集约计算方法在统计推断和探索性数据分析中已得到广泛应用。计算统计学方法包括数据集的重新采样、分类及多重变换,其中可能利用生成的人工数据。这些方法的运用需要数值分析的高等技巧。因此,计算统计学和统计计算方法有着紧密的联系。《国外数学名著系列()10:计算统计学基础》阐述计算统计学的各种方法以及集约计算方法在密度估计、数据结构的确认及模型的建立等各方面的一些应用。尽管《国外数学名著系列()10:计算统计学基础》没有特别论述统计计算方法,但全面阐述了统计方法意义下的数据变换、函数近似及数据优化中的数值技巧。《国外数学名著系列()10:计算统计学基础》提供了习题,其中部分提供了解答。《国外数学名著系列()10:计算统计学基础》虽然假定读者熟悉概率论和统计学知识,但也复习了统计推断的基本方法,
《散乱数据拟合的模型、方法和理论(第二版)》是应用数学与计算数学中有关曲面及多元函数插值、逼近、拟合的入门书籍,从多种物理背景、原理出发,导出相应的散乱数据拟合的数学模型及计算方法,进而逐个进行深入的理论分析。书中介绍了多元散乱数据拟合的一般方法,包括多元散乱数据多项式插值、基于三角剖分的插值方法、Boole和与Coons曲面、Sibson方法或自然邻近法、Shepard方法、Kriging方法、薄板样条方法、MQ拟插值法、径向基函数方法、运动最小二乘法、隐函数样条方法、R函数法等。同时还特别介绍了近年来国际上越来越热并在无网格微分方程数值解方面有诸多应用的径向基函数方法及其相关理论。
蒙特卡洛方法是分析现实世界中工业问题的一种重要方法,它不必为了对问题进行简化而做出各种不现实的假设,而这些假设是确定性数学模型所不可避免的。本书介绍了一种研究系统动态行为的统一方法,其中蒙特卡洛方法是求解复杂现实问题的一种工具。这种综合性的方法把先前各种独立的技术、方法,比如产品的可靠性、维护需要、备件可用性等等成功地结合在一起。作者指出,使用这种方法能够提高效率。 本书的主要特点: 全面涵盖了系统工程和蒙特卡洛方法的基础理论和基本方法,使读者更容易理解涉及的知识和概念。 对方法的描述循序渐进,从简单统计过程的基本估计开始,经过多重积分的计算,再到复杂转移方程的求解,逐步深入。 对提出的每一种技术给出了大量的工业实例加以说明。 对某些典型的例子提供了软件(可通过FTP取得),