книги по математике

Вероятность вокруг нас, Скороход А.В., 1980.

В окружающем нас мире все время происходят явления, которые заранее невозможно предсказать: это и ядерные реакции, и передача наследственных признаков, и солнечные вспышки, и появление новых и сверхновых звезд. Можно ли какими-либо точными методами изучать случайность? Кажется, что одно исключает другое. Однако среди большой семьи математических наук есть одна - теория вероятностей, которая всецело посвящена именно теории случайных явлений. О том, как математика изучает случайные явления, и рассказывается в этой книге. Следует уточнить, что в данном издании описывается не только вероятность и её аспекты, но также и отдельные методы и термины статистического анализа. Например, статистические параметры среднее, дисперсия, корреляция, функции распределения, и т.д. Адресована широкому кругу читателей - и ученикам старших классов, интересующихся математикой, и не математикам, желающим получить представление о теории вероятностей.

История математики, Учебник, Рыбников К.А., 1994.

В учебнике даны очерки развития математических дисциплин, преподавание которых предусматривается учебными планами вузов: геометрии, алгебры и теории чисел, математического анализа, математики случайных событий, ситуаций и процессов, дискретной математики. Для студентов математических специальностей, научных сотрудников и преподавателей, желающих повысить свою квалификацию.

Математическая статистика и планирование эксперимента, Рыков В.В., Иткин В.Ю., 2008.

Пособие написано в соответствии с программой курса «Теория вероятностей и математическая статистика» для вузов. Рассмотрены основные теоретические понятия и определения теории вероятностей и математической статистики; приведены примеры решения задач и сформулированы задачи для самостоятельного решения.

Руководство к решению задач и упражнений по теории вероятностей и математической статистке, Булдык Г.М., 2009.

Пособие написано в соответствии с программой курса «Теория вероятностей и математическая статистика» для вузов. Рассмотрены основные теоретические понятия и определения теории вероятностей и математической статистики; приведены примеры решения задач и сформулированы задачи для самостоятельного решения.

Применение генетических алгоритмов к решению задач дискретной оптимизации, Батищев Д.И., Неймарк Е.А., Старостин Н.В., 2007.

Излагаются основы новой информационной технологии, позволяющей сводить классические задачи дискретной оптимизации, такие как комбинаторные задачи о ранце, коммивояжере, покрытии и разбиении, к задаче поиска на дискретном множестве кодировок. Рассматриваются основные принципы, типовые структуры и механизмы предлагаемого популяционо-генетического подхода к решению задач поиска с помощью генетических методов. Описаны основы генетического поиска и проанализированы математические модели генетических операторов кроссовера для разных типов представлений (кодировок). Приведены конкретные примеры, в которых большое внимание уделяется вычислительной реализации генетических методов.

Методы решения задач с параметрами, Учебное пособие, Натяганов В.Л., Лужина Л.М., 2003.

Данное пособие посвящено задачам с параметрами, которые для абсолютного большинства абитуриентов традиционно являются задачами повышенной трудности. В пособии основное внимание уделено классификации методов, основанных на использовании различных свойств функции (ограниченность, монотонность, периодичность, четность и т.д.), симметрии переменных, применении производной, а также специальных приемов решения задач с параметрами, требующих глубокого знания школьной математики и высокой логической культуры, что подкреплено большим количеством примеров из вариантов вступительных экзаменов в Московский государственный университет за последние 40 лет. Для учащихся и учителей средних школ, гимназий, лицеев и колледжей, абитуриентов, руководителей математических кружков, преподавателей и слушателей подготовительных отделений и курсов.

Методы решения экстремальных задач и их применение в системах оптимизации, Евтушенко Ю.Г., 1982.

Книга посвящена созданию диалоговых человеко-машинных систем оптимизации. Основное внимание уделяется систематическому описанию алгоритмов решения задач нелинейного программирования и оптимального управления. На модельных примерах проводится сравнительный анализ алгоритмов. Показано, что наиболее высокую эффективность использования методов оптимизации можно получить путем последовательного применения разных алгоритмов. Обсуждаются вопросы организации человеко-машинного процесса расчетов, даны примеры реализации диалоговых систем оптимизации. Книга предназначается для специалистов в области математического программирования, теории оптимального управления, инженеров, студентов старших курсов, аспирантов, применяющих и развивающих методы оптимизации.

Методы и алгоритмы решения задач оптимизации, Бейко И.В., Бублик Б.Н., Зинько П.Н., 1983.

В справочном пособии изложена современные методы и алгоритма для решения задач оптимизации, возникающих во многих областях науки и техники, в сфере управления экономическими, социальными, техническими и другими процессами. Рассмотрены линейные и нелинейные, детерминированные и стохастические, гладкие в негладкие, минимаксные и другие задачи оптимизации. Все методы оптимизации представлены в виде детально разработанных алгоритмов. Для облегчения поиска необходимого алгоритма и его практического использования приводятся независимое описание каждого метода, включающее постановку задачи оптимизации, ограничительные предположения, описание конкретных алгоритмов и соответствующих теорем оходимости, а также необходимые библиографические указания.