中文翻译Introduction to Linear Algebra, 5th Edition 2.5节 1 若方阵 A 有逆，则既有 A−1A = I 又有 AA−1 = I。 2 检验可逆性的算法是消元法：A 必须有 n 个（非零）主元。 3 可逆性的代数检验是 A 的行列式：det A 必须非零。 4 可逆性的方程检验为 Ax = 0：x = 0 必须是唯一解。 5 若 A 和 B 都可逆，则 AB 也可逆： (AB)−1 = B−1A−1。 6 AA−1 = I 是关于 A−1 的 n 个列的 n 个方程。高斯—若尔当将 [A I] 消元为 [I A−1]。 7 本书最后一页提供了方阵 A 可逆的 14 个等价条件。 假设 A 是个方阵。我们寻找一个相同大小的“逆矩阵”A−1，使得 A−1 乘以 A 等于 I。无论 A 做 什么，A−1 总是反着来。它们的积是单位矩阵——即对向量什么都不做，因此 A−1Ax = x。然而 A−1 可能不存在。 一个矩阵的主要作用是与一个向量 x 相乘。将 Ax = b 乘上 A−1 得出 A−1Ax = A−1b。这就是 x = A−1b。乘

原版教材：An Introduction to Mathematical Statistics and Its Applications.djvu

Introduction to Probability, 2nd Edition by Dimitri P. Bertsekas and John N. Tsitsiklis, Athina Scientic Press, 2008, 本书的课后习题答案，深入学习很有用。

This book is designed for an introductory course on formal languages, automata, computability, and related matters. These topics form a major part of what is known as the theory of computation. A course on this subject matter is now standard in the computer science curriculum and is often taught fairly early in the program. Hence, the prospective audience for this book consists primarily of sophomores and juniors majoring in computer science or computer engineering.

主要介绍如何使用automata以及Petri Nets对离散事件（动态）系统进行建模及描述。 吴老师上学期连讲了好多节课，并且发了一篇book review在IEEE Control System Magazine上： 　　 　　A. Paoli and N.E. Wu, Book review: An Introduction to Discrete Event Systems, 2nd Edition, by C.G. Cassandras, and S. Lafortune, IEEE Control Systems Magazine, June, 2009. 　　 　　Eva Wu的个人主页： 　　http://www.ws.binghamton.edu/wuweb

An introduction to probability theory and its applications 很重要的书籍，不用花那么多分儿

Reinforcement Learning: An Introduction Second edition, in progress November 5, 2017 Richard S. Sutton and Andrew G. Barto The text is now complete, except possibly for one more case study to be added to Chapter 16. The references still need to be thoroughly checked, and an index still needs to be added. Please send any errors to rich@richsutton.com and barto@cs.umass.edu. We are also very interested in correcting any important omissions in the \Bibliographical and Historical Remarks" at the end of each chapter. If you think of something that really should have been cited, please let us know and we can try to get it corrected before the nal version is printed. The MIT Press Cambridge, Massachusetts London, England

An Introduction to Statistical Learning，英文原版，非扫描版，可以用电脑词典随时翻译。 Gareth James Daniela Witten Trevor Hastie Robert Tibshirani

国外非常好的有关有限元法的讲义，英文版 对有限元法的理论基础做了深入浅出的介绍，简单明了清晰，废话少

中文翻译Introduction to Linear Algebra, 5th Edition 2.4节 我将从基本事实开始。矩阵是一个数字或“元素”的矩形数组。当 A 是 m 行 n 列时，它是一个“m×n” 矩阵。若矩阵形状相同，则它们可以相加。它们可以乘上任意常数 c。以下是关于 3 × 2 矩阵的 A + B 与 2A 的例子：  1 2 3 4 0 0  +  2 2 4 4 9 9  与 2  1 2 3 4 0 0  =  2 4 6 8 0 0 。 矩阵加法完全就像向量加法一样——每次算一个元素。我们甚至可将列向量视为一个仅有一列的矩阵 （如此 n = 1）。矩阵 −A 来源于乘以 c = −1（反转所有符号）。A 加上 −A 得零矩阵，此时所有元素为 0。所有这些都只是常识。 行 i、列 j 的元素被称为 aij 或 A(i, j)。沿第一行的 n 个元素为 a11, a12, . . . , a1n。矩阵的左下角 元素是 am1 且右下角元素是 amn。行号 i 从 1 到 m。列号从 j 从 1 到