Севастьянов

Характеристики полей нейтронов, Севастьянов В.Д., Кошелев А.С., Маслов Г.Н., 2007.

   В справочнике приведены характеристики 104 полей нейтронов (спектр, плотность потока, флюенс, доза, количество или скорость дозиметрических ядерных реакций н др.), 50 ядерно-физических установок (ядерных реакторов, критсборок и генераторов нейтронов), которые нашли широкое применение для решения важных научно-технических задач в атомной промышленности Характеристики полей нейтронов ядерно-физических установок (ЯФУ) определены стандартизированным нейтронно-активационным методом по программе КАСКАД. В справочнике также даны дифференциальные сечения ядерных реакций, которые имели место в облучённых нейтронами детекторах, константы распада для радиоактивных нуклидов - продуктов активации детекторов нейтронами (периоды полураспада, состав излучения), которые использовались при восстановлении спектров ней тронов ЯФУ.
Справочник предназначен для научных работников, инженеров, аспирантов и студентов вузов, специализирующихся в спектрометрии и дозиметрии нейтронного излучения, в изучении радиационного воздействия нейтронного излучения на приборы, оборудование и биообъекты используемые и науке и технике; в физике защиты ЯФУ; в метрологии нейтронного излучения.

Введение в исследования границ, Севастьянов С.В., Лайне Ю., Киреев А.А., 2016.

Учебник, подготовленный международным коллективом авторов, представляет собой первую попытку систематического освещения в учебных целях обширного предмета такой области современного научного знания, как исследования границ. Главы книги рассказывают об истории развития исследований границ и их методологии, сущности и многообразии типов социальных границ, трансграничных отношениях и связанных с ними региональных процессах, специфике пограничной и трансграничной политики. Один из разделов учебника дает обзор состояния и функционирования государственных границ во всех основных регионах мира. Издание предназначено для студентов, изучающих проблемы социальных границ, а также для исследователей и практиков, всех тех, чьи интересы связаны с данной научной областью. Настоящее издание является русскоязычной версией учебника, опубликованного на английском языке в 2015 г.

Курс теории вероятностей и математической статистики, Севастьянов Б.А., 2019.

В основу книги положен годовой курс лекций, читавшихся автором в течение ряда лет на отделении математики механико-математического факультета МГУ. Основные понятия и факты теории вероятностей вводятся первоначально для конечной схемы. Математическое ожидание в общем случае определяется так же, как интеграл Лебега, однако у читателя не предполагается знание никаких предварительных сведений об интегрировании по Лебегу. В книге содержатся следующие разделы: независимые испытания и цепи Маркова, предельные теоремы Муавра - Лапласа и Пуассона, случайные величины, характеристические и производящие функции, закон больших чисел, центральная предельная теорема, основные понятия математической статистики, проверка статистических гипотез, статистические оценки, доверительные интервалы. Для студентов младших курсов университетов и втузов, изучающих теорию вероятностей.

Сборник задач по теории вероятностей, Зубков А.М., Севастьянов В.А., Чистяков В.П., 1989.

Содержит упражнения по всем разделам теории вероятностей, включаемым в начальный курс. Тексты задач, указания, решения и ответы помещаются раздельно. Второе издание по сравнению с первым (1980 г.) существенно переработано. Значительно увеличено общее число задач и, в частности, число простых задач, предназначенных для упражнений по начальному курсу теории вероятностей; в вводные части к основным темам добавлены примеры решения задач; добавлены задачи по случайным процессам и математической статистике. Для студентов математических и физических специальностей вузов.

ТЕТРАДИ НОВЫХ ТЕРМИНОВ, № 100 НЕМЕЦКО-РУССКИЕ ТЕРМИНЫ ПО ЛИФТАМ И ЭСКАЛАТОРАМ, Севастьянов Ю.А., 1986.

Курс теорий вероятностей и математической статистики, Севастьянов Б.А., 1982.

   В основу книги положен годовой курс лекций, читавшихся автором в течение ряда лет на отделении математики механико-математического факультета МГУ. Основные понятия и факты теории вероятностей вводятся первоначально для конечной схемы. Математическое ожидание в общем случае определяется так же, как интеграл Лебега, однако у читателя не предполагается знание никаких предварительных сведений об интегрировании по Лебегу.
В книге содержатся следующие разделы: независимые испытания и цепи Маркова, предельные теоремы Муавра-Лапласа и Пуассона, случайные величины, характеристические и производящие функции, закон больших чисел, центральная предельная теорема, основные понятия математической статистики, проверка статистических гипотез, статистические оценки, доверительные интервалы.
Для студентов младших курсов университетов и втузов, изучающих теорию вероятностей.

Финансовая математика и модели инвестиций, Севастьянов П.В., 2001.

   Курс лекций предназначен для студентов математических специальностей, дальнейшая профессиональная деятельность которых будет связана с решением экономико-математических и финансовых проблем на предприятиях различного профиля. Особое внимание в курсе лекций уделено алгоритмической стороне вопросов, а также учету неопределенностей. При этом наряду с традиционным теоретико-вероятностным подходом к математической формализации неопределенных данных рассматриваются современные методы интервальной математики и теории нечетких множеств.

Название: Курс теории вероятностей и математической статистики. 1982.

Автор: Севастьянов Б.А.

    В основу книги положен годовой курс лекций, читавшихся автором в течение ряда лет на отделении математики механико-математического факультета МГУ. Основные понятия и факты теории вероятностей вводятся первоначально для конечной схемы. Математическое ожидание в общем случае определяется так же, как интеграл Лебега, однако у читателя не предполагается знание никаких предварительных сведений об интегрировании по Лебегу.
    В книге содержатся следующие разделы: независимые испытания и цепи Маркова, предельные теоремы Муавра-Лапласа и Пуассона, случайные величины, характеристические и производящие функции, закон больших чисел, центральная предельная теорема, основные понятия математической статистики, проверка статистических гипотез, статистические оценки, доверительные интервалы.