Design And Analysis of Randomized Algorithms

《实验物理中的概率和统计》介绍在分析处理实验或测量数据中涉及的概率和数理统计知识，内容包括：概率论初步，随机变量及其子样和它们的分布，参数估计(极大似然法、最小二乘法、矩法)，假设检验，蒙特卡罗方法，还简要介绍了参数估计必须用到的极小化的有关知识。第二版中增加了若干章节讨论数据统计处理中的一些困难问题和近期国际上发展起来的新方法。书中分析了取自普通物理、核物理、粒子物理和工程技术问题的许多实例，具

实验物理中的概率和统计

内容提要
本书是非线性科学丛书中的一种，概要介绍了分形物理的
理论及其最新进展。全书计分7章，内容包括分形几何的基本概
念，自旋系统的相变，临界动力学，分形上的动力学，多重分形及
分形生长。本书可供大学物理系、数学系教师、研究生和高年级
学生阅读，也可供自然科学和工程技术领域中的研究人员参考。
本书由陶瑞宝、文志英审阅。


分形物理学

《实验数据多元统计分析》介绍实验或测量数据的多元统计分析方法，内容包括：贝叶斯决策、线性判别方法、决策树判别、人工神经网络、近邻法、概率密度估计量法、"矩阵判别、函数判别分析、支持向量机法等，以及不同判别方法的比较。此外，还简要介绍了将多种多元统计分析方法的计算机程序汇集在一起的程序包TMVA（toolkit for multivariate data analysis），并分析了粒子物理实验数据

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