马尔科夫过程导论 英文 【数理化】

本书是Springer研究生数学教程第230卷，本书以严格但又很基础的方式讲述了可数状态空间上的马尔科夫过程理论。对于有基本数学背景的工程、经济、物理和生物领域的学生都是很容易学懂的。...

现代动力系统理论导论 第1卷 世界数学精品译 【数理化】

动力系统导论 【数理化】

本书概括地介绍了动力系统的基础理论知识与基本研究方法。全书分为两部分：第一部分主要介绍非线性常微分方程的各个方面，第二部分主要介绍与叠函数有关的内容。两部分无先后之分，书中每一章的内容均按照“基本...

经典可积系统导论 【数理化】

可积系统在数学物理、理论物理、统计物理乃至凝聚态物理中有着广泛的应用。本书系统全面地介绍了经典可积系统理论，讨论了各种各样的求解方法，并解释了各方法之间的相互联系。...

模式识别导论 【数理化】

本书按照统计模式识别、句法模式识别、模糊模式识别法和神经网络模式识别法四大理论体系组织，其中统计模式识别是模式识别的经典内容和基础知识，模糊模式识别法和神经网络模式识别法两部分反映了模式识别学科...

实验化学导论 技术与方法 【数理化】

本书内容包括绪论、化学实验基础知识、化学实验基本操作技术和方法、物质的分离提纯技术和方法、化学定量分析技术和方法、热力学测量技术与方法、电磁光学测量技术与方法及、微机在化学实验中的应用等八章...

黎曼-芬斯勒几何导论 【数理化】

本书适用于数学专业的研究生。本书已是第四版，前几版中出现的一些错误已经被更正。尤其是在前几版中出现的同调分类定理的分裂构造法已被正确的证明方法所取代，且容许短正合列的公理已经得到修正。...

现代数学基础丛书 线性代数群表示导论 上 【数理化】

模式识别导论 【数理化】

本书是关于模式别理论和方法的一本教材，系统地介绍了模式识别的基本理论和基本方法。内容以当前被广泛应用的统计模式识别技术为主，兼顾模糊模式识别和现代模式识别中的核方法，重点放在统计模式识别的核心问题...

应用随机过程 概率模型导论 【数理化】

本书主要内容有随机变量、条件概率及条件期望、离散及连续马尔可夫链、指数分布、泊松过程、布朗运动及平稳过程、更新理论及排队论等；也包括了随机过程在各领域中的应用。本书有约700道习题，其中带星号的习...