高斯誤差條件下廣義最小二乘估計理論與方法：針對非線性觀測模型（簡體書）

本書是“十三五”國家重點圖書規劃“大數據科學”叢書著作。
全書系統闡述針對非線性觀測模型的最小二乘估計理論與方法，側重理論的系統性和論證的嚴謹性，同時也強調應用性和可讀性。主要內容包括：非線性最小二乘估計理論與方法的基礎觀測模型與方法，含有第Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ類等式約束非線性最小二乘估計理論與方法，誤差協方差矩陣秩虧損的非線性最小二乘估計理論與方法，第Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ類偽線性觀測模型的偽線性最小二乘估計理論與方法，第Ⅰ、Ⅱ類參數解耦合觀測模型的參數解耦合最小二乘估計理論與方法，以及多類型參數交替迭代、蒙特卡羅重要性採樣非線性最小二乘估計理論與方法。針對每一類最小二乘估計方法，從參數估計的角度進行描述，給出觀測模型、參數估計優化模型及其數值求解方法，並且推導理論估計性能。書中含有大量實例和數值實驗結果，便於讀者理解和掌握。
“大數據科學”叢書涉及大數據理論、技術、產業和管理的方方面面，旨在幫助國內相關領域的學者、產業界人士瞭解國內外大數據研究和應用的前沿進展，也可作教學之用。