本书第一章首先介绍了计算化学能做什么和计算化学的工具。第二章介绍了计算化学中势能面等重要概念。第三章讲述了分子力学基本模型、原理以及发展设计一个力场、参数化该力场的实例。第四章讲述了简单休克尔方法以及随后的扩展休克尔方法原理及应用。第五到七章介绍了从头算方法、半经验方法及密度泛函理论的基本原理、相关概念及应用。第八章介绍了一些特殊的主题，如液相中溶剂化模型和单重态双自由基以及针对重原子与过渡金属的计算原理与实例。第九章简单概述了计算化学中一些重要参考资料、网站和软硬件。

本书深入浅出地介绍了数值计算的基本概念、常用方法及其程序实现。内容涵盖数值计算的一般概念和误差分析的常用方法，线性方程组的直接解法，插值的概念及主要插值方法，迭代法求解方程、线性方程组及非线性方程组的常用方法，数值积分与数值微分的常用方法，函数逼近的概念及常用方法，求解矩阵特征值与特征向量的常用方法，求解一阶常微分方程初值问题的主要方法，Python程序设计及数值计算实现的基本方法。
本书注重基本概念和理论的完整性、计算方法的有效性和实用性以及学习过程中的思维连贯性。
本书可以作为高

本教材系统介绍了无机化学的基本概念、理论和计算方法。共分１０章,内容包括:第１章气体和溶液，第２章化学反应热和化学平衡，第３章化学反应的速率，第４章酸碱和沉淀溶解平衡，第５章氧化还原反应,第６章原子结构和元素周期性，第７章化学键和分子间作用力，第８章配位化合物，第９章s区和p区元素，第１０章d区和ds区元素。章前有以思维导图形式呈现的知识结构图,章后的习题参照考试题型进行设置。另外，本书还配有各章知识点串讲和拓展习题的讲解视频及在线答题(附参考答案)等数字资源(读者可参照本书封底的数字资源使用说

本书包含了复变函数与积分变换的传统内容：复数与复变函数、解析函数、复变函数的积分、级数、留数、共形映射、傅里叶变换、拉普拉斯变换、解析函数在平面场的应用等。

全书涵盖了光谱分析法、电化学分析法、色谱分析法和其它分析法等四大篇章，共19章。教材的紧扣教学大纲，突出专业基础，同时又紧密结合当下科研最新研究成果，还增加了大量与仪器分析理论和应用相关的最新、最前沿、最有影响力的技术和研究成果。 在教材的呈现形式上，教材采用线下(书本)和线上(二维码)相结合的形式。其中，线上内容采用二维码，线上内容还通过采用"增强现实AR"技术和"虚拟仿真VR技术"，读者可通过智能设备与教材互动学习。另外还为读者提供了书本之外大量的文字、图片和视频内容。 本书可供高等院校有关

本书是普通高等教育"十一五"国家级规划教材。本书1~3章介绍化学实验的基本知识，包括实验的要求、实验室安全、实验基本仪器介绍、实验基本操作要求及实验数据和误差的分析。第4~6章为实验部分，包括化学基本原理实验，物理化学量的测定，元素基本性质实验，化合物的制备与提纯、分析检测、化学在生活及工业中的应用实验、综合实验和设计性实验，体系上注重从基础到综合，从简单到复杂，从理论知识的巩固到实验方案的设计。

本书包括4个部分内容：1-4章为概率论的理论部分;5-6章为统计应用的基础准备部分,介绍了大量样本数据呈现的极限特征,以及统计应用中常用的四大分布及性质;7-8章为统计的基本应用部分,介绍了参数的点估计,区间估计以及假设检验问题;第9章介绍了现实中常用的统计方法--一元回归分析.前8章是一般本科概率论与数理统计课程的基本学习内容 ,也是和考研大纲一致的内容,第9章为不同学校或不同专业的学生选学内容.通过本课程学习,学生能够掌握概率与数理统计的基础知识,具备分析随机现象的能力, 对于将来进行科学研

本书共12章，分上、下两册出版，内容包括函数与极限、导数与微分、中值定理与导数的应用、不定积分、定积分及其应用、向量与空间解析几何、多元函数微分学、重积分及其应用、曲线积分与曲面积分、无穷级数、微分方程和差分方程等。每章都编写有教学内容的应用案例，各章节后配有适量不同难度的习题，书末附有习题参考答案。为了适应当前倡导学科交叉的需要和扩大读者知识面，本书将不同学科专业对教学内容不同需求进行了有机融合。一方面，便于教师根据各校、各学科专业对高等数学课程教学要求的实际，组织教学；另一方面，使不同学科专

《化学分析基本操作技术》共分为8个项目：走进化学分析实验室、物质的称量、溶液的配制、滴定操作、恒重操作、容量分析实例、重量分析实例及扩展实训，包含化学分析检测人员应具备的最基本知识和最基本技能，从简单操作到复杂操作，从单项技能到综合技能，由浅入深，循序渐进。全书配套数字资源，方便课堂教学及学生自学。
本书适合高等职业院校分析检验技术专业及其他涉及分析检验的专业教学使用，也可供从事检验检测工作的人员参考。

为了应对一种特殊的大型复杂数据集的挑战，拓扑数据分析（TDA）作为应用代数拓扑研究领域的一个分支，在过去几年中对分析处理复杂系统和大数据等领域产生了重大影响。然而在TDA出现前的几十年，应用代数拓扑研究的另一个数据分析子领域已得到发展，它被称为Q分析。据我们所了解，目前市场上很少有著作能够涵盖上述两个应用代数拓扑的子领域。因此，本书的主旨是引入应用代数拓扑学的数据工具，而且它涵盖了上述两个子领域，强调并实现代数拓扑学方法在复杂系统和大数据上的应用。