Беккенбах Э. (ред.) Прикладная комбинаторная математика. Сборник статей . Перевод с английского. М.: Мир, - 1968, - 363 с. 150 грн.
Сборник содержит большой фактический материал, отражающий как современные результаты в комбинаторной математике, так и многочисленные ее применения. Рассматриваются задачи систем управления, многие задачи из биологии, физики и техники. Для решения этих проблем применяются новые методы комбинаторного анализа. Сборник отличается высоким научным уровнем, о чем свидетельствует состав авторов: в их числе такие известные ученые, как Р. Калаба, М. Холл и др.
Книга представляет большой интерес для широкого круга читателей. Она будет полезна как математикам, так и экономистам, биологам, инженерам и т. д. Ее также можно рекомендовать аспирантам и студентам соответствующих специальностей.
Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов, прогноз и управление: Пер. с англ. // Под ред. В.Ф. Писаренко. – М.: Мир, 1974, Две книги: Выпуск 1. – 406 с. + Выпуск 2. 198 с. 380 грн.
Твердый переплет, обычный формат. Без пошкоджень, бібліотечних штампів та поміток. В основу книги Бокса и Дженкинса положено использование данных о корреляционной функции (или функциях) одномерного и многомерного временных рядов. Особое внимание уделено нестационарным временным рядам, содержащим либо стационарные приращения, либо периодические нестационарности (что особенно важно для геофизических приложений). В первый выпуск вошли главы, содержащие основные сведения из корреляционной теории случайных процессов, выбор модели, оценивание ее параметров и проверку модели, а также модели для сезонных временных рядов. Во втором томе рассматриваются вопросы оценивания передаточных функций линейных фильтров, задачи автоматического управления в цепях с прямой и обратной связями, а также некоторые другие задачи теории регулирования и управления. Книга написана очень ясно и доступно, авторы, как правило, рассматривают конкретные примеры, доводимые до числовых результатов и позволяющие читателю научиться самостоятельно применять рекомендуемые методы. В конце книги приложены алгоритмы вычислений и таблицы используемых рядов. Книга будет весьма полезна студентам, специалистам по прикладной математике, геофизикам, физикам, астрономам, обработчикам данных наблюдений, экономистам, плановикам - всем лицам, встречающимся на практике с анализом и прогнозированием эмпирических величин, меняющихся со временем. 400 грн.
Оглавление
Предисловие к русскому изданию
Предисловие
Глава 1. Введение и краткое содержание
1.1. Три важные практические проблемы
1.1.1. Прогнозирование временных рядов
1.1.2. Оценивание передаточных функций
1.1.3. Проектирование дискретных регулирующих систем
1.2. Стохастические и детерминированные динамические математические модели
1.2.1. Стационарные нестационарные стохастические модели для прогнозирования и регулирования
1.2.2. Модели передаточных функций
1.2.3. Модели дискретных систем регулирования
1.3. Основные понятия в построении моделей
1.3.1. Экономия
1.3.2. Интерактивные этапы в выборе модели
Часть 1. Стохастические модели и основанное на них прогнозирование
Глава 2. Автокорреляционная функция и спектр
2.1. Автокорреляционные свойства стационарных моделей
2.1.1. Временные ряды и стохастические процессы
2.1.2. Стационарные стохастические процессы
2.1.3. Положительная определённость и автоковариационная матрица
2.1.4. Автоковариационные и автокорреляционные функции
2.1.5. Оценивание автоковариационной и автокорреляционной функций
2.1.6. Стандартные ошибки оценок автокорреляций
2.2. Спектральные свойства стационарных моделей
2.2.1. Периодограмма
2.2.2. Дисперсионный анализ
2.2.3. Спектральная плотность и нормированный спектр
2.2.4. Простые примеры автокорреляционных функций и нормированных спектров
2.2.5. Преимущества и недостатки автокорреляционных функций и нормированных спектров
Приложение П2.1. Связь между выборочным спектром и оценкой автоковариационной функции
Глава 3. Линейные стационарные модели
3.1. Общий линейный процесс
3.1.1. Две эквивалентные формы линейного процесса
