《概率与统计》全书分为两册：概率论分册与统计学分册，系统论述概率和统计的概念、方法、理论及其应用，不仅提供了这个学科领域的基本内容，而且叙述了在日常生活、自然科学、技术科学、人文社会科学及经济管理等各方面的应用例子。统计学分册共5章，内容包括统计学中的基本概念、估计、假设检验、回归分析、统计决策和贝叶斯分析简介。全书恰当处理了逻辑严谨性与生动直觉的辩证关系，使学生既有严谨的抽象思维能力，又对随机现象具有直觉想象力；认真贯彻理论联系实际，应用举例贴近时代生活。

　　本书根据高职高专院校经管类专业线性代数与概率统计课程的*新教学大纲编写而成，并在第三版的基础上进行了修订和完善。引入了大量的数学实验，可以通过扫描对应二维码即时实现实验操作。本书内容上分为线性代数和概率统计两大部分，其中线性代数部分包括行列式、矩阵和线性方程组，概率统计部分包括概率论的基本概念、一维随机变量及其分布、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、方差分析和回归分析等知识。
　　本书可作为高职高专院校经管类专业的数学基础课教材。

    本书主要介绍模式识别的基础知识、基本方法、程序实现和典型实践应用。全书共9章。第1章介绍模式识别的基本概念、基础知识；第2章介绍贝叶斯决策理论；第3章介绍概率密度函数的参数估计；第4章介绍非参数判别分类方法；第5章介绍聚类分析；第6章介绍特征提取与选择；第7章介绍模糊模式识别；第8章介绍神经网络在模式识别中的应用；第9章介绍模式识别的工程应用。每章的内容安排从问题背景引入，讲述基本内容和方法，到实践应用（通过MATLAB软件编程）。本书内容系统，重点突出，做到理论、应

    本书在第1版广泛应用的基础上，吸收众多读者的宝贵建议，大幅完善图书内容。本书以ANSYS Workbench 17.0为平台，详细讲解相关分析的基础理论及操作方法，主要内容有：ANSYS Workbench基础、几何建模、网格划分、线性静力学结构分析、结构非线性分析、模态分析、谐响应分析、随机振动分析、线性屈曲分析、瞬态动力学分析、工程热力学分析、优化设计。本书附带光盘中配备了书中全部案例的素材文件，并对每个案例配有视频讲解，以帮助读者学习。

本书依据实施一项研究的基本过程来安排总体架构，首先是评估混合方法是不是解答研究困惑的*方法，然后讨论混合研究的方法论假设和理论立场。第三到八章分别是混合研究的设计、实例分析、标题拟定和研究假设提出、数据收集、数据分析和阐释数据、写作与评价*终的研究报告。第九章是总结。本书着重介绍了收敛性并行式设计、解释性时序式设计、探索性时序式设计、嵌入式设计、变革性设计、多阶段设计这六种主流的混合方法研究设计，每一种设计都提供流程图具体展示实施设计所需的步骤，并附上了每种设计对应的优秀期刊论文。在各章结

ANSYS作为国际流行的融结构、热、流体、电磁、声学于一体的大型通用有限元分析软件，广泛应用于机械、土木、水利、机电、航天、冶金等领域。本书是作者在使用ANSYS Workbench 16.0解决实际工程问题的基础上，参考文献资料完成的。全书共8章，第1～4章为ANSYS Workbench 16.0基础操作部分，详细介绍了有限元分析建模、网格划分、求解及后处理操作。第5～8章为典型实例部分，分别介绍了静力学分析实例、动力学分析实例、热分析实例及屈曲分析实例。本书以结构分析为主，同时兼顾

全书包括主教材中函数的数值逼近（代数插值与函数的*逼近）、数值积分与数值微分、数值代数（线性代数方程组的解法与矩阵特征值问题的计算）、非线性（代数与超越）方程的数值解法、*化方法以及常微分方程（初、边值问题）数值解法、蒙特卡罗（MonteCarlo）方法、以及当今求解大规模科学工程计算问题*有效的算法之一的多层网格法等各个部分的习题。另外还补充了一些具有代表性的综合性习题。

    本书针对高等院校大学数学，利用MATLAB软件对抽象的数学理论进行实验，以获得直观的效果，同时提高解决实际问题的能力。全书分为10章，1-4章为MATLAB简明教程；第5章为高等数学实验；第6章线性代数实验；7-10章系统介绍了随机模拟，包括随机数的生成、蒙特卡罗与积分、随机模拟实验、MCMC方法及其应用。

马昌凤、柯艺芬、唐嘉、陈宝国编*的《数值线性代数与算法（MATLAB版）》较为系统地介绍了数值线性代数的基本理论、方法及其主要算法的MATLAB程序实现。全书共分为7章，内容包括矩阵代数基础、正交变换和投影方法、线性方程组的矩阵分裂迭代法、线性方程组的Krylov子空间迭代法、线性*小二乘问题的数值解法、解线性方程组的直接法和矩阵特征值问题的数值方法。书中配有丰富的例题和习题，可供学习者使用。本书既注意保持理论分析的严谨性，又注重计算方法的实用性，强调算法的MATLAB程序在计算机上的实现。

本书主要介绍经济管理数据的多变量R语言分析的理论与实践指导，系统论述数据统计分析的基本理论和方法，并结合R语言分析运算，力求理论与实际应用并重，具有基本统计知识的读者就可读懂本书。作者建立了本书的R语言学习博客（Rstat.leanote.com），书中的数据、代码、例子、习题都可直接在网上下载使用。