多维随机变量与随机过程
1. 引言
在现实世界中，许多现象和过程都涉及到多个随机变量的相互作用。例如，股票市场的价格波动、天气系统的变化、网络流量的波动等，这些都可以通过多维随机变量和随机过程来描述和分析…
数学基础
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统计推断基础
引言
在计算机科学和软件工程中，统计推断是一种重要的数据分析方法，它帮助我们通过样本数据对总体进行推断和决策。本章将介绍统计推断的基本概念，包括抽样方法与抽样分布、参数估计、假设检验，以及统…
回归分析与实验设计
1. 引言
在数据科学和机器学习领域，回归分析是一种强大的统计工具，用于探索变量之间的关系。无论是预测房价、分析销售趋势，还是评估药物效果，回归分析都能提供有价值的见解。此外，实验设计…
蒙特卡洛方法与随机模拟
1. 引言
在计算机科学和数学中，蒙特卡洛方法是一种通过随机采样来解决复杂问题的技术。它广泛应用于物理、金融、工程、人工智能等领域。本章将介绍蒙特卡洛方法的基本概念，包括随机数生成…
数值计算基础与误差分析
1. 引言
在计算机科学和工程领域，数值计算是一个非常重要的部分。无论是科学计算、数据分析还是机器学习，数值计算都扮演着关键角色。然而，由于计算机的存储和处理能力有限，数值计算中不…
线性系统求解与矩阵计算
引言
在计算机科学和工程领域，线性代数是一个基础且重要的数学工具。线性系统求解与矩阵计算是线性代数的核心内容之一，广泛应用于机器学习、数据科学、图像处理、物理模拟等领域。本章将介绍…
计算机基础 – 数学基础（中级）：插值与逼近
1. 引言
在计算机科学中，插值与逼近是解决数据拟合、函数近似和图像处理等问题的关键技术。插值是通过已知数据点构造一个函数，使其通过这些点；而逼近…
数值积分与微分方程
1. 引言
在计算机科学和工程领域，数值积分和微分方程是解决实际问题的重要工具。数值积分用于近似计算函数的积分值，而微分方程则用于描述动态系统的行为。本章将介绍数值积分的基本方法、常微…
优化方法
1. 引言
优化方法是数学和计算机科学中的一个重要领域，广泛应用于机器学习、工程、经济学等多个领域。优化问题的核心在于寻找一个函数的最小值或最大值。根据问题的不同，优化方法可以分为无约束优化、约…
线性代数基础 – 向量
1. 引言
在计算机科学中，线性代数是一个非常重要的数学分支，而向量则是线性代数中最基本的概念之一。无论是图形处理、机器学习、数据分析，还是物理引擎的开发，向量都扮演着…