3.1.2. Производящая функция автоковариаций линейного процесса
3.1.3. Условия стационарности и обратимости линейного процесса
3.1.4. Процессы авторегрессии и скользящего среднего
3.2. Процессы авторегрессии
3.2.1. Условия стационарности для процессов авторегрессии
3.2.2. Автокорреляционная функция и спектр процессов авторегрессии
3.2.3. Процесс авторегрессии первого порядка (марковский процесс)
3.2.4. Процесс авторегрессии второго порядка
3.2.5. Частная автокорреляционная функция
3.2.6. Оценивание частной автокорреляционной функции
3.2.7. Стандартные ошибки частной автокорреляции
3.3. Процессы скользящего среднего
3.3.1. Условия обратимости для процессов скользящего среднего
3.3.2. Автокорреляционная функция и спектр процесса скользящего среднего
3.3.3. Процесс скользящего среднего первого порядка
3.3.4. Процесс скользящего среднего второго порядка
3.3.5. Взаимность процессов авторегрессии и скользящего среднего
3.4. Смешанные процессы авторегрессии — скользящего среднего
3.4.1. Свойства стационарности и обратимости
3.4.2. Автокорреляционная функция и спектр смешанных процессов
3.4.3. Процесс авторегрессии первого порядка – скользящего среднего первого порядка
3.3.4. Резюме
Приложение П3.1. Автоковариации.
Приложение П3.2. Рекурентный метод вычисления оценок параметров авторегрессии
Глава 4. Линейные нестационарные модели
4.1. Процессы авторегрессии — проинтегрированного скользящего среднего
4.1.1. Нестационарность процесса авторегрессии первого порядка
4.1.2. Общая модель для нестационарного процесса, проявляющего однородность
4.1.3. Общий вид процесса авторегрессии – проинтегрированного скользящего среднего
4.2. Три формы представления модели авторегрессии – проинтегрированного скользящего среднего
4.2.1. Представление модели в виде разности уравнения
4.2.2. Представление модели, использующее случайные импульсы
4.2.3. Обращенное представление модели
4.3. Процессы проинтегрированного скользящего среднего
4.3.1. Процесс проинтегрированного скользящего среднего порядка (0,1,1)
4.3.2. Процесс проинтегрированного скользящего среднего порядка (0.2.2)
4.3.3. Общий процесс проинтегрированного скользящего среднего порядка (0, d, q)
Приложение П4.1. Линейные разностные уравнения
Приложение П4.2. Процесс ПСС(0,1,1) с детерминированным дрейфом нуля
Приложение П4.3. Свойства конечного оператора ссумирования
Приложение П4.4. Процессы АРПСС с добавленным шумом
Глава 5. Прогнозирование
5.1. Прогнозы с минимальной среднеквадратичной ошибкой и их свойства
5.1.1. Вывод формулы для прогнозов с минимальной среднеквадратичной ошибкой
5.1.2. Три основных представления прогноза
5.2. Вычисление и подправление прогноза
5.2.1. Удобная схема для вычисления прогнозов
5.2.2. Вычисление весов
5.2.3. Использование весов при подправлении прогнозов
5.2.4. Вычисление вероятностных пределов прогнозов при произвольном упреждении
5.3. Прогнозирующая функция и веса прогноза
5.3.1. Эвентуальная прогнозирующая функция, определенная оператором авторегрессии
5.3.2. Роль оператора скользящего среднего в определении начальных величин
5.3.3. Веса прогноза для упреждения l
5.4. Примеры прогнозирующих функций и их подправления
5.4.1. Прогнозирование процесса ПСС(0, 1, 1)
5.4.2. Прогнозирование процесса ПСС(0, 2, 2)
5.4.3. Прогнозирование общего процесса ПСС(0, d, q)
5.4.4. Прогнозирование процессов авторегрессии
5.4.5. Прогнозирование процесса (1, 0, 1)
5.4.6. Прогнозирование процесса (1,1,1)
5.5. Резюме
Приложение П5.1. Корреляция между ошибками прогноза
Приложение П5.2. Веса прогноза для произвольного упреждения
Приложение П5.3. Прогнозирование при помощи общего проинтегрированного представления
Часть II. Построение стохастических моделей
Глава 6. Идентификация моделей
6.1. Цели идентификации
6.1.1. Этапы процедуры идентификации
6.2. Методика идентификации
6.2.1. Использование при идентификаций автокорреляционной и частной автокорреляционной функций
6.2.2. Стандартные ошибки выборочных автокорреляций и частных автокорреляций
6.2.3. Идентификация некоторых реальных временных рядов
6.3. Начальные оценки параметров
