本书是一部经典的随机过程著作，叙述深入浅出、涉及面广。主要内容有随机变量、条件期望、马尔可夫链、指数分布、泊松过程、平稳过程、 新理论及排队论等，也包括了随机过程在物理、生物、运筹、网络、遗传、经济、保险、金融及可靠性中的应用。 2版几乎各章都有新的内容，也新增了例子和习题，其中 的变化是增加了讲解耦合方法的 2章，讲述了这种方法在分析随机系统时的作用。还值得一提的是，第5章介绍了一种可以适用于平稳和非平稳泊松过程的获取结果的新方法。本书配有上百道习题，其中带星号的习题还提供了解答。

本书是数理统计方面的经典教材，从数理统计学的初级基本概念及原理开始，详细讲解概率与分布、多元分布、特殊分布、统计推断基础、极大似然法等内容，并且涵盖一些 主题，如一致性与极限分布、充分性、 假设检验、正态模型的推断、非参数与稳健统计、贝叶斯统计等.此外，为了帮助读者 好地理解数理统计和巩固所学知识，书中还提供了一些重要的背景材料、大量实例和习题.本书可以作为高等院校数理统计相关课程的教材，也可供相关专业人员参考使用.

稀疏统计模型只具有少数非零参数或权重，经典地体现了化繁为简的理念，因而广泛应用于诸多领域。本书就稀疏性统计学习做出总结，以LASSO方法为中心，层层推进，逐渐囊括其他方法，深入探讨诸多稀疏性问题的求解和应用；不仅包含大量的例子和清晰的图表，还附有文献注释和课后练习，是深入学习统计学知识的参考。本书适合计算机科学、统计学和机器学习的学生和研究人员。

本书共有十三编，内容包括Bernstein多项式初阶，Bern-stei多项式与Bernstein算子，Bernstein算子和Bezier曲线，单纯形上的逼近定理，条、B网、B形式，Bernstein多项式的迭代极限，高维Bernstein多项式等。 本书适合大学师生及数学爱好者参考使用。

本书是一部由富有研究能力的数学家所写的、英文版的大学数学教材，中文书名可译为《数论与密码学导论（第二版）》。

数理统计是数学系各专业的一门重要课程。通过对某些现象的频率的观察来发现该现象的内在规律性，并作出一定 程度的判断和预测。数理统计在自然科学、工程技术、管理科学及人文社会科学中得到越来越广泛和深刻的应用。 统计学家Bickel 的两卷集《数理统计：基本思想与专题》。 近又增加了第2卷，并附有习题全解。这是一部把大数据、高维统计融入高等统计的教材。还包括了当下统计学的一些热门话题和方法。内容包括：经验过程，不变估计，半参数，蒙特卡洛，非参数，机器学习，变量选择等，有丰富的习题和补充阅读材料。

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本书是一部经典的随机过程著作，叙述深入浅出、涉及面广。主要内容有随机变量、条件期望、马尔可夫链、指数分布、泊松过程、平稳过程、 新理论及排队论等，也包括了随机过程在物理、生物、运筹、网络、遗传、经济、保险、金融及可靠性中的应用。 2版几乎各章都有新的内容，也新增了例子和习题，其中 的变化是增加了讲解耦合方法的 2章，讲述了这种方法在分析随机系统时的作用。还值得一提的是，第5章介绍了一种可以适用于平稳和非平稳泊松过程的获取结果的新方法。本书配有上百道习题，其中带星号的习题还提供了解答。