本书是一本专为高校工科类专业量身打造的数值分析课程教材，全面满足硕士研究生和本科教学需求，以数值计算核心问题为主线，系统阐述现代科学计算的原理与方法。第1章绪论介绍基本概念与误差理论搭建计算思维框架，第2~7章涵盖非线性方程/线性方程组的数值解法等核心模块，还构建了立体化学习系统。本书基本概念清晰，语言通俗易懂，注重算法实际应用与上机实践，在介绍基础理论时省略繁琐证明，侧重算法叙述和算例分析，行文通俗并对专业术语作通俗解释，还为常用算法提供MATLAB源代码，各章后附习题，书后有答案和提示

本书是计算思维与人工智能通识课程的教材，主要介绍计算机学科中的计算思维和人工智能相关内容，对信息时代人们应具备的大数据、物联网、人工智能应用等也进行了系统的介绍。本书内容上课划分为两大部分，共计9章。第一部分是计算思维，包括第1章计算机与计算，第2章信息数字化基础，第3章算法与数据结构，第4章数据组织与管理，第5章计算机网络；第二部分是人工智能，包括第6章初识人工智能，第7章智能语音识别技术，第8章智能图像识别，第9章知识图谱。本书对传统计算机公共课的教学内容进行了改革，凝练了计算思维

本书是全面而系统的元分析实践指南，涵盖了从理论基础到实操应用的各个方面。本书首先对元分析的基本概念、特点及优势等进行了深入的介绍，明确了元分析在管理学研究中的应用价值和重要性。然后，本书详细阐述了元分析的适用情境、文献检索与编码、发表偏差、效应值估计模型、调节效应、中介效应、汇报结果、质性元分析概述等内容，并提供了丰富的实操指导。本书概述了质性元分析的相关理论和操作步骤，拓宽了元分析的应用领域。
本书适合的读者为管理学、心理学等社会科学领域的学者、本科生、硕士研究生、博士研究生及

本书系统地介绍了三类重要偏微分方程的推导过程、理论基础及其数值求解方法，旨在为读者提供一本从理论推导到实际应用无缝衔接的教材。作为描述物理现象、工程问题中空间和时间变化规律的数学模型，偏微分方程在自然科学和工程技术中都具有重要的核心地位和广泛的应用价值。本书介绍了偏微分方程的基本概念，通过生动的物理和工程实例展示了如何从实际问题中抽象出偏微分方程模型，如波动方程、热传导方程、流体力学方程组等；详细介绍了几种经典的解析求解方法，包括分离变量法、行波法、积分变换法和Green函数法等。这些

全书结构严谨，共分为九章，内容涵盖概率论的基础知识，包括概率论的基本概念、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、大数定律和中心极限定理；以及数理统计的核心内容，包括数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析.此外，本书的附录部分还特别提供了概率论与数理统计中Python常用命令代码的简介. 本书不仅适合作为高等学校非数学专业学生的教材，同时也可为报考硕士研究生招生考试的考生及科技工作者提供参考.

本书以普通高等学校非数学专业概率论与数理统计课程的教学基本要求为依据，参考国内优秀教材，融入编者多年来在课程教学过程中积累的教学经验编写而成。本书内容由两大部分组成。第一部分包括：随机事件及其概率、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、大数定律与中心极限定理；第二部分包括：数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析。本书可作为普通高等学校非数学专业概率论与数理统计课程的教材，也可供工程技术人员参考。

本书是根据高等院校概率论与数理统计课程的教学大纲以及考研大纲编写而成的教材。全书系统地介绍了概率论与数理统计的基本概念、基本理论与思想方法。全书共八章，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、参数估计和假设检验。其中前五章是概率论部分，是从数量关系的角度研究随机现象的规律性，并为数理统计部分提供坚实的理论基础；后三章是数理统计部分，是从理论与实际相结合的角度研究随机现象的统计规律性，并以概率论为理

本书为十三五江苏省高等学校重点教材，按照理论与应用并重的思路编写，共分为八章，包括随机事件与概率、一维随机变量及其分布，二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、假设检验等内容，并针对常用的概率统计模型和方法补充了Excel软件的相关内容，在每章后精心选取了不同层次的习题供读者练习。此外，书中通过二维码链接了一些拓展阅读材料，介绍概率统计发展的历史及重要理论的应用。本次修订强调了知识的时效性和应用性，选取了来自更多背景的例习题，并增加了近年考

本书强调概率论与数理统计的应用性，主要包括概率与统计简介、描述统计学、概率论的基础、随机变量的概率分布与数字特征、几种常见的分布、统计量的分布、参数估计、假设检验和线性回归等内容。全书的主要理论仅假定读者具有一元微积分的数学基础，主要统计计算使用Excel软件完成，而一些理论上较深入的补充内容（如考研所需）作为网络资料供读者自学。本书可作为高等学校非数学类专业“概率论与数理统计”课程的教材，也适合科技工作者自学和参考。

本书是为高等学校非计算机类专业学生编写的大学计算机基础教学的教材。本书定位计算机通识教育，教学目标为培养学生计算思维和传授人工智能知识，提高学生科学修养、信息素养和计算机应用能力，为各学科与计算学科的交叉融合提供计算学科基础知识。面向问题求解，以“领域问题+计算”计算思维培养模式为主线，全面讲解问题求解的传统算法和人工智能思想。全书共分为八章，分别是：（1）绪论，介绍知识、学习、认知、思维和逻辑等跨学科范畴的通识性知识，阐明计算在科学研究和知识创新中的重要性。（2）计算与计算机，讲解现