本书旨在讲述现代科学计算中常用的数值计算方法及其理论，包括插值法、数值积分和数值微分、非线性方程求根、线性方程组的迭代法和直接法、常微分方程的数值解法。每章都配有相应的习题和数值实验题，书末附有部分习题答案和相关附录。本书着重基本思想的阐述、内容的实用性和数值计算方法的应用。

《计算方法及其应用》主要介绍了数值计算方法的基本理论，内容包括计算方法的基本概念、函数的插值与拟合、数值积分和数值微分、非线性方程的数值解法、解线性方程组的直接法和迭代法、常微分方程的数值解法、矩阵的特征值和特征向量的计算。书中含有丰富的例题、习题和上机实验题。 《计算方法及其应用》可作为数学与应用数学、信息与计算科学、计算机科学与技术专业等本科生计算方法课程的教材或参考书，也可作为理工科研究生数值分析课程的教材或参考书。

本书主要介绍了线性方程组的数值解法、非线性方程（组）的数值解法、数值逼近（包括插值、三次样条和B样条、最小二乘法、最佳平方逼近与最佳一致逼近）、数值微积分、常微分方程初值问题和边值问题的数值解法以及矩阵特征值、特征向量的数值解法等内容。

　　《应用概率与数理统计（第2版）》是按照高等院校教学指导委员会关于概率统计课程的教学基本要求编写而成的，全书共分8章，前3章为概率部分，内容包括随机事件及其概率、随机变量及其分布以及数字特征；第4～7章为数理统计部分，内容包括抽样分布、参数估计、假设检验、回归分析；第8章为Excel在统计分析中的应用。《应用概率与数理统计（第2版）》的编写从实际问题出发，引入基本概念，注重讲清楚概率与数理统计处理问题的思想和方法，强调方法的应用。例题和习题尽量来源于学生熟悉的题材，叙述力求通俗易懂、

本书注重阐明概率论的基本概念、基本理论以及数理统计常用方法的背景和思想。全书主要包括大数定律和中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、回归分析、方差分析等内容，并通过配套的例题和习题，加强读者对基本理论和公式的理解和应用。

全书共分10章。第1章对回归分析的研究内容和建模过程给出综述性介绍；第2章和第3章详细介绍了一元和多元线性回归的参数估计、显著性检验及其应用；第4章对违背回归模型基本假设的异方差、自相关和异常值等问题给出了诊断和处理方法，在这一章增加了BOX-COX变换；第5章介绍了回归变量选择与逐步回归方法；第6章就多重共线性的产生背景、诊断方法、处理方法等方面结合实际经济问题加以讨论；第7章介绍的岭回归估计是解决共线性问题的一种非常实用的方法；第8章介绍了主成分回归与偏最小二乘；第9章介绍了可化为线性回归的

本书介绍有限元法的基本原理、ANSYS软件的功能及操作、应用实例，坚持理论与实践的结合，强调实用性和可操作性。全书分为三部分，第一部分由第1～４章组成，介绍有限元法的基本原理和分析过程；第二部分由第5～9章组成，介绍ANSYS软件的功能及操作；第三部分由第10～13章组成，介绍有限元分析的工程应用实例。本书内容包括：有限元法的基本理论，平面问题的有限元法，空间问题和轴对称问题的有限元法，等参数单元，ANSYS软件的实体建模技术，网格划分技术，施加载荷与求解，结果后处理技术及分析实例。为了兼顾缺乏

本书共10章。内容包括：随机事件与概率、条件概率与独立性、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、大数定律和中心极限定理、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。

本书是与清华大学出版社2017年出版的《概率论与数理统计（第2版）》（张艳、程士珍主编）教材相配套的学习辅导书.内容包括该书各章的知识点、典型例题、习题与综合练习题全解，另外，还配有大量的训练题及参考答案，以供考研学生提升解题技巧.本书注重体现概率统计的思想方法与基本内容，强调对学生解题方法与能力的培养，力求做到深入浅出，通俗易懂，便于教学与自学. 本书既可以作为高等院校概率论与数理统计的教学参考书，也可以作为数学爱好者学习概率统计的补充读物.

本书主要内容包括：随机事件的概率，一维和二维随机变量及其分布，随机变量函数的分布，随机变量的数字特征，大数定律与中心极限定理，统计量及其分布，参数估计，假设检验及随机过程的基本知识。