本书系统阐述了在工程数值模拟中如何利用GPU并行计算加速大规模矩阵计算的核心原理与技术。本书第1-3章主要内容为GPU并行计算的环境搭建和基础架构，系统介绍了CPU/GPU架构差异和CUDA编程模型、GPU环境配置及Python接口PyCUDA的搭建，帮助读者快速入门。第4-5章深入解析核函数设计、线程组织与管理(网格、线程块、线程束)，以及GPU多层次存储体系(全局内存、常量内存、纹理内存、共享内存等)的访问机制与优化策略。第6-8章介绍了具体的矩阵计算GPU编程实践，涵盖矩阵基本运算(加、乘、转置等)的CPU(C++/Python)与GPU实现方法(CUDA核函数/cuBLAS库)，介绍了大型稀疏矩阵的压缩存储格式(COO/CSR/EL等)原理与编程实现。第9-11章介绍了矩阵计算的高阶应用与求解GPU编程方法和应用，系统讲解了矩阵分解(LU/Cholesky/QR/SVD)理论，以及基于cuSolver库实现稠密/稀疏线性方程组的GPU并行求解方法，基于迭代法(CG法/PCG法)的GPU算法设计与优化技术。本书旨在帮助读者掌握利用GPU并行计算技术加速工程计算的核心方法，为处理现代大规模复杂工程问题提供强有力的工具。

本书系统阐述了在工程数值模拟中如何利用GPU并行计算加速大规模矩阵计算的核心原理与技术。本书第1-3章主要内容为GPU并行计算的环境搭建和基础架构，系统介绍了CPU/GPU架构差异和CUDA编程模型、GPU环境配置及Python接口PyCUDA的搭建，帮助读者快速入门。第4-5章深入解析核函数设计、线程组织与管理(网格、线程块、线程束)，以及GPU多层次存储体系(全局内存、常量内存、纹理内存、共享内存等)的访问机制与优化策略。第6-8章介绍了具体的矩阵计算GPU编程实践，涵盖矩阵基本运算(加、乘、转置等)的CPU(C++/Python)与GPU实现方法(CUDA核函数/cuBLAS库)，介绍了大型稀疏矩阵的压缩存储格式(COO/CSR/EL等)原理与编程实现。第9-11章介绍了矩阵计算的高阶应用与求解GPU编程方法和应用，系统讲解了矩阵分解(LU/Cholesky/QR/SVD)理论，以及基于cuSolver库实现稠密/稀疏线性方程组的GPU并行求解方法，基于迭代法(CG法/PCG法)的GPU算法设计与优化技术。本书旨在帮助读者掌握利用GPU并行计算技术加速工程计算的核心方法，为处理现代大规模复杂工程问题提供强有力的工具。

本书是一本专为研究生和高年级本科生设计的教材, 全面介绍时间序列数据的状态分析、事件分析和过程分析等内容。本书不仅涵盖时间序列数据分析的基本理论和技术, 还广泛涉及其在金融医疗、交通和能源等多个行业中的应用。本书的目的在于帮助读者深刻理解和掌握时间序列数据的处理技术及其在不同实际场景中的应用方法。本书详细阐述时间序列数据分析的基本概念、理论及常用技术, 使其成为学习该领域知识的理想选择。

本书是一本专为研究生和高年级本科生设计的教材, 全面介绍时间序列数据的状态分析、事件分析和过程分析等内容。本书不仅涵盖时间序列数据分析的基本理论和技术, 还广泛涉及其在金融医疗、交通和能源等多个行业中的应用。本书的目的在于帮助读者深刻理解和掌握时间序列数据的处理技术及其在不同实际场景中的应用方法。本书详细阐述时间序列数据分析的基本概念、理论及常用技术, 使其成为学习该领域知识的理想选择。

本书作者依托教学实践经验与学科知识体系，精心编写了这本概率论与数理统计作业本。本书突破传统题型单一的局限，内容涵盖填空题、选择题、判断题及计算题等多元题型。每道题目均经过严谨设计，旨在帮助读者深化理论认知、提升解题能力，实现对知识体系的全面梳理与精准把握，是课堂学习与考研复习的优质辅助资料。

本书作者依托教学实践经验与学科知识体系，精心编写了这本概率论与数理统计作业本。本书突破传统题型单一的局限，内容涵盖填空题、选择题、判断题及计算题等多元题型。每道题目均经过严谨设计，旨在帮助读者深化理论认知、提升解题能力，实现对知识体系的全面梳理与精准把握，是课堂学习与考研复习的优质辅助资料。

本书主要内容包括事件与概率、离散型随机变量、连续型随机变量、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、点估计、假设检验、方差分析和回归分析、Excel 在统计分析中的应用等九章，章末增加了一定量的习题，其中大多数是近年来的考研试题，另外有些习题是来自保险实务、工业生产等现实生活中的问题，这些习题对学生在学习中理论联系实际具有很大的启发和帮助。本书可供高等学校数学类专业和统计学类专业作为教材使用，也可供教学参考。

本书主要内容包括事件与概率、离散型随机变量、连续型随机变量、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、点估计、假设检验、方差分析和回归分析、Excel 在统计分析中的应用等九章，章末增加了一定量的习题，其中大多数是近年来的考研试题，另外有些习题是来自保险实务、工业生产等现实生活中的问题，这些习题对学生在学习中理论联系实际具有很大的启发和帮助。本书可供高等学校数学类专业和统计学类专业作为教材使用，也可供教学参考。

从一些经典的益智游戏或挑战出发，见识（熟悉）和体会计算思维（主要是其中的逻辑思维和算法思维）的若干观念和要点，是本书编写的初衷和追求。本书挑选了32个游戏或挑战，实现学习和体会计算思维观念和要点的目标。它们本身相互独立，读者可以任意顺序阅读，没有前后依赖关系。问题是指对该游戏的一般化推广，即“泛化”，在分析的基础上总结数学原理，进而形成算法和程序（主要是Python代码），实现面向问题求解、提炼和展示计算思维要点的融会贯通。本书既可以作为数学或算法方面的普及读物，也可以作为高校学生“计算思维”课程的教材，还可以作为中小学生信息技术课程或者编程课程的参考资料。

从一些经典的益智游戏或挑战出发，见识（熟悉）和体会计算思维（主要是其中的逻辑思维和算法思维）的若干观念和要点，是本书编写的初衷和追求。本书挑选了32个游戏或挑战，实现学习和体会计算思维观念和要点的目标。它们本身相互独立，读者可以任意顺序阅读，没有前后依赖关系。问题是指对该游戏的一般化推广，即“泛化”，在分析的基础上总结数学原理，进而形成算法和程序（主要是Python代码），实现面向问题求解、提炼和展示计算思维要点的融会贯通。本书既可以作为数学或算法方面的普及读物，也可以作为高校学生“计算思维”课程的教材，还可以作为中小学生信息技术课程或者编程课程的参考资料。

本书内容主要包括概率论的基本知识、随机过程的基本概念、随机微分、随机积分、随机微分方程、平稳随机过程、平稳时间序列、马尔科夫链、连续参数马尔可夫链和马尔可夫决策过程等。各章后配有习题, 书后附有习题答案。

本书内容主要包括概率论的基本知识、随机过程的基本概念、随机微分、随机积分、随机微分方程、平稳随机过程、平稳时间序列、马尔科夫链、连续参数马尔可夫链和马尔可夫决策过程等。各章后配有习题, 书后附有习题答案。