6.3.1. Единственность оценок, получаемых по автоковариационной функции
6.3.2. Начальные оценки для процессов скользящего среднего
6.3.3. Начальные оценки для процессов авторегрессии
6.3.4. Начальные оценки для смешанных процессов авторегрессии — скользящего среднего
6.3.5. Выбор между стационарными и нестационарными моделями в спорных случаях
6.3.6. Начальные оценки остаточной дисперсии
6.3.7. Приближенная стандартная ошибка для
6.4. Многозначность моделей
6.4.1. Многозначность моделей авторегрессии — скользящего среднего
6.4.2. Многозначные решения при оценке параметров скользящего среднего методом моментов
6.4.3. Использование возвратного процесса для определения начальных значений
Приложение П6.1. Среднее значение выборочной автокорреляционной функции нестационарного процесса
Приложение П6.2. Общий метод получения начальных оценок параметров смешанного процесса авторегрессии – скользящего среднего
Приложение П6.3. Прямой и возратный процессы ПСС порядка (0, 1, 1)
Глава 7. Оценивание модели
7.1. Исследование функций правдоподобия и суммы квадратов
7.1.1. Функция правдоподобия
7.1.2. Условное правдоподобие для процесса АРПСС
7.1.3. Выбор начальных значений для вычисления условного правдоподобия
7.1.4. Безусловное правдоподобие; сумма квадратов; оценки наименьших квадратов
7.1.5. Общий способ вычисления безусловной суммы квадратов
7.1.6. Графическое исследование суммы квадратов
7.1.7. Описание «благоприятных» оценочных ситуаций; доверительные области
7.2. Нелинейное оценивание
7.2.2. Численный метод нахождения производных
7.2.3. Прямой метод нахождения производных
7.2.4. Общий алгоритм наименьших квадратов для условной модели
7.2.5. Сводка моделей, подогнанных к рядам A-F
7.2.6. Информационные матрицы при больших выборках и оценки ковариаций
7.3. Результаты оценивания для некоторых частных моделей
7.З.2. Процессы скользящего среднего
7.3.3. Смешанные процессы
7.3.4. Разделение линейных и нелинейных компонент при оценивании
7.3.5. Избыточность параметров
7.4. Оценивание при помощи теоремы Байеса
7.4.2. Байесовское оценивание параметров
7.4.3. Процессы авторегрессии
7.4.4. Процессы скользящего среднего
7.4.5. Смешанные процессы
Приложение П7.1. Обзор теории нормального распределения
Приложение П7.2. Обзор линейной теории наименьших квадратов
Приложение П7.3. Примеры влияния ошибок оценивания параметров на вероятностные пределы прогнозов
Приложение П7.4. Точная функция правдоподобия для процесса скользящего среднего
Приложение П7.5. Точная функция правдоподобия для процесса авторегрессии
Глава 8. Диагностическая проверка модели
8.1. Проверка стохастических моделей
8.1.2. Введение избыточных параметров
8.2.1. Проверка при помощи автокорреляций
8.2.2. Совокупный критерий согласия
8.2.3. Неадекватность модели, возникающая из-за изменения значений параметров
8.2.4. Проверка при помощи кумулятивной периодограммы
8.3. Использование остаточных ошибок для изменения модели
8.3.1. Природа корреляций остаточных ошибок при использовании неверной модели
8.3.2. Использование остаточных ошибок для изменения модели
Глава 9. Модели сезонных рядов
9.1. Экономические модели сезонных временных рядов
9.1.1. Сопоставление подгонки и прогнозирования
9.1.2. Сезонные модели, включающие подстраивающиеся синусоиды и косинусоиды
9.1.3. Общая мультипликативная модель сезонного ряда
9.2. Представление данных об авиаперевозках мультипликативной моделью
9.2.1. Мультипликативная модель
9.2.2. Прогнозирование
9.2.3. Идентификация
9.2.4. Оценивание
9.2.5. Диагностическая проверка
9.3. Некоторые аспекты более общих моделей сезонных рядов
9.3.1. Мультипликативные и немультипликативные модели
9.3.2. Идентификация
9.3.3. Оценивание
9.3.4. Эвентуальные прогнозирующие функции для различных моделей сезонных рядов
Вспомогательные материалы
Программа 1 Идентификация стохастической модели
Программа 2 Предварительное оценивание стохастической модели
Программа 3. Оценивание стохастической модели
Алгоритм марквардта для нелинейного метода наименьших квадратов
Программа 4. Прогнозирование с помощью стохастической модели
Сборник таблиц и диаграмм.
