本书共分6章，第1～5章为概率论部分，主要介绍概率论的基本概念、随机变量及其概率分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征及大数定律与中心极限定理，第6章为
    数理统计范畴，主要介绍数理统计的基本概念等基础知识。每章后面配有适量的同步练习题，书末附有习题答案和附表以备査用。习题难易程度有所不同，以满足各类读者所需。

概率论与数理统计是描述“随机现象”并研究其数量规律的一门学科。本书的第1－5章是概率论部分，内容包括：概率定义与性质，一元及多元离散型与连续型随机变量的分布，随机变量的数字特征，大数定律与中心极限定理等；第6－9章是数理统计部分，内容包括：统计量与抽样分布，参数点估计与区间估计，参数假设检验与分布拟合优度检验，方差分析与回归分析等。

应坚刚、金蒙伟编*的《*过程基础(第2版）》是研究生*过程教材。全书共4章，以公理概率论为入口，重点讲授鞅与Markov过程，分别介绍了条件期望、无穷维空间的测度构造、Markov链、 Poisson测度与Poisson过程、Brown运动、鞅与连续鞅的*积分、Ito公式、Girsanov公式、*微分方程，还介绍了右Markov过程、Feller过程与Levy过程、Brown运动的位势理论、游离理论，和Markov过程的Killing变换与时间变换等。本书还配备了一定数量难易不等的习题，以利读

应坚刚、金蒙伟编*的《*过程基础(第2版）》是研究生*过程教材。全书共4章，以公理概率论为入口，重点讲授鞅与Markov过程，分别介绍了条件期望、无穷维空间的测度构造、Markov链、 Poisson测度与Poisson过程、Brown运动、鞅与连续鞅的*积分、Ito公式、Girsanov公式、*微分方程，还介绍了右Markov过程、Feller过程与Levy过程、Brown运动的位势理论、游离理论，和Markov过程的Killing变换与时间变换等。本书还配备了一定数量难易不等的习题，以利读

应坚刚、金蒙伟编*的《*过程基础(第2版）》是研究生*过程教材。全书共4章，以公理概率论为入口，重点讲授鞅与Markov过程，分别介绍了条件期望、无穷维空间的测度构造、Markov链、 Poisson测度与Poisson过程、Brown运动、鞅与连续鞅的*积分、Ito公式、Girsanov公式、*微分方程，还介绍了右Markov过程、Feller过程与Levy过程、Brown运动的位势理论、游离理论，和Markov过程的Killing变换与时间变换等。本书还配备了一定数量难易不等的习题，以利读

全书分概率和统计2部分，注重应用同时对理论也有提高和深化。概率分4章，主要编写概率事件、*变量及其分布，数字特征等基本知识。统计分5章，主要编写参数估计、假设检验、方差分析和回归分析。可供工科专业的本科生用作教材。

　《应用随机过程/现代统计学系列丛书》的基本目标是在初等概率论的基础上，扩展和加强读者面向应用的随机数学基础。一方面希望能加深读者对概率知识的理解，增强对实际问题的数学建模能力，特别是对随机现象的概率描述和求解；另一方面使读者初步了解各种随机过程的性质，为后续课程的学习建立扎实的数理基

           本书分7章,介绍数学建模基本方法、理论。具体内容包括:数学建模概述、基本方法建模、数值计算基础、微分方程方法建模、优化问题及其求解、统计分析方法、现代优化方法。另外,本书还介绍数学建模竞赛中常用的软件,包括LINGO 软件、Matlab软件、SPSS软件在数学建模中的应用。每章配有习题。 
本书可作为本科生、研究生的数学建模教材,也可以作为数学建模指导教师及参赛者的参考书。

本书主要介绍现代控制理论的基础知识，内容包括系统的状态方程建立及解法，系统的能控性、能观测性和稳定性等定性理论，极点配置、反馈解耦、观测器设计等综合理论，以及*控制理论和状态估计理论； 同时，适当地介绍了鲁棒控制、时滞系统反馈控制等比较前沿的知识以开阔学生视野； 特别是将MATLAB语言的知识穿插到内容中，有利于培养学生利用计算机解决实际问题的能力。 本书是高等学校自动化专业本科生教材，同时也适合一般工程技术人员自学所用。