本书共有九章，包括函数与数学模型、极限与连续、一元函数的微分及其应用、一元函数的积分及其应用、常微分方程、多元函数微积分、级数、线性代数、概率论与数理统计。

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。

《应用数学（第三版》囊括了数学学习中的微积分、行列式与矩阵、概率与数理统计等基础内容。主要有函数的极限与连续、导数与微分、导数的应用、不定积分、定积分、常微分方程、无穷级数、线性代数、数理统计、数理逻辑与信息的表示、密码学相关内容、数学文化等内容。

本书内容包括：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、大数定律及中心极限定理、样本及抽样分布、参数估计、假设检验及历年考研题。

根据少学时教学内容编写，以变形体虚功原理作为理论基础，详细介绍了各类基本单元（包括杆系结构的桁架单元、梁单元,弹性力学平面应力/应变单元、空间单元,板壳结构的退化壳元）的建立方法，以及动力学问题的有限元基本理论。在编写过程中，力求概念准确、理论过程详细，达到易学易懂的目的。

本书根据教育部高等学校大学数学课程教学指导委员会制定的《大学数学课程教学基本要求（2014年版）》编写而成。全书分为概率论基础和数理统计两部分。有别于其他教材，本书力图通过实际问题引入基本概念和建立基本定理，增强学生对概率论与数理统计基本思想、基本方法的理解。同时，在语言叙述上，尽量用通俗的说法去阐述深奥的概念与定理。

本书根据“工科类本科数学基础课程教学基本要求”编写而成，是南京理工大学国家级精品资源共享课“概率与统计”的教学用书，内容包括概率论的基础知识、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、大数定律与中心极限定理、数理统计的基础知识、参数估计、假设检验、回归分析与方差分析初步、随机过程的基础知识、平稳随机过

第1章到第5章是概率论部分，主要介绍概率与随机事件、随机变量及其分布、多维随机向量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理等基本知识；第6章到第9章是数理统计部分，主要介绍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的基本知识.每章附有一定数量的习题.本书的特点是，本教材概念、定理及理论叙述准

本书主要介绍概率论与数理统计，R统计软件的使用基础，重点讲明概率论与数理统计的基本概念、定理、性质和计算方法。本书列举了较多在工程技术、经济管理、社会生活等各方面实际问题，针对有关计算问题，介绍了如何运用R统计软件解决。通过对本书学习，使读者掌握概率论与数理统计的基本理论和计算方法，学会运用R统计软件解决本专业遇到的有

本书前几章着重讨论监督学习即已知训练样本及其类别条件下分类器的设计方法。在此之后介绍无监督模式识别，然后讲解模式识别系统中，特征提取和选择的准则和算法。第二部分介绍现代模式识别，其中包含支撑矢量机、组合分类器以及半监督学习。第三部分中讨论了深度学习模式识别。从现有的深度神经网络出发再到强化学习、宽度学习、图卷积网络等。