本书主要内容包括矩阵、矩阵的行列式、线性方程组与向量空间、矩阵的相似分类与可对角化、二次型与矩阵的合同分类。内容遵循从实例到理论再回到实践的模型化原则，注重培养学生的数学思维能力，特别是代数学中的分类、分解思想。

本书分上、下两册出版，下册包括向量代数与空间解析几何、多元函数微分学、多元函数积分学、无穷级数等内容。本书内容深入浅出、论述清晰、通俗易懂，强调数学在医药学中的应用，避免繁琐的计算和晦涩的理论，融入数学建模的思想和方法，注重与专业相结合，让数学更好地服务于实际应用。第二版新增了数学软件MATLAB的应用案例及配套数字资

本书通过实例介绍了在科学研究和数学建模竞赛中常用的数学建模方法，包括主成分回归、岭回归、偏最小二乘回归、向量自回归、logistic回归、Probit回归、响应面回归、线性与非线性规划、多目标规划与目标规划、动态规划、智能优化算法、网络优化、计算机仿真、排队论、微分与差分、数据预处理、支持向量机、大数据统计等方法。

本书通过将向量空间统一于线性空间的框架之下，避免了概念的分割与重复；通过将线性变换前置并与矩阵的特征理论深度融合，引导学生从更高的几何与变换视角理解核心概念，建立起严密而直观的知识体系。为强化解决实际问题的能力，本书引入了MATLAB与Python双轨实践指南，并提供习题的求解代码。同时，新增矩阵分解等章节，紧密结合最

本书依据高职高专院校经管类专业线性代数和概率统计课程的教学大纲编写，系统涵盖行列式、矩阵、线性方程组、随机事件与概率、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、方差分析与线性回归等核心内容，并特别强化了数学建模与数学实验环节。通过由浅入深的理论推导与案例剖析，读者可以更好地理解线性代

本书共分6章,主要内容包括集合论(朴素集合论为主,兼及少量公理)、递推关系、群论、数论、图论,以及理论计算机科学简介,覆盖可计算性理论、随机化算法、密码学和博弈论等。

本书系统介绍组合数学的核心理论与方法,并紧密结合现代计算机科学前沿领域的应用需求。全书共8章,主要内容包括排列组合、鸽巢原理、母函数、线性常系数递推关系、特殊计数序、列容斥原理、Pólya计数理论与组合设计,附录部分深入补充了集合论、偏序集、群论等数学基础为理解组合结构提供坚实支撑。

本书既涵盖命题逻辑、一阶谓词逻辑等经典形式系统,系统阐述基本概念与核心理论;又聚焦软件/硬件验证的前沿应用,深入介绍程序逻辑、模型检测技术的算法实现与工具环境。

本书内容包括函数,极限与连续,导数与微分,微分中值定理与导数的应用,不定积分,定积分及其应用,微分方程。

本书分为3个主要部分:第1部分涵盖前3章,延续了高中几何的基础内容;第2部分包括第4章至第7章,囊括了解析几何教学的核心概念,主要介绍了向量代数的基础知识、平面和空间直线间的相关关系、常见曲面以及二次曲线等相关内容;第3部分涉及第8章和第9章,前者探讨了代数方面的预备知识,后者介绍了仿射几何学的核心内容。