Бутенин Н.В. Лунц, Меркин Д. Курс теоретической механики. В двух томах (Одна книга!). Том 1 статика и кинематика. издание 5 исправленное. Том второй динамика. Издание 4 исправленное. 1998 год. 730 с. 160 грн.
Предлагаемый “Курс теоретической механики” Н.В. Бутенина и др., издававшийся в двух томах, объединен в одну книгу. На этом курсе выросло не одно поколение инженеров самых различных специальностей - механиков, машиностроителей,энергомашиностроителей, гидростроителей и др. Весьма умеренный математический аппарат в сочетании со многими методическими достоинствами и превосходно подобранными иллюстративными примерами и задачами, взятыми из практики, делают этот Курс доступным дляширокого круга студентов и полезным пособием для преподавателей теоретической механики.
Вентцель Е.С. Исследование операций. Задачи, принципы, методология. 1980. 208 с. 130 грн.
Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. Теория вероятностей. Задачи и упражнения. Изд. 2, стереотип. Изд. Наука, 1973, 368 с. 140 грн.
Настоящее пособие представляет собой систематизированную подборку задач и упражнений по теории вероятностей. Все задачи снабжены ответами, а большинство — и решениями. В начале каждой главы приведена сводка основных теоретических положений и формул, необходимых для решения задач. Для студентов высших технических учебных заведений. Может быть использовано преподавателями, инженерами и научными работниками, заинтересованными в освоении вероятностных методов для решения практических задач.
Гласс, Р. Руководство по надежному программированию. Издательство: Финансы и статистика. Переплет: ламинированный тверд.; 256 страниц; 1982 г. 120 грн.
Глушков В. М. Введение в АСУ. — К.: «Техника», 1972. — 310 с. Цена : 300 грн..
Изложены основные принципы работы ЭВМ и математические методы, употребляющиеся в АСУ (линейное и динамическое программирование, теория массового обслуживания, системный анализ и др.). Даны общие сведения об АСУ и системах обработки данных, принципы построения справочно-информационных систем и комплексов задач планирования и управления, которые необходимо решать в АСУ. Особое внимание уделено управлению запасами и его связи с оперативно-календарным планированием. Описаны задачи управления в макроэкономике и принципы построения общегосударственной автоматизированной системы.
Предназначена для инженерно-технических работников и…
Глушков В.М. Введение в кибернетику. – К.: Изд-во Академии наук УССР, 1964. – 324 с. 450 грн.
У книзі зібрано і розглянуто матеріал, необхідний для побудови таких розділів кібернетики, як теорія електронних цифрових машин, теорія дискретних автоматів і теорія дискретних самоорганізовних систем, автоматизація мисленнєвих процесів, теорія розпізнавання образів та ін. Викладено основи теорії Булевих функцій, теорію алгоритмів, логічні мережі, основні питання теорії автоматів, принципи побудови електронних цифрових машин і універсальних алгоритмічних мов, основи теорії персептронів, деякі принципові питання теорії самоорганізовних систем. Книга орієнтована на широкі кола математиків і науковців різних спеціальностей, охочих ознайомитися з проблемами кібернетики.
Дэйвисон М. Многомерное шкалирование: Методы наглядного представления данных / Пер. с англ. B.C. Каменского. - М.: Финансы и статистика, 1988. 254 с. 300 грн.
