本书系统介绍了概率论与数理统计的基本概念、理论、思想、方法。全书共8章，第1~5章为概率论部分，介绍随机事件及其概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理； 第6~8章为数理统计部分，介绍样本及抽样分布、参数估计、假设检验。本书立足于应用型人才的培养定位，全书贯穿应用主线，每章均以实际案例引入、以实际案例分析结尾，引导学生运用理论知识解决实际问题。每节均配有习题，每章都配有考研题精选和自测题，并在书后配有习题答案，供读者选择使用。

本书包括随机事件与概率、一维随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律及中心极限定理，统计量及其分布、参数估计、假设检验等内容。每一章有章节思维导图，每节后面附有相应的习题及部分考研真题。本书可作为高等学校理工科、经济类、管理类和其他非数学专业教学用书，也适合数学专业专科的概率论与数理统计课程的教学需要。

本书旨在帮助高职高专学生利用简单的数学工具观察、分析、解决问题,将数学知识与实际应用有机结合,使学生在掌握数学知识的同时,实际应用能力得到提高.全书共9章,主要包括函数及其模型、极限及其应用、微分学及其应用、积分学及其应用、常微分方程及其应用、空间解析几何及其应用、多元函数微分学及其应用,多元函数积分学及其应用、MATLAB数学实验.本书遵循“淡化理论、渗透思想、结合实例、引入软件、强化应用”的理念,精心编写了大量与专业和实际生活密切联系的、适合高职高专数学教学的应用案例,使学生能够借助实际问题

本书基于《中等职业学校数学课程标准(2020年版)》数学与加工制造专题的要求编写而成，从解决职业教育加工制造类专业学习中的实际问题出发，重点介绍了数控加工设备工作的基本数学原理，列举了运用数学知识解决数控编程专业学习、实践中所遇问题的众多实例．本书突出了数学在职业教育中的基础性、工具性和应用性的特点，以及为专业服务的课程理念。

本书从最优化方法应用者的角度，较为系统地介绍了最优化问题地建模、算法结构、凸优化问题数学基础、基本地经典优化算法和基本地启发式优化算法。详细地讲解了线性规划方法、一维搜索方法、无约束非线性最优化问题的算法、带约束的非线性最优化问题的算法、模拟退火算法、遗传算法和粒子群算法等。书本中对上述方法附有案例过程，使读者可以理解这些方法处理问题背后的原理和思路，又能学习实际解决问题的方法和过程，提高使用最优化问题建模和算法解决实际问题的能力。

本书全面系统地阐述了测量误差的基本理论，测量平差的基础方法，以及扼要介绍了近代平差的原理。本书共12章，内容包括绪论、误差分布与精度指标、协方差传播率及权、平差数学模型与最小二乘原理、条件平差、附有参数的条件平差、间接平差、附有条件的间接平差、概括平差函数模型、误差椭圆、平差系统的统计假设检验、近代平差概论。

本书以物理光学和应用光学为主体内容。第1~3章为应用光学部分，介绍了几何光学基础知识、光在光学系统中的传播和成像特性，还讨论了激光存储等新型光学系统；第4~8章为物理光学部分，讨论了光在各向同性介质和各向异性介质中的传播规律，以及光的干涉、衍射、偏振特性及光与物质的相互作用，同时，还介绍了密集波分复用技术、双光子吸收、拉曼放大、光学孤子、光子晶体、红外显微镜、扫描隧道显微镜、相衬显微镜和磁光克尔效应等相关领域的应用和进展；第9章专门介绍航天光学遥感、自适应光学、红外与微光成像、光学信息处理、有机

本书入选教育部“101”物理教材建设计划。 热力学与统计物理是研究由大量微观粒子构成的宏观系统的热性质的两种基本理论方法。作为课程，热力学与统计物理是普通物理热学的后续，是物理学专业非常重要的基础课。本书分别从热力学与统计物理两条主线展开讨论。在讨论中，本书特别注重热力学与统计物理两种理论方法的结合与相互借鉴，尽可能使读者体会二者的独特魅力。 本书的热力学部分包括热力学基本规律、均匀系的平衡性质、单元系的复相平衡、多元系的相和化学平衡等内容，统计物理部分则包括统计系综、量子理想气体、经典流体、二

混沌与分形是非线性科学中十分活跃、涉及内容极为广阔的领域，几乎涵盖了日常生活和工程实际的各个方面。有必要像数学中的勾股定理一样推广普及，变成人人皆知的科学常识。正是基于此，本书试图推出一本近似科普的大众通识读物。书中尽可能避开复杂冗长的数学公式，力求图文并茂，深入浅出，通俗易懂，让更多的普通读者能够了解什么是非线性，什么是蝴蝶效应，什么是分形，什么是元胞自动机，什么是自组织，什么是广义相对论和量子混沌；如何利用混沌进行保密通信，如何利用孤子进行光纤通信，如何利用湍流理论解释日常生活中的

本书首先系统介绍了光谱学的基础概念，包括其起源与发展、原子和分子光谱。接着，详细探讨了11种典型的光谱技术，如激光诱导击穿光谱、拉曼光谱、红外光谱等，包括其原理、实验系统及前沿应用。随后，阐述了如何在材料、环境和工业生产等领域中结合应用多种光谱技术，以及其与单一技术相比的优势。本书还独特地介绍了基于机器学习的人工智能与光谱技术的结合应用。作为一大特色，结合最新科研成果，本书系统设计了多项光谱仿真实验项目。最后，本书展望了光谱学与光谱技术未来的发展趋势。