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控制系統:建模、分析與設計介紹了動態和控制系統的建模，以及幾種控制系統的特性、性能、穩定性、響應和設計的研究。本書各章的組織反映了典型的控制系統圖。每章以介紹開始，然后是學習目標，展示所需的知識，作為學習系統的輸入。章節內的主題討論作為教學教育，以獲得所需的知識。在每一章的末尾，都提供了一個總結，描述了在學習系統中學習到的內容和從預期結果中獲得的知識。多項選擇題和練習題是為了幫助學生評估他們的知識，作為反饋來提高對材料的學習。專門章節介紹控制系統的組成部分，動態系統和控制系統的建模，控制系統的特性和性能，以及控制系統的穩定性。學生學習根軌跡法，波德圖和奈奎斯特圖，控制系統設計，狀態變量模型和設計。控制系統是機械、航空航天、生物醫學、機電一體化和電氣等領域工程和技術本科學生的理想資源。學生應具有動力學、微分方程、拉普拉斯變換和矩陣方面的經驗。

//www.worldscientific.com/worldscibooks/10.1142/9260

這是一本關于線性代數和矩陣理論的書。雖然它是獨立的，但它最適合那些已經接觸過線性代數的人。我們還假設讀者已經學過微積分。然而，有些可選主題需要更多的分析。我認為線性代數可能是本科數學課程中討論的最重要的主題。這樣做的部分原因是它有助于統一這么多不同的主題。線性代數在分析、應用數學甚至理論數學中都是必不可少的。這是本書的觀點，而不是單純地介紹線性代數。這就是為什么有許多應用程序，其中一些相當不尋常。這本書的特點是在書的早期對決定因素進行了基本的和完整的處理。本書介紹了線性代數中使用的各種數值方法。這樣做是因為這些方法很有趣。這里的演示強調了它們工作的原因。它沒有討論有效地使用這些方法所必需的許多重要的數值考慮。這些考慮可以在數值分析文本中找到。在練習中，你可能偶爾會在開頭看到↑。這意味著你應該看看上面的練習。一些練習循序漸進地展開一個主題。還有一些練習在書中出現了不止一次。我故意這樣做，因為我認為這些說明了非常重要的主題，也因為有些人不會從頭到尾閱讀整本書，而是直接跳到中間。有一個關于Sylvester定理的出現不少于3次。文中也對其進行了證明。Cayley Hamilton定理有很多證明，一些在練習中。為了強調前一章已經完成的內容，本書還包括了一些練習。

//open.umn.edu/opentextbooks/textbooks/210

本書旨在為數學、物理科學、工程和相關領域的學生介紹概率論和數理統計。它基于作者25年的概率教學經驗，旨在幫助學生克服學習該學科的常見困難。這本書的重點是對理論的解釋，主要是用了許多例子。在可能的情況下，提供所述結果的證明。所有章節都以一個簡短的問題列表結束。這本書還包括幾個可選的更高級的主題部分。這本教科書非常適合概率論的第一課。內容:概率、條件概率和獨立隨機變量及其分布、隨機變量的運算、期望值、方差和協方差、隨機分布向量、極限定理、數理統計附錄書目索引。

自1948年引入信息論以來，信息論已被證明在分析與壓縮、存儲和傳輸數據有關的問題方面起著重要作用。例如，信息論允許分析數據通信和壓縮的基本限制，并在幾十年的實際通信系統設計中發揮了作用。近年來，在使用信息理論方法解決數據壓縮、數據通信和網絡之外的問題方面出現了復興，例如壓縮感知、數據獲取、數據分析、機器學習、圖挖掘、社區檢測、隱私和公平。在這本書中，我們探索了信號處理、機器學習、學習理論和統計的接口上的一系列廣泛的問題，其中源自信息論的工具和方法可以提供類似的好處。幾十年來，信息論在這一界面上的作用確實得到了承認。一個突出的例子是在1980年代使用互信息、度量熵和容量等信息理論量來建立估計的極大極小率。在這里，我們打算探索這個界面的現代應用，這些應用正在塑造21世紀的數據科學。