Данная книга посвящена многомерному шкалированию, которое находит широкое применение при анализе экспериментальных данных в экономике, технике, социологии и других областях. Многомерное шкалирование представляет собой математический инструментарий, предназначенный для обработки данных о попарных сходствах, связях или отношениях между анализируемыми объектами с целью представления этих объектов в виде точек некоторого координатного пространства. Вместе с кластерным и факторным анализом многомерное шкалирование образует набор методов, позволяющих наглядно представить результаты в виде картинок или на экране дисплея. Книга предназначена для двух категорий читателей. К первой из них относятся специалисты-прикладники, заинтересованные в наглядном представлении данных. Познакомившись с книгой, специалист-прикладник, даже не имеющий подготовки в области математики и методов анализа данных, сможет оценить возможности многомерного шкалирования, целесообразность его применения на практике. Вторая категория читателей - математики, занимающиеся анализом данных. Книга поможет им расширить набор применяемых методов и ориентироваться в литературе, освещающей теоретические и прикладные проблемы многомерного шкалирования.
Дюге Д. Теоретическая и прикладная статистика. Пер. с франц. М.: Наука, 1972. – 384 с. Твердый переплет, обычный формат.
В книге излагаются избранные темы современной математической статистики, в развитие которых автор внес заметный вклад. Первая часть «Вероятностный анализ» написана как вероятностное обобщение математического анализа. Здесь особого упоминания заслуживает подробное исследование различных типов сходимости и детальное изложение закона повторного логарифма. Вторая часть «Вероятностная алгебра» посвящается изучению выборок из нормального распределения, распределений Пуассона и Коши, экспериментальных планов. В частности, здесь дается статистическое применение латинским квадратам и полям Галуа. 200 грн. ОЛХ.Опубликовано 27 января 2023 г. ; 150 грн. 6 черв. 2022 р. — 120 ₴
Ивченко, Г.И. В.А. Каштанов, И.Н. Коваленко. Теория массового обслуживания. Издательство: Высшая школа, 1982. 256 с. 200 грн. 450 руб. Материал, изложенный в пособии, соответствует программе курса «Теория массового обслуживания». Выделены такие разделы теории, как асимптотические методы, приоритетные системы, статистика систем массового обслуживания и моделирование.
Карташов, М. В. Конспект лекцій з курсу "Математична статистика"; Київський національний ун-т ім. Тараса Шевченка. - К. : ВПЦ "Київський ун-т", 2004. - 88 с. 150 грн.
Клетеник Д.В. Сборник задач по аналитической геометрии. Под ред. Н.В.Ефимова (11-е изд., 1972). 240 с. 150 грн.
Коваленко И. Н. Вероятностный расчет и оптимизация. Киев, Наукова думка. 1989. 192 с. Мягкий переплет, обычный формат.
В книге в доступной форме рассмотрены основы метода малого параметра в применении к вероятностным моделям теории случайных процессов, теории массового обслуживания, теории надежности, а также к оптимизации технического обслуживания систем и построения оптимальных статистических алгоритмов. Издание предназначено для научных работников и инженеров широкого профиля, интересующихся вопросами использования вероятностных и статистических методов. 200 грн.
Коваленко Игорь Николаевич, Филиппова А. Теория вероятностей и математическая статистика. Учебное пособие для втузов. Москва. Высшая школа. 1973. 368 страниц. твердый переплет, обычный формат.
У книзі в доступній формі розглянуті основи методу малого параметра в застосуванні до імовірнісних моделей теорії випадкових процесів, теорії масового обслуговування, теорії надійності, а також до оптимізації технічного обслуговування систем і побудови оптимальних статистичних алгоритмів. Видання розраховане на науковців і інженерів широкого профілю, які цікавляться питаннями використання імовірнісних та статистичних методів. В учебном пособии наряду с традиционными вопросами теории вероятностей излагаются основы теории марковских процессов, методы статистической оценки параметров и проверки статистических гипотез. Строгость изложения сочетается с минимумом абстрактных математических понятий, основные положения иллюстрированы рядом примеров из техники играющих важную роль в развитии умения строить математические модели. Предназначается для студентов. 300 грн.
Колодінська О.В. Медведєв М.Г. Дослідження операцій. Навчальний посібник. Видавництво європейського університету. 2004 р. 158 с. 60 грн.
