本书是根据教育部最新制定的《高职高专教学课程教学基本要求》和《高职高专教育专业人才培养目标及规格》，并结合我院各专业及生源的实际情况，由我院长期从事高职数学教学的教师编写。 本书适用于高职高专工科类和经济管理类及计算机各专业，也可作为“专升本”考试培训教材和自学考试的教材或参考书。
内容包括：极限与连续、导数与微分、导数的应用、不定积分、定积分及其应用、常微分方程、行列式、矩阵、线性方程组、线性规划、随机事件与概率、随机变量及其数字特征、集合论、数理逻辑。

本书阐述了数值计算方法的基本理论和方法，包括数值计算的基本概念、解线性方程组的直接法和迭代法、一元非线性方程迭代法、插值法与最小二乘拟合、数值微分和数值积分、特征值问题的数值方法、常微分方程初值问题的数值解法以及偏微分方程数值解简介等。书中有丰富的例题、习题和上机实验题。本书既注重数值算法的实用性，又注意保持理论分析的严谨性，强调数值计算方法的思想和原理在计算机上的实现；选材恰当，系统性强，行文通俗流畅，具有较强的可读性。

本书主要介绍数值计算原理及其实现,内容包括数值逼近、数值代数以及常微分方程的初值问题数值求解,还提供了主要算法的MATLAB命令和程序源代码.全书共9章,包括数学基础与误差理论、插值法、函数逼近与曲线拟合、数值积分与数值微分、非线性方程求根、线性方程组的直接法和迭代法、方阵特征值的数值方法、常微分方程初值问题数值解等,书末附有主要算法的MATLAB程序实现.

ABAQUS是世界知名的计算机仿真软件，可以方便地处理各种线性和非线性问题，包括机构运动的模拟。对于线性问题，从最简单的零部件到最复杂的工程力学问题，ABAQUS 都可以非常容易地求解；对于非线性问题，ABAQUS软件的优势也很明显：其非线性处理功能涵盖材料非线性、几何非线性和接触非线性等各种非线性问题。
本书以ABAQUS 2019最新版本为讲解平台，由浅入深地讲解ABAQUS软件分析计算的各模块功能。全书共9章。第1章主要介绍ABAQUS的基本操作和环境设置。第2章至第8章依托工

本书以问答及实用技巧总结的形式，详细介绍了使用Abaqus软件进行有限元分析过程中的各种常见问题，并以实例的形式教读者如何分析问题，查找错误产生的原因并尝试解决办法，帮助读者提高解决问题的能力。
本书分为两篇：第1篇为基础篇，依次介绍了Abaqus/CAE各个功能模块中的常见问题、解决方法、注意事项和实用分析技巧；第2篇为提高篇，介绍了INP文件、多步骤分析、非线性分析、接触分析、弹塑性分析、Abaqus中的Python脚本接口等复杂模型的常见问题、解决方法和实用分析技巧，在一些

本书主要内容包括：以材料（结构）力学为基础的离散结构ANSYS有限元理论，以弹性力学为基础的连续体结构ANSYS有限元理论，ANSYS软件在材料（结构）力学、弹性力学基本理论中的应用分析，以及机械、土木、化工等工程应用领域的上机实验。
本书在内容安排上，力求做到在学生已有的基础力学课程和相关专业课程学习基础上，深入浅出、循序渐进、理论联系实际，逐步起到培养学生掌握有限元基本原理和应用ANSYS软件的入门作用。
本书适合于高等院校和高职院校工科类专业20～6

　　《随机过程》一共七章：第一章涵盖概率论的基础知识，第二章以阐述的方式特别介绍了条件期望以及随机过程的一般概念。从第三章开始讨论常用的随机过程模型，包括马氏链、Poisson过程、更新过程、鞅和Brown运动，其中马氏链这一章出于强调直观背景的目的，仅介绍离散时间马氏链，包括非常返、零常返、正常返、平稳分布等概念，最后讨论了分支过程。第五章主要讲解更新过程的基本思想，讨论了一些简单的排队论问题，第六章是离散鞅论，在条件期望的现代定义的基础上，对鞅的一些思想和性质做了初步介绍，并通过二叉树模型和

本书全面地介绍了统计概念和统计方法在商务实践中的应用，涵盖了在统计报告评估和商务决策时所必需的数据处理、数据可视化和推断分析方法。全书共12章，分别为：数据与统计分析、数据的图表描述、数据的数字描述、抽样与抽样分布、参数估计、假设检验、分类数据分析、方差分析、一元线性回归、多元线性回归、逻辑回归、时间序列预测。
本书的目标是促进统计方法在商务分析中的实际应用，适合管理与经济类专业学生学习，也可供商务数据分析人员参考。

本教材主要详细介绍了学术研究中常用的多元统计方法，
主要根据结局变量的类型和研究设计等进行章节布局，既有常见的方差分析、多元线性回归、Logistic回归、计数资料回归、生存分析，也有针对降维数据的研究方法，
如主成分分析与因子分析、结构方程规模、潜在类别分析。在这些分析中，还引入了时间层面的研究设计，如在生存分析、发展模型等中，都不同程度地引入了纵向研究设计的方法。除此之外，也介绍了近些年基于因果关系的反事实推断的新方法——倾向值评分。

《概率论与数理统计》着重概念和原理的深入阐释，包括随机事件和概率、随机变量及其概率分布、随机向量及其分布、随机变量的数字特征、极限理论、抽样分布、参数估计、参数假设检验、非参数假设检验、方差分析、相关分析与回归分析、试验设计；同时，在公理定理的论证上也更严谨，系统介绍了概率统计学的相关知识，深入浅出。《概率论与数理统计》可作为高等学校理工科如人工智能、生物统计等专业的概率统计课程教材，也可供具有相当数学准备（初等微积分及少量矩阵知识）的读者自修之用。