tǒng)介紹了完全析因設計、部分析因設計、響應曲面設計、混料設計和計算機試驗設計等方法的基本原理，并通過實際案例演示JMP軟件中試驗設計、數(shù)據(jù)分析及優(yōu)化方法的具體實現(xiàn)，旨在幫助讀者在理解基本原理的同時，快速掌握相關軟件，并應用科學與工程研究中。本書可作為材料、化工、

全書從內容上分為三大部分。第一部分主要介紹超啟發(fā)式算法的基礎理論，其中第1章介紹了超啟發(fā)式算法的內涵和分類，第2~第5章分別介紹了選擇構造類、選擇攝動類、生成構造類、生成攝動類這四類超啟發(fā)式算法，第6章從理論層面給出了超啟發(fā)式算法的嚴格定義和基本框架。第二部分重點介紹超啟發(fā)式算法在多種實際優(yōu)化問題中的應用，其中第7~第