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

《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

本教材以教育部《关于全面提高高等职业教育教学质量的若干意见》为指导，以“应用为目的，专业够用为度，学有所需，学有所用”为定位原则，在充分研究了当前我国高职教育现状的基础上修订而成。全书分为上、下两册，共12章。上册主要内容为函数与极限，导数与微分，导数的应用，不定积分，定积分；下册主要内容为常微分方程，无穷级数，行列式

本书对《概率论与数理统计》教材的全部300多道题目都给出了解答，少数题目是一题多解，有些作了题目分析、解题思路分析和解题方法归纳，并指出易犯的错误，究其原因，澄清不正确的想法。

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、大数定律和中心极限定理、数理统计的基础知识、参数估计、假设检验、概率论与数理统计在数学建模和数学实验中的应用举例等9章。

本书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、常用分布、大数定律及中心极限定理、数理统计基础、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析。每章后面编排了较多的选择题和填空题，适量的应用计算题，且在数理统计部分每章最后配了一个案例分析。基于XCEL环境安排了常用随机变量分布、参数的区间

本书是针对高等工科院校控制类专业学科本科生和非控制类学科研究生的现代控制理论基础课程需要而编写的。本书针对现代控制理论的基本内容作了全面系统、深入浅出的阐述，内容包含了线性系统理论、最优控制理论、最优估计理论、系统辨识理论、自适应控制理论和变结构控制理论等六大部分。内容取舍上不仅注重于基础和工程实用性，同时每部分章节均

本书共11章，主要内容有：绪论、函数、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、拉普拉斯变换、线性代数简介和数学建模.本书在第1版的基础上，对内容进行了重构，划分为百余个知识要点，对部分知识要点采用“理论—例题—练习”的模块化结构编写，力求让学生熟练掌握和运用该知识点.本书对于部分知识在

本书共9章，内容包括运筹学概述、朴素优化范式、线性规划、网络最优化、动态规划、网络计划、排队系统分析、库存优化、旅行商问题等。在内容选择方面，本书遵循“重打基础、直抵核心、精心留白”的原则，突出内容的基础性、理论的简洁性、案例建模计算的完整性，以激发读者的学习兴趣，使其快速入门。 本书适合有一定线性代数、概率论基础的

本书包括的内容有:经典线性回归、⼴义线性模型、混合效应模型(分层模型)、机器学习回归⽅法(决策树、bagging、随机森林、各种boosting⽅法、⼈⼯神经⽹络、⽀持向量机、k最近邻⽅法)、⽣