Кунц Г., О'Доннел С. Управление. Системный и ситуационный анализ управленческих функций. Пер. с англ. М.: Прогресс, 1981 г. том 2. 512 с. 420 грн. (два тома 1 500,00 RUB)
Фундаментальное исследование организации управления, управленческих функций и процедур. Рассмотрены методы управления, разработанные на базе теории систем и ситуационной теории.
В более поздние годы внимание, которое уделялось взаимосвязи физических и социальных элементов в организации, привело к появлению понятия «социотехнические системы». Совершенно очевидно, что все коммерческие предприятия, правительственные учреждения, университеты и другие так называемые организации представляют собой социотехнические системы, равно как и их отделения и отделы. Иногда системные взаимосвязи являются очень тесными, как, например, между рабочим и его станком, машинисткой и пишущей машинкой или даже между вузовскими профессором и помещением для лекционных занятий.
А.Г. Курош. Курс высшей алгебры. М.: Наука, 1965. - 431 с. 90 грн. Стан книги видно на фото. Книга известного математика Куроша является классическим учебником по высшей алгебре. Книга охватывает большинство тем курса высшей алгебры, читаемого на математических факультетах университетов: системы линейных уравнений, определители и матрицы, комплексные числа, многочлены, линейные и евклидовы пространства, квадратичные формы, основы теории групп.
Лифшиц А.Л., Мальц Э.А. Статистическое моделирование систем массового обслуживания. М.: Сов. радио, 1978. – 248 с. 180 грн.
Книга посвящена вопросам анализа и синтеза систем массового обслуживания с помощью метода статистического (имитационного) моделирования. Эти системы массового обслуживания имеют большое практическое значение при исследовании и управлении сложными системами в сфере производства, обслуживания и управления.В книге излагается методика составления комплекса взаимосвязанных и постепенно наращиваемых статистических моделей однофазных и многофазных систем массового обслуживания. Вместе с тем в ней помещен конкретный открытый для дополнений набор таких моделей, который может быть использован в инженерной практике и научной работе. Существенное внимание уделено вопросам оптимизации систем массового обслуживания методом динамического программирования и статистического (случайного) поиска. Отдельно рассмотрено приложение описанных моделей для синтеза систем.Приведены алгоритмы и программы для ЭВМ.Книга предназначена для инженеров и научных сотрудников, работающих в области проектирования и использования сложных систем обслуживания и управления, а также для преподавателей, аспирантов и студентов вузов по специальности «Автоматизированные системы управления» и смежным с ней.
Максимей И. В. Имитационное моделирование на ЭВМ. Пер. с нем. — М.: Радио и связь, 1988. — 232 с. 250 грн.
Такач Л. Комбинаторные методы в теории случайных процессов. Перевод с английского. М.: Мир. 1971. — 266 с. 80 грн. В книге излагаются комбинаторные методы решения обширного класса задач теории случайных процессов. Методы эти отличаются изяществом и простотой, арешаемые задачи имеют многочисленные приложения в теории очередей, теории запасов, в процессах страхования и в непараметрической статистике. Автор начинает с рассмотрения классических задач и постепенно переходит к постановке более сложных современных проблем. Книга предназначена в первую очередь для специалистов по теории вероятностей и ее применениям, но она, несомненно, заинтересует и читателей других специальностей, так как комбинаторные методы в настоящее время широко используются не только в теории вероятностей, но и в ряде прикладных инженерных и биологических дисциплин. Она доступна аспирантам и студентам старших курсов университетов и пединститутов.
Тихонов А.Н. Самарский А.А. Уравнения математической физики. Издание 4 исправленное. Учебное пособие пособие для университетов. Издательство Наука. Главная редакция физико-математической литературы. 1972 год. 736 с. 90 грн.
Тараканов К.В. Овчаров Л.А., Тырышкин А.Н. Аналитические методы исследования систем. Издательство: Советское радио ; Год: 1974. 240 с. 150,00 грн.
