《高等数学》分为上、下两册，本书为下册，共五章，包括微分方程、向量代数与空间解析几何、多元函数微分学、重积分和无穷级数。为了提高学生的学习兴趣，本书增加了知识结构图、扩展阅读等内容。本书中带*号部分为选学内容。本书内容选取适当，结构严谨，深入浅出，条理清晰，易教易学，可读性强。
本书可供高等院校经济类、管理类专业学生使用，也可供理工类少学时专业的学生使用。本书封面贴有清华大学出版社防伪标签，无标签者不得销售。

本书是专为建筑类、经管类、艺术类等专业编写的少学时的高等数学教材,内容涵盖微积分学、线性代数、概率论与数理统计三大部分,具体包括函数与极限、导数与微分、中值定理与导数应用、不定积分、定积分及其应用、微分方程简介、矩阵与线性方程组、行列式、随机事件及其概率、随机变量及其分布、数理统计的基础知识、参数估计与假设检验等基本内容.
根据建筑类、经管类、艺术类等专业对数学的要求,本书编写的基本思路是在保证知识体系的系统性和完整性的前提下,以易学易用为原则.书中尽可能从生活实例入手,通过建立简单的数学

《固态电化学》共11章，主要介绍固态电化学基础和原理。内容包括无机晶相、玻璃态和聚合物固体电解质结构，离子传输动力学基础理论和设计原则，插嵌电极材料的原子和电子结构，电子和离子在电极中的传输机理，聚合物电极的反应机理和动力学，界面电化学和固态电化学器件等。《固态电化学》注重固态离子学和电化学基本原理的阐述，同时对一些关键材料和应用实例进行了介绍。

《物理化学实验》（第三版）内容包括：绪论，介绍物理化学实验基本知识及数据处理等内容，归纳常用化学数据来源和重要化学数据网站，为学生查阅相关资料提供方便；实验部分，共编写了28个基础实验和8个综合（设计）实验，培养学生物理化学实验的基本技能；基本实验技术部分，系统地介绍物理化学实验基本知识、基本测试方法和技术等内容，帮助学生了解现代技术在科学研究中的应用，同时也通过实验全面提高学生分析问题、解决问题的综合能力；附录部分编写了常用数据表，收集大量的物理化学基本数据，便于师生查阅。
本书在内容安

《物理化学实验》主要由绪论、实验技术和仪器、基础实验、综合性实验、设计性实验等内容组成，共介绍了五种实验技术，汇编成35个实验，涉及热力学、相平衡、电化学、动力学、表面化学和胶体等。本教材注重系统性、完整性、启发性，突出基本概念和基本实验技能的理解应用，设计方法的培养，能够适应不同专业和不同基础学生教学要求，满足应用型人才培养的需要。
《物理化学实验》可作为高等学校化学、化工、环境工程、材料工程等应用型本科教材，同时对从事相关领域研究开发的科研人员有一定的参考价值。

本书是河南省“十四五”普通高等教育规划教材，全书共三册，按三个学期设置教学，介绍了数学分析的基本内容.
第一册内容主要包括数列的极限、函数的极限、函数连续性、函数的导数与微分、函数的微分中值定理、泰勒公式和洛必达法则.第二册内容主要包括不定积分、定积分、广义积分、数项级数、函数项级数、幂级数和傅里叶级数.第三册内容主要包括多元函数的极限和连续、多元函数的微分学、含参量积分、多元函数的积分学.
本书在内容上，涵盖了本课程的所有教学内容，个别地方有所加强;在编排体系_上，在定理和证明、例

本书针对工程硕士研究生的特点和创新型人才培养的要求, 将矩阵论、数值分析和规划数学中应用非常广泛的最优化问题按学生容易接受的内容体系进行编写. 全书共12章, 其内容依次为初等变换与线性方程组的直接解法、线性空间、赋范线性空间与内积空间、线性映射、矩阵的若尔当标准形与矩阵函数、线性方程组的求解方法、非线性方程(组)的解法、最优化问题、无约束优化问题的求解算法、约束优化问题的求解算法、数值微分与微分方程的数值解法、应用案例. 本书内容尽可能做到深入浅出, 通俗易懂, 使研究生在学习数学知识的同时,

本书是高等院校概率论课程的教材, 是北京大学数学教学系列丛书"《概率论》的第二版。全书共分六章，内容包括：古典概型和概率空间、随机变量和概率分布、随机向量及其概率分布、数学期望和方差、特征函数和概率极限定理、随机过程简介。每小节配有练习题，每章配有总习题，书末附有习题答案或提示，供读者参考。
本书对概率论的基本内容做了系统而全面的介绍，叙述严谨、推导细致、举例丰富，精选的例题反映了现实生活中的特点。本书还采用了许多新的简明讲法，有利于读者更好地理解所学内容和加深对问题本质的理解。

本书根据高等学校非数学类专业“概率论与数理统计”课程的教学要求和教学大纲，将新工科理念与国际化深度融合，借鉴国内外优秀教材的特点，结合山东大学数学团队多年的教学经验编写完成.本书共8章，包括随机事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、数字特征与极限定理、统计量及其分布、参数估计、假设检验、概率论与数理统计在MATLAB中的实现.本书秉承“新工科”建设理念，侧重数学实用性，除第8章外，每节题型采用分层模式，每章总复习题经过精心设计，难易程度适中，并配套完备的数字化教学资源. 本书可供高

本书以数值分析原理为纲, 以算法设计为本, 基于Python 语言, 详细介绍了原理分析到 自编码 算法设计与应用的过程和思想, 旨在提升学生的数值计算和实践编码能力, 其数值算法设计思想可迁移到机器学习和深度学习,为学术深造和应用研究奠定科学计算和自编码基础. 本书共包含数值分析的12 个领域, 教师可以根据不同的学习对象和教学目的选择相应的章节. 书中计算方法均结合数学原理独立设计算法, 并结合经典数值算例辅助学习和理解, 且配备了实验题目, 使理论与实践、学习与提升相辅相成.