本书系统地介绍了运筹学中的主要内容，重点讲解了应用广泛的线性规划、运输问题、整数规划、图论与网络计划、存储论、决策分析等内容。本书强调学以致用，以大量实际问题为背景引出运筹学各分支的基本概念、模型和方法，具有很强的实用性。在基本原理和方法的介绍方面，本书尽量避免使用复杂的理论证明，而是通过大量通俗易懂的例子对理论方法进

本书内容已经外聘专家审读审核通过后同意安排出版。本书将运筹学的基本内容按照数学模型分成线性模型、非线性模型和随机模型，分别加以介绍，主要包括：线性规划、对偶理论及灵敏度分析、运输问题、目标规划、整数规划、图与网络流优化、无约束非线性规划、约束非线性规划、排队论等。全书除介绍运筹学基本理论和方法外，还结合Matlab的应

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

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

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

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

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

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

最优化理论与方法是计算机科学与技术、人工智能及相关专业的主干课程之一。本书结合最优化理论与方法的基本原理和各种高效算法的实际应用，系统地介绍了最优化问题的数学建模方法，并融入了和最优化理论与方法课程密切相关的思政元素。全书共9章，第1章为引言，第2～9章全面系统地介绍了相关数学知识、线性规划、单纯形方法、对偶理论和灵敏

贝叶斯是当前人工智能的重要基础之一。目前市面上有关贝叶斯的书籍，大多是从工科角度去阐述贝叶斯定理的推导和应用，因此运用了非常多的烦琐公式、定理和推导。而贝叶斯应用却是非常广泛的，绝不仅仅是机器学习的一个工具，还可以上升到一套科学思维方法论。本书主要以贝叶斯为核心，讲授了一些重要的思维方式，包括概率思维、最大似然估计、贝