Finite Element Method in Machining Processes ，有限元图书，高清带书签

一本专门针对大规模复杂网络动力学系统研究的书，亚马逊全5分评价。

英文第三版，不朽名著，用DJVU编辑器添加了书签，阅读更方便更高效

随机 一个用于生成随机过程实现的python包。 安装 stochastic软件包在pypi上可用，可以使用pip安装 pip install stochastic 依存关系 随机使用numpy进行许多计算，使用scipy采样特定的随机变量。 Craft.io流程 该软件包提供了许多常见的离散时间，连续时间和噪声过程对象，用于将随机过程的实现生成为numpy数组。 扩散过程使用欧拉-丸山方法进行近似。 这是程序包中当前受支持的进程及其类引用。 随机过程 连续的 贝塞尔Craft.io 布朗桥 布朗旅行 布朗恩·梅德 布朗运动 柯西过程 小数布朗运动 伽玛过程 几何布朗运动 高斯逆过程 混合泊松过程 多分数布朗运动 泊松过程 SquaredBesselProcess 方差伽玛程序 维纳过程 扩散 扩散过程（广义） 恒定弹性方差过程 CoxIngersollRossProcess

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这是伟大的数学家Doob的传世经典，随机过程论。对于学习概率论方面的人有很大的帮助

对可数状态空间上的马尔可夫过程理论进行了严格而基本的介绍。涵盖主题是：doeBin的理论，一般遍历性质，和连续时间过程。可逆过程和使用其相关的Dirichlet形式来估计收敛到平衡的速率。

The goal of building systems that can adapt to their environments and learn from their experience has attracted researchers from many fields, including com- puter science, engineering, mathematics, physics, neuroscience, and cognitive science. Out of this research has come a wide variety of learning techniques that have the potential to transform many scientific and industrial fields. Recently, several research communities have converged on a common set of issues sur- rounding supervised, unsupervised, and reinforcement learning problems. The MIT Press series on Adaptive Computation and Machine Learning seeks to unify the many diverse strands of machine learning research and to foster high quality research and innovative applications.

文献资料 建立状态 覆盖范围 SDDP.jl是一个使用随机双重动态规划解决大型多阶段凸随机规划问题的软件包。 您可以在找到文档。 如果需要帮助，请提交Github问题： :

它以教学法描述了金融中最重要的随机过程，尤其是马尔可夫链，布朗运动和mar。 它还显示了如何在财务模型的框架中理解诸如过滤，伊藤引理或吉萨诺夫定理之类的数学工具。