本书旨在通过系统的讲解和配套丰富的辅助资源，帮助学生全面掌握矩阵理论的核心内容，并提升其学习能力和应用能力。本书在有限的篇幅内聚焦矩阵论的核心理论，内容设计紧密贴合高校研究生的学习现状，整体难度把控得当。为确保学生能够准确掌握每一个知识点，在大部分重要的结论与定义后，精心配备了例题进行阐释，通过实例引导学生深入理解并提

本书是一部面向普通高等学校非计算机专业学生的人工智能通识教材，旨在系统讲授人工智能的基础知识、核心技术与应用方法。随着人工智能技术与各行各业的深度融合，跨学科人才亟须建立对智能系统的全面认知与培养相关应用能力。本书从计算思维出发，构建了完整的人工智能通识知识体系，帮助读者在理解技术原理的同时，掌握实际应用方法与创新性思

本书包括概率论、数理统计和随机过程三部分内容。第1—4章为概率论部分，介绍了概率论中的基本概念与基本原理，包括随机事件与概率、随机变量及其概率分布、随机变量的数字特征、极限定理等。第5—10章为数理统计部分，介绍了数理统计的基本概念与经典方法，包括参数估计、假设检验、方差分析、回归分析等。第11—12章为随机过程部分，

概率论与数理统计是研究随机现象统计规律性的数学学科，本书旨在让学生通过学习概率论的基本知识和基本方法，利用随机变量以及概率分布，让学生掌握处理随机现象的基本理论与方法，具备数学建模的能力；通过数理统计中的参数估计、假设检验等基本理论与方法的学习，让学生掌握数据收集和分析数据，并进行统计推断的能力。本教材为分析研究现实生

本书整体架构严谨清晰，编排时遵循概率论与数理统计的理论逻辑和认知规律，共8章内容。书中从概率论基础理论出发，逐步讲授随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、数字特征与极限定理等核心知识；随后过渡到数理统计领域，系统阐述抽样分布、参数估计、假设检验等关键内容；最终以基于Python的概率论与数理统计实验收尾，实现从理论知

本书从计算、程序、网络、数据和智能5个维度构建以人工智能为核心的大学计算机基础通识教材内容，具体内容包括计算系统的基本原理、Python程序设计基础、计算思维与问题求解、计算机网络与物联网、大数据分析与可视化、人工智能概论、机器学习与应用、大模型工具与应用。本书内容与时俱进、紧扣课程思政、强化能力培养，将知识传授与价值

本书共8章，包括：数值计算中的误差分析、线性方程组的数值解法、非线性方程的数值解法、矩阵特征值与特征向量计算、插值法、函数逼近与曲线拟合、数值积分与数值微分，以及常微分方程数值解法。书中为各主要数值方法及典型例题配备了完整、规范的MATLAB实现程序，每章末附有本章思维导图与习题。

本书共分为9章，整体结构遵循“理论基础、系统建模、系统分析、控制设计”的逻辑顺序。第1章概述控制学科背景和历史；第2章提供频域分析与线性系统基础；第3章介绍控制系统的实际组成；第4章讲解建模与系统辨识；第5章分析LTI系统的动态响应；第6章介绍数字控制；第7章讨论滤波器与补偿器；第8章聚焦控制器设计与伺服控制结构；第9

本书介绍了线性规划及其敏感性分析、运输问题和指派问题、网络最优化问题、整数规划、动态规划、非线性规划、线性目标规划等运筹学主要分支的基本理论、方法、应用以及计算机求解。

全书内容连贯，由浅入深，结构清晰，共分为9章，循序渐进地涵盖了数值计算的核心领域.第1章绪论，概述了数值计算的基本概念与误差分析理论.第2章至第5章深入探讨了各类方程和方程组的数值求解技术，包括非线性方程的求根方法、线性方程组的直接解法和迭代解法，并进一步扩展到非线性方程组的数值解法与最优化方法，形成了完整的方程求解知