本书根据应用型本科院校线性代数课程的最新教学大纲及考研大纲编写而成.本书的特点是,淡化了定理的推导和证明,采取学生容易理解的方式叙述并配有不同难度的习题,帮助学生巩固提升.本书包含行列式、矩阵、线性方程组、特征值与特征向量、二次型等内容，并特别加强了数学实验的教学环节.
本书作为立体化教材，包含线下的书和线上的服务两部分，其中线上的服务是指书封底的二维码，读者通过微信扫码即可使用.
本书可作为应用型本科院校非数学专业的线性代数课程教材，也可供对线性代数感兴趣的读者学习和参考.

《高等代数》综合了作者多年的教学实践和研究成果编写而成。目的一是为一本普通高校本科数学专业及相关专业基础课提供合适的教材，二是作为部分专业研究生课程教材。主要内容有多项式理论、 矩阵理论初步、向量空间、矩阵的特征值与特征向量、二次型与正定矩、多项式环上矩阵、线性映射与双线性函数。本《高等代数》力求深入浅出,通俗易懂,使代数抽象内容具体化；使内容知识体系科学严谨,力求体现教学合理顺序；在讲授数学问题时,着力展示数学思想与方法。精选例题、习题，适合教学之用。

"本书是新时代高职数学系列教材之一，职业本科教育新形态一体化教材。本书为适应数字经济时代对高等职业教育的人才培养需求而编写。全书从实例出发激发学生学习兴趣，培养学生数学认知能力，适当减少理论推导，注重解决问题的方法，强调基本概念和实际应用。    全书共三章，主要内容是矩阵、线性方程组与向量组、相似矩阵与二次型，其中矩阵作为一个重要的研究对象和研究工具贯穿全书。除了传统的应用实例，还精心设计了一些与课程内容紧密贴合，反映人工智能、大数据等前沿科技的应用实例，并融入了线性代数发展简史。每

本书在充分贯彻新课标要求的基础上，注重理论与实践相结合，力求语言精练，内容实用，且实例的操作步骤中配有对应的图示，易学易用。希望通过本书的学习，学生能够增强信息意识，树立正确的信息社会价值观和责任感，提高计算思维能力，为职业发展、终身学习和服务社会奠定基础。

数学建模是一个典型的多学科交叉领域，涉及数学知识、数据库技术、机器学习、统计学、神经网络、模式识别、知识库、高性能计算等诸多学科领域，并在工业、通信、财经、医疗卫生、生物工程、科学等众多行业有着广泛的应用。为适应该课程的需要，大多数学院在开设数学建模这门课程的同时，不得不想方设法为本科生补充统计学、人工智能、数据库、机器学习等相关课程的知识，并且还设置各种案例来组织教学。对本科生而言，数学建模课程教学主要存在以下问题：1．教学内容广，理论深2．案例教学不能体现实际应用的全过程国内外方法

本书是国家级一流本科课程“数学建模”的配套教材，全书对数学建模中使用广泛的各种数学模型进行了介绍，内容包括 MATLAB 与 LINGO 编程、趣味数学建模问题、优化模型、图论模型、离散模型、线性回归模型、微分方程模型、排队论模型、数据处理方法、指标合成方法及大量竞赛实战建模案例。本书不但对每个问题都建立了数学模型，而且配有 MATLAB 或 LINGO 完整的实现程序。此外，本书还提供讲解和演示程序的配套视频，十分便于读者学习。本书可作为本科生数学建模教材，也可供数学建模爱好者参考。

"本书是《数学教育系列教材》之一。全书分为理论篇和实践篇。在第三版的基础上，文字内容和编排顺序作了适当的调整，加入了一些新的内容（如课程改革），个别章节的内容做了较大的变动，如波利亚的解题理论、数学教育技术、学习心理学与数学教育、数学史与数学教育、数学教学原则、数学活动经验、数学本质的揭示等。本书的读者对象是高等师范院校数学系的学生以及有志于从事数学教育的大学生，也十分适合作为中小学教师培训和继续教育用书。"

本书介绍了常用的数学建模方法和建模的基本技巧，主要内容包括数学模型的概念、初等模型、微分方程模型、层次分析法、离散模型、聚类分析、对策模型、稳定性分析、最小覆盖模型、一般优化模型、数学建模—实例，并在附录中分别给出了美国和中国大学生数学建模竞赛的优秀论文。

本书为公共基础课《高等数学》配套用书，供学生课后训练作业之用。本书是根据一线教师多年的教学实践经验编写的，目的是使学生课后的学习训练更加合理，更加规范，使每届学生都能经过精心设置高水平的作业训练，尽可能保证每届毕业生都是标准化高质量的人才。
考虑到以前每节课不同老师给学生布置的作业都各不相同随意，题多题少也看当时心情，在课后作业布置上不科学不够合理。基于此，作者编写了本作业册。内容为各课课后合理布置的作业。本作业册上内容包括：函数、极限、连续、导数与微分、微分中值定理、不