當然，標準信息理論工具與信號處理或數據分析方法之間有一些顯著的差異。從整體上說，信息論傾向于關注漸近極限，使用大的塊長度，并假設數據是由有限的比特數表示，并通過一個噪聲信道觀看。標準結果不關心復雜性，而是更多地關注通過可實現性和反向結果表征的基本限制。另一方面，一些信號處理技術，如采樣理論，專注于離散時間表示，但不一定假設數據是量化的或系統中有噪聲。信號處理通常關注的是最優的具體方法，即達到開發的極限，并具有有限的復雜性。因此，很自然地將這些工具結合起來，以解決更廣泛的問題和分析，包括量化、噪聲、有限樣本和復雜性分析。

這本書的目的是為新興的數據科學問題的信息理論方法的最近的應用提供一個綜述。本書的潛在讀者可能是信息理論、信號處理、機器學習、統計學、應用數學、計算機科學或相關研究領域的研究人員，或尋求了解信息理論和數據科學并在此界面上找出開放問題的研究生。本卷的特殊設計確保它可以作為研究人員和學生的教科書的最先進的參考。

這本書包含了16個不同的章節，由世界范圍內公認的領先專家撰寫，涵蓋了信號處理、數據科學和信息論界面上的各種各樣的主題。本書以信息理論的介紹作為其余章節的背景開始，也設置了貫穿全書使用的符號。接下來的章節被分為四類: 數據獲取(第2-4章)，數據表示和分析(第5-9章)，信息論和機器學習(第10和11章)，以及信息論、統計和壓縮(第12-15章)。最后一章，第16章，通過對范諾不等式在一系列數據科學問題中的調研，將本書的幾個主題聯系起來。章節是獨立的，涵蓋了各自主題的最新研究結果，并且可以彼此獨立地處理。

算法設計藝術是對所有算法設計書籍的補充感知，是所有層次學習者以及處理算法問題的專業人員的路線圖。此外，這本書提供了一個全面的介紹算法，涵蓋了相當深的，但使他們的設計和分析，以所有層次的讀者。所有的算法都是用“偽代碼”來描述和設計的，任何不懂編程的人都可以讀懂。

本書包括一系列綜合問題及其針對每種算法的解決方案，以展示其執行評估和復雜性，目標是:

• 了解算法的基本概念和設計原理，以及算法的復雜性
• 用c語言演示所有算法的編程實現
• 一本優秀的算法手冊，其中的章節不言自明，問題和解決方案也很豐富
• 雖然其他書籍可能也涵蓋了一些相同的主題，但這本書的設計是既通用又完整的，因為它通過偽代碼示例逐步遍歷了分析每個算法復雜性的概念和方法。此外，這本書提供了一個有趣的初級讀本的算法領域。
• 本書是為學習算法設計的本科生和研究生設計的。

這本最新的教科書是向數學、計算機科學、工程、統計學、經濟學或商業研究的新學生介紹概率論和信息理論的一個極好的方式。它只需要基本的微積分知識，首先建立一個清晰和系統的基礎: 通過對布爾代數度量的簡化討論，特別關注概率的概念。這些理論思想隨后被應用到實際領域，如統計推斷、隨機游走、統計力學和通信建模。主題涵蓋了離散和連續隨機變量，熵和互信息，最大熵方法，中心極限定理和編碼和信息傳輸，并為這個新版本添加了關于馬爾可夫鏈和它們的熵的材料。大量的例子和練習包括說明如何使用理論在廣泛的應用，與詳細的解決方案，大多數練習可在網上找到。

//www.cambridge.org/core/books/probability-and-information/26E513C2D4C7B8B0709FBAF95A233959#fndtn-information

管理統計和數據科學的原理包括:數據可視化;描述性措施;概率;概率分布;數學期望;置信區間;和假設檢驗。方差分析;簡單線性回歸;多元線性回歸也包括在內。另外，本書還提供了列聯表、卡方檢驗、非參數方法和時間序列方法。

教材:

• 包括通常在入門統計學課程中涵蓋的學術材料，但與數據科學扭曲，較少強調理論
• 依靠Minitab來展示如何用計算機執行任務
• 展示并促進來自開放門戶的數據的使用
• 重點是發展對程序如何工作的直覺
• 讓讀者了解大數據的潛力和目前使用它的失敗之處