本书是同济大学数学科学学院老师集体智慧的结晶, 全书共9章,包括科学计算与MATLAB、线性代数方程组的直接法、线性代数方程组的迭代法、多项式插值与样条插值、函数逼近、数值积分与数值微分、非线性方程求解、矩阵特征值与特征向量的计算、常微分方程初边值问题数值解. 本书阐述了当今科学与工程研究中经常遇到的数值计算问题求解的新方法, 如快速傅里叶变换、蒙特卡罗模拟求积法(高维积分计算)、数值求导的稳定算法、大型线性代数方程组的分块迭代算法等. 在介绍一些重要的典型算法时, 附上在工程中广泛使用的

科学与工程中的数学模型或基于数据的分析往往涉及在有限维或无限维空间中的求和、求根与求极限。我们注意到，又快又好地解决科学与工程中的计算问题，数据和数学模型及其解的简单有效表示至关重要。数值分析讨论的就是有限维空间中的函数简单有效表示和相应问题的数学计算方法以及无限维问题的有限维逼近等。 本书介绍一些典型的数值方法及其数学机理，内容包括逼近论基础、数值积分、常微分方程数值解、线性系统与非线性系统的迭代法、矩阵特征值问题的数值方法。同时本书还介绍了一些典型数值方法的最新发展和数值分析的最新成果

本书共分七章，主要阐述了误差及算法的稳定性，要求掌握数值运算的误差估计及数值运算中的一些原则；非线性方程（组）求根，要求掌握迭代法的基本思想，熟练运用所学的方法解决非线性方程的近似解问题；线性方程组的数值解法，要求掌握高斯消去法和列主元高斯消去法，掌握矩阵三角分解法求解线性方程组，掌握向量和矩阵范数特征值的数值解法；函数的插值与拟合，要求掌握拉格朗日插值多项式的存在唯一性，掌握差分、差商的计算过程及有关性质，掌握牛顿插值多项式及其余项，了解埃尔米特插值及其余项；数值微分与积分和

内容简介本书较为系统地介绍了数值线性代数的基本理论、方法及其主要算法的MATLAB程序实现。全书共7章，内容包括数值线性代数理论基础、正交变换Krylov子空间、解线性方程组的矩阵分裂迭代法、解线性方程组的子空间方法、解线性方程组的矩阵分解法、线性最小二乘问题的数值解法和矩阵特征值问题的数值方法。书中配有丰富的例题和习题，可供学习者使用。本书既注意保持理论分析的严谨性，又注重计算方法的实用性，强调算法的MATLAB程序在计算机上的实现。扫描书后的二维码可获取配套的全部算法的MATLAB程序。

本书是关于博弈论的一本基础教材，主要介绍了博弈论的概貌与脉络、棋类游戏的博弈分析、基本的数学工具、二人博弈的纯粹策略解和混合策略解、多人博弈的纯粹纳什均衡和混合纳什均衡、合作博弈的模型与解概念、解概念之核心、解概念之沙普利值及博弈论进阶学习。本书概念清晰、逻辑严密、写作规范，用最少的数学语言阐述博弈论的核心内容，可作为高等学校数学、管理、控制、智能等专业的本科生相关课程的教材或参考用书。

本书是与《博弈论基础》配套的学习指导书，梳理了棋类游戏的博弈分析、基本的数学工具、二人博弈的纯粹策略解和混合策略解、多人博弈的纯粹纳什均衡和混合纳什均衡、合作博弈的模型与解概念、解概念之核心、解概念之沙普利值等知识要点，提供了针对性习题及其详细解答，以及有趣的非合作博弈及合作博弈的案例。本书规范严谨，可作为高等学校数学、管理、控制、智能等专业的本科生相关课程的教材或参考用书。

本书为普通高等教育“十一五”国家级规划教材，上海普通高校优秀教材，上海高校市级精品课程配套教材。 本书共12章，主要内容包括：绪论，线性规划，整数规划，目标规划，动态规划，图论与网络优化，网络计划技术，决策论，对策论，排队论，库存论，启发式算法，运筹学经典问题。本书在内容和形式上，力求精练，着重方法，重视建模和软件使用，配有丰富的习题、案例与二维码资源，适合作为高等学校运筹学相关课程教材，也可作为其他相关专业的参考用书。

本书适应了大数据时代对人才培养的需求，通过将数据处理技术与传统的统计学知识相结合，在内容上设置了大数据概述与SPSS基础知识、数据文件的建立与数据处理、数据的描述性分析、抽样推断与参数估计、数据可视化分析、假设检验、相关分析、线性回归分析、时间序列分析与统计预测、编制数据分析报告十个项目。本书将理论知识与实操能力的培养相结合，同时每个项目的结尾加入了课程思政的案例，并配有微课、课件、教案、习题、数据等教学资源，能够满足课堂教学的需求。本书既可以作为高职高专财经类专业数据分析课程的教学使用，也可以

本书通过三大部分的内容对教材进行补充: 第一部分为对应教材的课后习题全解和每章总复习题全解; 第二部分是试题选编, 精心编排了与学期对应的期末模拟试题八套; 第三部分是高校期末试题选编的全解。本书对原书习题给出了详细解法, 还增加了高校典型期末试卷, 让学生提前巩固所学知识点, 同时本书给出多种解题方法引导学生举一反三, 充分调动学生学习数学的积极性。

本书是一本应用多元统计教材，是多元统计分析的实践指南.书中介绍了各类多元统计分析方法，并结合SAS、SPSS和SYSTAT给出了各分析方法的实现.本书主要侧重于应用，通过使用现实数据集的丰富实例，阐明了何时、为什么以及如何使用数据集，便于读者学习理解.
本书条理清晰，内容精练，言简意赅，可作为高等院校数学与应用数学、信息与计算科学等专业学生的教材，同时也可作为数学工作者和科技人员的参考书.