有限元方法是一种被广泛釆用的求解数理方程的数值计算方法，是解决众多工程问题的强有力的计算工具。本书共10章，首先介绍有限元方法的发展历史与工程应用概况，接着重点介绍有限元方法的理论基础、杆系结构，重点讲解静力学问题、动力学问题、材料非线性问题、几何非线性问题、接触非线性问题、温度场问题的有限元分析方法，以及扩展多尺度有限元方法。

"本书以计算思维为主线介绍计算机科学的入门知识，主要针对计算机类专业一年级本科生的“计算机科学导论”“大学计算机基础”等课程。
全书共8章，主要内容包括计算机概述、计算机中信息的表示、操作系统、Python编程基础、算法与数据结构、数据库原理及应用、计算机网络技术、计算机新技术等。本书参考了《计算课程体系规范》（CC2020），更加系统地聚焦如何通过计算机相关基础知识的学习培养计算思维，同时注重让读者通过计算思维认识世界、提出问题、解决问题，内容的组织更加注意循序渐进地培养读者的创造性学习

"多元统计分析在多个领域展现广泛的应用价值。本书主要介绍多元统计分析的相关内容，包括随机向量、多元正态分布、统计推断、多元线性回归、主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析、分类神经网络、路径分析和结构方程等。书中主要的多元统计方法都以常用的统计软件SPSS和JMP作为求解运算与分析工具。

本书既可作为高等院校工科类和经济管理类本科高年级和硕士的教材，也可作为各类经济管理人员的参考用书。"

本书模式识别理论与实践学习的立体教程，针对的读者是具有一定数理知识的从业人员。通过本书的学习，读者能够熟练掌握模式识别的基础知识、基本方法和工程应用。本书主要包括模式识别的基本概念、贝叶斯决策理论、概率密度函数的参数估计、非参数判别分类方法、聚类分析、特征提取与选择、模糊模式识别、神经网络、深度学习。最后是项目实战，系统讲解三个模式识别的工程应用项目项目：中文文本识别、人脸识别、图像识别。每章的内容安排从问题背景引入，系统讲述基本原理、方法和实践应用（通过Python软件编程）。本书适合作为高等

"《**控制与工程博弈论》主要以数学描述的方式阐述**控制理论的研究内容，由具体的实例引出相关的控制问题，再利用学生熟知的数学工具严谨地推算出问题的解决过程，并对控制问题的具体实例进行了严格的数学公式推导。此外，书中引用了大量的工程实例，并对每个实例进行了详细的数学描述，理论与实际结合。
本书可供自动化、力学、计算机等相关领域高校师生和科研院所研究人员及技术人员阅读参考。
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本书介绍了概率论与数理统计的基本概念、基本理论、方法与应用。内容包括：概率论的基本概念、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、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析。每章最后一节为概率论与数理统计相关内容的MATLAB实现。本书的主要知识点均配套讲解视频，每章配有思维导图、小结、数学家故事、基础练习题。部分章节收录了历年硕士研究生招生考试试题。本书既便于教师教学，又利于学生复习。

本书是科学出版社“十四五”普通高等教育本科规划教材，系统地介绍贝叶斯统计的概念、方法和实践案例，旨在培养学生的贝叶斯统计思维和统计建模能力，以及将理论知识运用于实践的能力。本书结合丰富的实际案例和计算机实验，帮助学生深入理解贝叶斯统计的原理，并强调贝叶斯统计在不同领域中的应用价值。
　　本书共九章，涵盖贝叶斯统计的基础知识和应用技巧，包括贝叶斯统计的简介、概率论基础、贝叶斯推断基础、先验分布的确定、贝叶斯计算、贝叶斯线性模型、贝叶斯神经网络、模型选择与诊断、实际案例与应用等。本书配有Pyt

本书面向人工智能相关专业（智能科学与技术、控制科学与工程、计算机科学与技术）的本科生，以从人工智能角度理解模式识别和用模式识别原理解决工程问题为目标，将内容分为基础知识、模式分类和模式聚类三大部分，突出简明和实用的特点。书中穿插大量案例，可以帮助学生在掌握基本概念的基础上理解基本原理，熟悉典型方法，做到知其然，知其所以然。本书注重引导学生充分利用样本数据库和算法库等各种网络资源，通过课程学习、案例计算和算法实现，分析来自生产和生活实际中的模式识别问题，采用合适的模式识别算法和技术，通过Py

本书内容全面,简明扼要,思路清晰,突出应用。本书分为时间序列门限模型、变参数门限自回归模型、截面数据门限空间模型、面板数据门限模型、面板门限空间模型、门限空间向量自回归模型和半参数门限空间滞后模型七章。本书突出各类模型的适用对象、建模思路和应用中常见问题的诠释。
本书可作为金融学、区域经济学、管理学和计量经济学相关领域的本科生、硕士研究生的基础教材,也可作为博士研究生、青年学者从事实证研究的工具书。

本书涵盖数值分析、统计计算的核心内容，既包含一些经典的数值方法，又系统地介绍了统计计算中的新方法。本书共8章，内容包括计算统计引论、矩阵计算、函数逼近与最小二乘法、方程与方程组的数值解法、数值积分与数值微分、马尔可夫链蒙特卡洛模拟、EM优化算法、组合优化与启发式算法等。
本书结合理论算法、计算机程序与计算机专业领域应用案例，较为全面地介绍数值计算方法和统计计算方法，让学生真正了解计算统计中重要算法的基本思想，掌握相关程序的编写和培养学生的编程思维，使其具备解决复杂工程问题的能力。