本书主要介绍数值分析与算法，包括误差分析、非线性方程求根、线性代数方程组的直接解法、向量范数与矩阵范数、线性代数方程组的迭代解法、插值、最小二乘与函数的最佳逼近、数值积分与数值微分、常微分方程数值解法、三角插值与快速Fourier变换、不适定问题与Tikhonov正则化方法等。

      本书讲述了运筹学主要分支的基本原理与方法，包括线性规划、目标规划、整数规划、动态规划、对策论、存储论、排队论、决策论、图论与网络计划技术等理论与方法，并附有相应的应用案例。

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本书共分八章，内容包括随机事件与概率；随机变量及其分布；随机变量的数字特征；数理统计的基本概念；参数估计等。

本书介绍随机过程基本概念和基本理论，着重讲解Poisson过程、Markov链、Galton-Watson分枝过程、鞅、Bronw运动和平稳随机过程遍历性。本书选材恰当，内容丰富，深入浅出。 除前两章外，各章内容相对独立并且体系完整，便于读者阅读。每章含有附注，包括人物和背景介绍，趣味性和科学性兼顾。每章习题都经过精心挑选，难易适中，可作为正文的有益补充。

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　　《概率论与数理统计习题集》涵盖了概率论与数理统计课程的基本内容，配合教材《概率论与数理统计》（重庆大学出版社，2015年2月出版）使用。所选习题突出基本概念、基本性质与基本计算，主要针对独立学院层次的学生，并与该层次的教学要求相适应。为了检验学习效果，每一章后都附有单元测验，供学生自测；同时选编了少量的历年考研真题，供有需要的学生参考。另外还配有3套总复习模拟试卷及答案，供学生期末复习使用。

本书内容包括随机事件与概率，随机变量及其分布，随机变量的数字特征，数理统计的基本概念，参数估计，假设检验，一元线性回归分析。