本书是中山大学中法核工程与技术学院二年级第二学期的数学教材，主要包括以下内容：导数和极限展开、有限维向量空间、矩阵、单实变量函数在闭区间上的积分和对广义积分的简单介绍、数项级数、离散概率、凸函数、行列式和线性系统、欧几里得空间。在每章的开头部分，列出了学习该章内容所需的预备知识。书中给出了很多详细解答的例题和方法提要，以帮助读者理解相关理论知识并掌握相应的解题方法。此外，每章末尾都提供了配套的习题，以便读者通过练习应用所学知识和方法。

本书依据理工类本科高等数学课程教学基本要求，并结合教学实践经验编写而成．融入了课程思政元素，且将“结构分析-形式统一法”贯穿于教材，相比于同类教材，本书增加了部分内容，调整了一些内容的讲述顺序，内容更丰富，系统性更强.　　《BR》　　本书在定理的证明和例题的求解之前增加了结构分析环节，展现了思路形成和解题方法设计的过程，突出了数学理性分析的特点;在重要的定义和知识点之后，增加了信息挖掘和抽象总结，优化学生的认知结构;增加了例题和习题的难度，并增加了结构分析的习题题型，突出分析和解决问题的培养和训

本书是“新文科”背景下文科类专业本科数学教材。本书简明、系统地介绍一元微积分、线性代数介、概率论等数学基础知识。本书的特色是每节均从案例出发引出数学问题，通过介绍数学知识，最终解决案例提出的实际问题。内容着眼于对学生人文精神的熏陶和数学思维的培养。本书共8章内容，包含极限与连续、一元微分学、一元积分学、无穷级数、矩阵、线性方程组、随机事件及其概率、随机变量及其数字特征，文末附有标准正态分布表、泊松分布表及部分系统参考答案。 本书可作为文科类专业本科数学教材，也可作为对数学感兴趣的人员的参考书。

本书共分为十章，包括函数、极限与连续、导数与微分、中值定理与导数的应用、不定积分、定积分及其应用、微分方程、向量代数与空间解析几何、多元函数微分法及其应用、多元函数积分学、无穷级数等内容。本书的特点是将功能强大的计算机和数学软件Mathematica融入高等数学教学之中，力图降低学生的学习负担，提高学生的数学能力。

本书是与《大学文科数学（慕课版）》配套的学习指导书，是根据高等学校文科类专业数学基础课程的教学基本要求，结合编者多年的教学经验编写而成的. 全书共5章，主要内容如下：函数、极限与连续，导数与微分，不定积分、定积分及其应用，线性代数初步，概率论初步. 各章与配套教材严格对应，且各章均包含知识结构、重点与难点分析、典型例题与方法归纳、习题全解4个部分. 本书除了提供配套教材课后习题的答案及解题过程，还提供典型例题的解题思路、方法、步骤及总结.

本书主要讨论随机过程的基础理论和应用方法，包括概率论基础，随机过程基础，泊松过程及其推广，马尔可夫过程，二阶矩过程及其均方分析，平稳过程，以及高阶统计量与非平稳过程等7章内容。

本书是和《运筹学》（第5版）配合使用的参考书，每章包括5部分的内容：1、本章学习要点，给出了本章应该掌握的知识要点；2、主要概念及算法，列出了本章的的基本概念和主要算法；3、课后习题全解，对《运筹学》（第5版）中的课后习题给出了详细的解答；4、典型例题精解，紧扣教材主要内容，精选各类习题并给出解答；5、考研真题解答，深入分析历年研究生入学考试试题，帮助学生加深对知识点的理解。可作为相关专业的教学参考书，也可报考研究生的辅导教材。

本书是与机械工业出版社出版的《运筹学》第3版(吴祈宗主编)
教材相配套的学习指导及习题集，内容包括《运筹学》教材中各章节的
学习要点及思考题、课后习题参考解答、补充练习题及解答等。安排这些
内容的主要目的是帮助读者更好地学习《运筹学》教材，消化教材中的
知识，提高学习效果。本书是编者多年教学经验的总结，在内容安排上重
视阐述基本思想、理论与方法，力求做到深入浅出、通俗易懂、适于
自学。
本书主要供高等院校经济管理类专业的本科生使用，也可作为其他专业

本书是根据高等院校工科各专业的《概率论与数理统计课程基本要求》编写的，入选“十三五”国家重点出版物出版规划项目.本书共十章，主要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、极限定理、数理统计基本概念、参数估计、假设检验、回归分析及方差分析简介、MATLAB在概率统计中的应用.根据学生学习的认知规律，本书每章采用以知识结构图引入，以综合例题选讲结尾的结构，注重提高学生的学习兴趣和应用能力.
本书内容丰富，阐述简明易懂，注重理论联系实际，可作为高等院校工

本书适用于本专科教学使用。在前两版的基础上整理出版第三版。随机现象的普遍性以及现代经济分析方法的定量化趋势，使得概率论与数量统计的应用日渐广泛。本书是山东财经大学在多年教授概率论与数理统计课程的基础上编写而成。也是山东财经大学精品课程《概率论与数理统计》的一项重要的建设成果。为学生学习后续专业课程和从事经济研究奠定必要的基础。全书共分9章: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，极限定理，统计量及抽样分布，参数估计，假设检验，方差分析与回归分析。本书科学、