本书介绍计算机上常用的数值计算方法，阐明数值计算方法的基本理论和实现，讨论一些数值计算方法的收敛性和稳定性，以及数值计算方法在计算机上实现时的一些问题。内容包括数值计算引论、非线性方程的数值解法、线性方程组的数值解法、插值法、曲线拟合的最小二乘法、数值积分和数值微分、常微分方程初值问题的数值解法。各章内容有一定的独立性，可根据需要进行学习。本书对各种数值计算方法都配有典型的例题，每章后有较丰富的习题，全书最后附有部分习题参考答案。
本书可作为高等院校工科各专业本科生学习数值分析或

本书首先介绍了与课程相关的高等数学知识，包括泛丽分析基础与最优化方法，这样做的目的是加强学生的专业基础，然后重点阐述了最优控制原理及求解方法。本书的主要内容包括变分法、极大(小)值原理线性二次型最优控制、动态规划、近似动态规划、微分对策、H2与H∞最优控制以及随机系统的最优滤波与控制等。学生在学习本书的内容时，除了需要具有扎实的高等数学基础，还需要掌握科学、人工智能类学科的专业基础知识，以及较强的计算机编程能力等。

本书以数值分析原理为纲, 以算法设计为本, 基于Python 语言, 详细介绍了原理分析到 自编码 算法设计与应用的过程和思想, 旨在提升学生的数值计算和实践编码能力, 其数值算法设计思想可迁移到机器学习和深度学习,为学术深造和应用研究奠定科学计算和自编码基础. 本书共包含数值分析的12 个领域, 教师可以根据不同的学习对象和教学目的选择相应的章节. 书中计算方法均结合数学原理独立设计算法, 并结合经典数值算例辅助学习和理解, 且配备了实验题目, 使理论与实践、学习与提升相辅相成.

本书前四章详尽论述了线性空间、矩阵和线性代数、线性映射和线性空间的分解。后五章讨论线性映射和矩阵的分解、包括谱分解、奇异值分解和极分解，范数、矩阵函数、特别是解线性定常状态方程所需的矩阵指数函数，线性映射和矩阵的广义逆和矩阵方程，包括线性矩阵方程、连续时间和离散时间代数Riccati方程。线性代数在自动控制中的应用主要包括Lyapunov稳定性理论，可控可观测性及可镇定可检测性分析，传递函数矩阵在RH中的互质分解，Hankel算子的Schmidt分解。

本书是高等院校概率论课程的教材, 是北京大学数学教学系列丛书"《概率论》的第二版。全书共分六章，内容包括：古典概型和概率空间、随机变量和概率分布、随机向量及其概率分布、数学期望和方差、特征函数和概率极限定理、随机过程简介。每小节配有练习题，每章配有总习题，书末附有习题答案或提示，供读者参考。
本书对概率论的基本内容做了系统而全面的介绍，叙述严谨、推导细致、举例丰富，精选的例题反映了现实生活中的特点。本书还采用了许多新的简明讲法，有利于读者更好地理解所学内容和加深对问题本质的理解。

本书根据高等学校非数学类专业“概率论与数理统计”课程的教学要求和教学大纲，将新工科理念与国际化深度融合，借鉴国内外优秀教材的特点，结合山东大学数学团队多年的教学经验编写完成.本书共8章，包括随机事件与概率、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、统计量及其分布、参数估计、假设检验、概率论与数理统计在MATLAB中的实现.本书秉承“新工科”建设理念，侧重数学实用性，除第8章外，每节题型采用分层模式，每章总复习题经过精心设计，难易程度适中，并配套完备的数字化教学资源. 本书可供高

本书系统地介绍了多元统计分析中的经典理论和方法，重点讲解了多元正态总体的参数估计和假设检验、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析。本书力求以统计思想为主线，以SPSS软件为工具，深入浅出地介绍各种多元统计方法的理论和应用，以大量实际问题为背景，介绍多元统计分析的基本概念和方法，具有很强的实用性；在基本原理和方法的介绍方面，本书尽量避免复杂的理论证明，通过大量通俗易懂的例子进行理论方法的讲解，具有较强的趣味性，又不失理论性，理论难度由浅入深，适合不同层次的读者。

本书全面介绍了统计概念和统计方法在商务实践中的应用，涵盖了在进行统计报告评估和商务决策时所必需的数据处理、数据可视化和推断分析方法，并通过案例给出了应用统计软件进行分析的详细过程。全书共13章，分别为：数据与统计分析、数据的图表描述、数据的数字描述、抽样与抽样分布、参数估计、假设检验、分类数据分析、方差分析、一元线性回归、多元线性回归、逻辑回归、时间序列预测、非参数检验。本书旨在促进统计方法在商务分析中的实际应用，适合管理与经济类专业学生学习，也可供商务数据分析人员参考。

　　本书共有11章，第1章至第5章是概率论部分，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、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理；第6章至第8章是数理统计部分，包括样本及抽样分布、参数估计、假设检验；第9章至第11章是随机过程部分，包括随机过程引论、马尔可夫链、平稳随机过程.各章均选配了适量的习题，并附有参考答案.此外，本书还提供了三个附录，包括重要分布表、几种常用的概率分布、2011年至2023年全国硕士研究生入学统一考试真题. 　本书可作为工科、理科(非数学)、经济、

本书共11章，主要内容有：函数、极限与连续、导数与微分、导数的应用、不定积分、定积分及其应用、常微分方程、拉普拉斯变换、线性代数简介和数学建模等。