本书内容介绍控制论的发展、工程应用中的问题及其目标安排。首先，探讨了控制器开发流程，涵盖控制系统设计、模型开发、快速原型等内容，并详细讨论了系统模型与表达，包括模型降阶、线性模型簇等。然后，介绍了M序列系统辨识的原理和应用案例，尤其是在燃料电池空气供应系统中的应用。并对开环频率校正、PID控制、串级控制、内模控制等策略进行了分析，并通过案例展示其实际工程效果。最后，提供多个实验和附录，供读者深入学习和实践。 本书可作为高等学校自动化、机械设计及其自动化、机械电子、电气工程及其自动化、过程装备与控

从一些经典的益智游戏或挑战出发，见识（熟悉）和体会计算思维（主要是其中的逻辑思维和算法思维）的若干观念和要点，是本书编写的初衷和追求。本书挑选了32个游戏或挑战，实现学习和体会计算思维观念和要点的目标。它们本身相互独立，读者可以任意顺序阅读，没有前后依赖关系。问题是指对该游戏的一般化推广，即“泛化”，在分析的基础上总结数学原理，进而形成算法和程序（主要是Python代码），实现面向问题求解、提炼和展示计算思维要点的融会贯通。本书既可以作为数学或算法方面的普及读物，也可以作为高校学生“计算思维”课

本书以Python语言为基础，深入浅出地讲解了模式识别的基本概念、算法原理和实现方法，主要包括监督学习和非监督学习两大类模式识别方法，并详细介绍了多种经典算法，如K近邻、逻辑回归、支持向量机、决策树、集成方法、多层感知器、K-means和Apriori算法等；涵盖了数据处理、数据降维、时间序列模型、深度学习和AutoML等重要内容，并提供了丰富的案例和实践代码，每章配有习题，以指导读者进行深入地学习。

本书作者依托教学实践经验与学科知识体系，精心编写了这本概率论与数理统计作业本。本书突破传统题型单一的局限，内容涵盖填空题、选择题、判断题及计算题等多元题型。每道题目均经过严谨设计，旨在帮助读者深化理论认知、提升解题能力，实现对知识体系的全面梳理与精准把握，是课堂学习与考研复习的优质辅助资料。

本书主要内容包括事件与概率、离散型随机变量、连续型随机变量、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、点估计、假设检验、方差分析和回归分析、Excel 在统计分析中的应用等九章，章末增加了一定量的习题，其中大多数是近年来的考研试题，另外有些习题是来自保险实务、工业生产等现实生活中的问题，这些习题对学生在学习中理论联系实际具有很大的启发和帮助。本书可供高等学校数学类专业和统计学类专业作为教材使用，也可供教学参考。

概率论与数理统计是大学数学的第三门课。本书针对经管类编写，主要包括概率论的基本概念、一维和多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、数理统计的基础知识、参数估计、假设检验 、方差分析和回归分析等知识模块，并特别加强了数学建模与数学实验教学环节，可以通过扫描对应的二维码即可实现实验操作，且配有网络账号，学生可登录网络学习空间学习相关内容。本书可作为高等院校经管类等非数学专业的教材与教学参考书，也适合对概率论与数理统计感兴趣的读者自主学习。

本书全书共12章，从时间序列分析的概念和范畴开始，依次介绍了平稳时间序列模型和非平稳时间序列模型以及单位根检验方法等。此外，本书还设计了软件应用演示环节，为读者提供应用软件解决现实问题的具体过程。本书注重理论的完备性以及理论与应用的结合度，努力做到理论内容全面、讲解深入浅出，同时特别强调理论知识的实际引用。本书适合作为经济管理类高年级本科生或者研究生的教材。对于具有统计学基础知识的学生，本书不失为一本简单易懂的自学参考书。

本书主要内容包括线性规划、运输规划、整数规划、目标规划、动态规划、图与网络优化、网络计划技术、非线性规划、存储论、排队论、决策分析等。本书的编写充分考虑了智能算法和大数据为运筹学的应用与发展带来的机遇与挑战，增加了教学案例和应用程序部分，在相关章节详细介绍了Excel和运筹优化求解器在优化中的应用。

本书是为高等学校工科研究生编写的“最优化方法及应用”课程教材，主要内容包括：概述、无约束最优化（一维、多维）、约束最优化（线性、非线性）、全局最优化新方法、多目标优化、应用实例等。全书内容组织突出应用导向，力求在使学生理解优化方法的基本思想、实施步骤、软件实现的基础上，最大限度减少繁复的数学推导和证明，同时结合案例将相关方法应用于个人科研实践。 本书可以作为化学工程、化工过程机械、动力工程、环境工程、能源动力、材料化工等相关工科专业的研究生的教材或教学参考书，具有高等数学、线性代数、计算方法基础

本书着重介绍了与实际应用有关的数值计算基本方法，强调了基本概念、理论和应用，特别是数值计算方法在计算机上的实现，以期读者在学完本书之后能够充分掌握这些方法，并能在计算机上进行有关的科学与工程计算.
全书共分8章，主要内容包括非线性方程求根，线性方程组数值解法，矩阵特征值与特征向量的数值计算，函数逼近，数值积分和微分，解线性代数方程组的直接方法和迭代方法，常微分方程初值问题的计算方法以及优化问题数值解法.各章配有一定数量的习题，书后附有习题答案和提示.
本书可作为理工科专业研究生和应用