Книга представляет собой систематическое изложение методов математического описания динамических процессов функционирования систем, которые иллюстрируются большим числом примеров из различных областей инженерной практики, В ней излагаются конкретные рекомендации по составлению математических моделей динамических процессов Математический аппарат, применяемый и книге, в основном не выходит за рамки обычного курса вуза. Книга является первым достаточно полным изложением метода математического описания динамических процессов, известного и литературе как метода динамики средних, и его дальнейшего развития Она предназначена для широкого круга читателей, занимающихся исследованием динамики процессов в больших системах.
Уилкс С. Математическая статистика. М.: Наука, 1967. 632 с. 540 грн.
В книге, кроме теории математической статистики, имеется более четырехсот задач, размещенных по главам, которые дают возможность лучше понять сущность предмета. Книга предназначена для читателя, обладающего хорошей математической подготовкой. Обширная по материалу книга с удобной навигацией. Содержание:
Предварительные замечания.
Функции распределения.
Средние значения и моменты случайных величин.
Последовательности случайных величин.
Характеристические и производящие функции.
Некоторые специальные дискретные распределения.
Некоторые специальные непрерывные распределения.
Теория выборочного метода.
Асимптотическая теория выборочного метода для больших выборок.
Линейное статистическое оценивание.
Непараметрическое статистическое оценивание.
Параметрическое статистическое оценивание.
Проверка параметрических статистических гипотез.
Проверка непараметрических статистических гипотез.
Последовательный статистический анализ.
Статистические решающие функции.
Временные ряды.
Многомерный статистический анализ.
Уиттл П. Вероятность. Перевод с английского. 1982. 288 с. 120 грн.
Филлипс Д., Гарсиа-Диас А. Методы анализа сетей. Пер. с англ. - М.: Мир, 1984. - 496 с., ил. 400 грн.
В книге излагаются методы и алгоритмы оптимизации детерминированных и стохастических сетей различного назначения с помощью теории графов. Для специалистов, занимающихся применением вычислительной техники в экономике, планировании, биологии и медицине. Может быть использована аспирантами и студентами соответствующих специальностей.
Хеттманспергер Т. Статистические выводы, основанные на рангах. Серия: Математико-статистические методы за рубежом. Пер. с англ. М. Финансы и статистика 1987 г. 334 с. Переплет: твердый. 180 грн.
Первое систематическое введение в теорию статистического вывода для случая, когда исходные данные преобразуются в ранги, что приводит к непараметрическим процедурам оценивания и статистического вывода. Рассматриваются одно- и двухвыборочные модели произвольных и симметричных непрерывных распределений, дисперсионный анализ с двусторонней классификацией, теория ранговой корреляции и теория линейных регрессионных моделей. Дается введение в теорию статистического вывода для многомерных данных. Для специалистов-статистиков, работников вычислительных центров, а также студентов и аспирантов вузов.
В. Хубка. Теория технических систем. Москва : Мир, 1987. 208 с. 300 грн. тираж 7200.
В книге известного специалиста из ФРГ рассматриваются вопросы комплексного анализа технических процессов и систем. Описаны методы исследования, категории и свойства технических систем, дается терминология теории технических систем, формулируются основные достижения теории. Книга может служить учебным пособием, в котором с системных позиций излагаются основы научной теории машин и механизмов. Для студентов и аспирантов технических вузов,...
Шалыгин А. С., Палагин Ю. И. Прикладные методы статистического моделирования. Л.: Машиностроение. 1986г. 320 с. твердый переплет. 180,00 грн.
Рассмотрены вопросы статистического моделирования динамики автоматизированных систем управления на ЭВМ, а также на моделирующих комплексах. Приведены сведения о характеристиках и моделях случайных процессов деления характеристик случайных процессов, рассмотрено применение этих методов для типовых процессов и технических систем. Для ученых, занимающихся исследованиями и разработкой управляемых, автоматизированных и информационных измерительных систем в машиностроении.
Фрид Э. Элементарное введение в абстрактную алгебру. Издательство: Мир. 1979. 260 стр. Формат: увеличенный. 260 грн.
Книга великого угорського математика присвячена одному з найбільш важливих і бурхливо розвиваються розділів сучасної математики - абстрактної алгебри. Написана простою і зрозумілою мовою, вона дозволяє оволодіти основними поняттями сучасної алгебри і розрахована на студентів, інженерів і всіх тих, чия робота або інтереси пов'язані з математикою.
