本书主要内容包括：混合模型和马尔可夫链；隐马尔可夫模型；假设检验；基于隐马尔可夫模型的大范围多重检验方法；基于高阶隐马尔可夫模型的大范围多重检验；基于隐半马尔可夫模型的大范围多重检验等。

本书主要内容包括：混合模型和马尔可夫链；隐马尔可夫模型；假设检验；基于隐马尔可夫模型的大范围多重检验方法；基于高阶隐马尔可夫模型的大范围多重检验；基于隐半马尔可夫模型的大范围多重检验等。

本书主要介绍数值分析的基本方法以及研究成果，包含代数插值、函数拟合、数值积分与微分、解线性代数方程组的直接法、解线性代数方程组的迭代法、解非线性方程的迭代法、常微分方程初值问题的数值解法、矩阵特征值与特征向量的计算等基本内容。

本书主要介绍数值分析的基本方法以及研究成果，包含代数插值、函数拟合、数值积分与微分、解线性代数方程组的直接法、解线性代数方程组的迭代法、解非线性方程的迭代法、常微分方程初值问题的数值解法、矩阵特征值与特征向量的计算等基本内容。

本书第一章介绍了数学建模的意义和内涵，第二章主要介绍一些基本的模型，第三章和第四章则是从两个部分谈了一些模型的案例，最后一章主要介绍建模如何开展和实施。为了凸显数学的应用性和职业性，本书通过典型案例，让学生真正理解数学建模全过程，不断丰富数学活动经验，增强运用数学解决问题的能力。

本书第一章介绍了数学建模的意义和内涵，第二章主要介绍一些基本的模型，第三章和第四章则是从两个部分谈了一些模型的案例，最后一章主要介绍建模如何开展和实施。为了凸显数学的应用性和职业性，本书通过典型案例，让学生真正理解数学建模全过程，不断丰富数学活动经验，增强运用数学解决问题的能力。

该书共有八章，分别为密度函数估计的积分风险的下界、满足微分不等式的函数的非参数估计、渐近极小极大化图像重建问题、高斯白噪声中的适应估计问题、带有任意噪声的随机近似、非参数中位数的伪值和极小化极大滤波算法、遍历过程经验测度的巨大偏差、渐近最优序贯实验设计。该书适合高等院校的师生及数学爱好者参考阅读。

该书共有八章，分别为密度函数估计的积分风险的下界、满足微分不等式的函数的非参数估计、渐近极小极大化图像重建问题、高斯白噪声中的适应估计问题、带有任意噪声的随机近似、非参数中位数的伪值和极小化极大滤波算法、遍历过程经验测度的巨大偏差、渐近最优序贯实验设计。该书适合高等院校的师生及数学爱好者参考阅读。

本书主要内容包括：概率论基础、抽样与抽样分布、参数估计、假设检验、回归分析、方差分析和正交试验设计、多元统计应用。本书根据研究生教学的特点精心选材，通过问题的引入、描述和分析阐明数理统计方法的基本思想及实际应用。全书内容简明扼要，清晰易懂。除基本教学内容外，《应用数理统计(第四版)》突出了研究生教育的探索性和启发性，在每章内容后都附加了延伸阅读和思考题。

本书主要内容包括：概率论基础、抽样与抽样分布、参数估计、假设检验、回归分析、方差分析和正交试验设计、多元统计应用。本书根据研究生教学的特点精心选材，通过问题的引入、描述和分析阐明数理统计方法的基本思想及实际应用。全书内容简明扼要，清晰易懂。除基本教学内容外，《应用数理统计(第四版)》突出了研究生教育的探索性和启发性，在每章内容后都附加了延伸阅读和思考题。

本书介绍了基础性和应用较广的数值计算方法，包括数值计算的基本问题、函数的插值与逼近、数值积分和数值微分、矩阵特征值问题的计算、常微分方程数值问题的数值解法、科学计算案例等。

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