本书以线性规划与单纯形法为主线，系统地阐述了线性规划对偶理论和灵敏度分析、整数规划、 图与网络优化、运输问题和动态规划，同时介绍了非线性规划基础。全书共8章，每章结尾都配有一定数量的习题，可供读者自学或复习只用，是一本运筹学的入门教材。本书着重介绍运筹学的基本原理和方法，注重结合经济管理专业实际，具有一定的深度和广度，可以作为经济管理类本科生的教材以及相关专业研究生的参考书。

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

本书是根据编者多年的教学经验，结合高等学校非数学专业大学数学——概率论与数理统计课程的教学大纲及近几年的考研大纲编写而成的。
本书内容共分八章：事件与概率、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、大数定律及中心极限定理、样本及抽样分布、参数估计、假设检验。
本书结构严谨，逻辑清晰，概念准确。其主要特点在于：注重各个知识点的衔接，内容上具有足够的理论深度，表达上尽可能深入浅出；重视例题、习题的设计和选配；内容编排上尽可能合理，尽量减少不必要的叙述。
本书

本书针对应用型人才的培养目标和学习特点，对概率论与数理统计的传统内容进行了整合，既考虑与中学内容的衔接，又保持其自身具有的系统性和完整性，同时注重阐述用数学知识解决实际问题的基本思想和方法，将概率统计思想和数学建模思想的结合，选例鲜活有趣，问题分析透彻。此外，本书将概率统计理论和统计软件相结合，介绍了如何利用软件处理统计问题。本书主要内容包括随机事件及其概率、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、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、

概率论与数理统计是大学数学的第三门课。本书针对理工专业编写，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理工科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其他专业的读者自主学习。

本书主要内容包括：函数及其运算；极限与连续；导数与微分；导数的应用；积分及其应用；常微分方程；向量代数与空间解析几何；线性代数等。

本书共包含8章内容。第1章介绍了最优化问题的概念及主要分类。第2-3章为进化计算部分，以遗传算法和差分进化算法为代表，介绍了算法原理、实现流程及关键技术，并给出了应用实例。第4-6章为群体智能部分，以粒子群优化算法、人工鱼群算法和蚁群优化算法为代表，阐述了算法原理，给出了应用实例，并介绍了算法的各种改进方式。第7章阐述了多目标优化问题及其求解方法。第8章为人工神经网络部分，介绍了BP神经网络、Elman神经网络等，并给出了具体应用实例。

本书是“数值计算方法”课程教材. 本书基于实际应用，系统地介绍数值计算中常用的数值方法及其理论分析，突出算法的设计思想、特点和数值实现. 全书共9章，结合分数二项式系数的计算、氟化钙消光系数的计算、泊松融合算法中线性方程组的求解、不同高程水位面面积的计算、水位流量关系的测定、基于数值微分的图像去噪、人脸识别中的特征值计算、车辆运动学模型等案例，介绍非线性方程求根、线性方程组的数值解法、插值法、函数逼近与曲线拟合、数值积分与数值微分、代数特征值问题的数值方法、常微分方程的数值解法等内容，通过丰富的

全书以计算思维为导向，凝练了计算机科学与技术中相关的基本理论、基本方法和新一代智能计算技术的基本概念及应用。全书内容分为10章，介绍了计算、计算机与计算思维的基础知识，计算基础，计算机系统与云计算，计算机网络与物联网，算法设计基础，Python语言程序设计，数据库与大数据、人工智能基础、人工智能技术、人工智能应用等智能计算技术。 本书可作为高等院校各类专业信息素养课程、数字素养课程、计算机导论课程、计算机通识课程等的教材，同时也适用于对计算思维与智能计算领域感兴趣的普通读者阅读。