Хан Шапиро Статистические модели в инженерных задачах. Перевод с английского издательство Мир 1969. 396 с. 170 грн.
Хей Дж. Введение в методы байесовского статистического вывода. М.: Финансы и статистика, 1987 г. 335 с.
В основе книги лежит концепция байесовского использования априорной информации в сочетании с накапливаемыми результатами наблюдений для выработки рациональных решений. Изложенные математические методы используются далее в задачах оценивания долей, средних дисперсий и регрессионных моделей. Кратко рассматриваются системы управлений. Для студентов, статистиков, экономистов и других специалистов, интересующихся эконометрией и статистикой. Стан відмінний. 250 грн.
Хромой Я. В. Математична логіка. Навчальний посібник. — Київ: Вища школа, 1983. — 208 с. 100 грн.
Під логікою звичайно розуміють аналіз методів міркувань. Слово «логіка» походить від грецького слова «логос», що означає «слово», «мова», «міркування». Логіка встановлює, що слідує з прийнятих припущень, при цьому основна увага звертається не на зміст, а на форму. Тому логіку й називають формальною. Не розглядаючи питання, що таке форма і зміст, з’ясуємо підхід логіки на прикладах міркувань.
Чубарев А. Холодный В. Невероятная вероятность. Знание. Народный университет. 1976. 128 с. 30 грн.
Шеннон Р. Имитационное моделирование систем -- искусство и наука: Пер. с англ. Shannon R. "Systems simulation. The art and science". 1978. 424 с. 340 грн.
Эндрюс Дж., Мак-Лоун Р. (ред.) Математическое моделирование. Перевод с англ., Изд-во Мир, Москва, 1979, 282 с. 350 грн.
Аннотация. Книга занимает особое положение в современной научной литературе. Она не является систематическим руководством по математическому моделированию, но призвана дать представление о том, как в наши дни делается математическая обработка реальных прикладных задач.
Отдельные главы посвящены конкретным математическим моделям, относящимся к таким областям, как управление движением, истечение жидкости, сверление отверстий лазером, анализ напряжений, развитие популяций, планирование и т. д. Каждая глава заканчивается списком задач для самостоятельной работы. Широта охвата материала и разнообразие примеров делают книгу полезной для начинающих исследователей по прикладной математике и для научных работников различных специальностей.
Ядренко М. Й. Дискретна математика: навчальний посібник. Київ: Експрес, 2003. 244 с. Ухвалено до видання Вченою радою механіко-математичного факультету Київського національного університету імені Тараса Шевченка. 150 грн.
У систематизованому вигляді викладені основні поняття комбінаторики, розглянуті основні методи комбінаторного аналізу, проілюстровано їх застосування на численних прикладах. Подано основні поняття теорії графів. Книга є навчальним посібником для студентів університетів, які навчаються за спеціальностями "Математика", "Статистика", "Прикладна математика" та студентів економічних та технічних університетів. Main notions of combinatorics are presented, basic methods of combinatorial analysis are considered, their applications are illustrated on numerous examples. Basic notions and results of the theory of graphs are also given. This book presents the didactic materials for students of classical universities specializing on "Mathematics, "Statistics, Applied Mathematics" as well as for students of engineering and economical specialties.
Зміст.
Передмова.
1. Множини та операції з ними.
2. Основний принцип комбінаторики. Правило множення.
3. Основи комбінаторики.
4. Біном Ньютона та біноміальні коефіцієнти.
5. Перестановки та комбінації з повтореннями.
6. Метод включення і виключення.
7. Комбінаторика відображень та бінарних відношень.
8. Формули обертання для біноміальних коефіцієнтів.
9. Числові ряди, степеневі ряди, біноміальний ряд.
10. Метод генератрис в комбінаториці.
11. Числа Фібоначчі.
12. Числа Каталана.
13. Різницевий оператор.
14. Числа Стірлінга першого та другого роду.
15. Числа Бернуллі, формула Ойлера-Маклорена.
16. Комбінаторика в теорії груп підстановок.
17. Теорія графів.
18. Застосування дискретної математики в економіці, фінансах, організації виробництва.
Література.