本书介绍了化的基本概念、典型案例、基本理论和优化算法。典型案例来自数据科学、机器学习、人工智能、图像和信号处理等领域，基本理论涵盖解的存在性和性、各类优化问题的一阶或二阶性条件、对偶理论等，优化算法包括无约束优化算法、约束优化算法、复合优化算法。全书案例丰富，理论翔实，展现了化的实践算法理论实践这一特点。书中配备了适量的习题，这些习题难易兼顾、层次分明，为正文的内容提供补充，并可检验读者的学习效果。 本书可作为高等院校数据科学专业的教材或参考书，供研究生和本科高年级学生使用，也可供从事图像

本书以随机过程的统计特征和性质为主线,旨在将实际应用和理论推导联系起来,通过概念、定理、例题、详细的习题,尽量体现随机过程的理论基础及应用价值,以保证教材的综合性、整体性和前瞻性,从而使统计类专业和其他工程类专业、管理类专业的学生较为熟练地掌握随机过程的理论和应用.本书共九章,全书内容包括随机过程的基本概念、随机过程的均方微积分、泊松过程、平稳过程、平稳过程的谱分析、马尔可夫链、马尔可夫链的状态分类和性质、时间序列的ARMA模型、ARMA模型的拟合.

本书按新时期大学数学教学大纲要求编写而成，内容丰富，理论严谨，思路清晰，例题典型，方法性强.本书注重分析解题思路与规律，并与现实生活中的问题紧密结合，对培养学生的学习兴趣及提高分析问题与解决问题的能力将起到较大作用.全书共分九章，内容涵盖随机事件、一维随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理、样本及抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析等.每个章节均配有习题，书后附有两套综合测试题及习题参考答案，同时每章后都配有历届考研试题选讲，这样既便于教师

本书为十三五江苏省高等学校重点教材，按照理论与应用并重的思路编写，共分为八章，包括随机事件与概率、一维随机变量及其分布、二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、假设检验等内容，并针对常用的概率统计模型和方法补充了Excel软件的相关内容，在每章后精心选取了不同层次的习题供读者练习。此外，书中通过二维码链接了一些拓展阅读材料，介绍了概率统计发展的历史及重要理论的应用。 本书可作为高等学校非数学类专业的教材，也可供工程技术人员参考。

《概率论与数理统计》是根据高等院校概率论与数理统计课程教学的基本要求，结合我们多年来对概率论与数理统计课程教学内容和教学方法改革与创新的成果而编写的. 《概率论与数理统计》主要内容包括：概率论的基本概念、一维随机变量及其分布、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、方差分析及回归分析、Excel软件在数理统计中的应用.

本书是运筹学经典著作，在美国高校有很高的采用率，此前出版的版次在国内高校中也有较高的采用率并受到了广泛的好评。两位作者是运筹学领域的大师。本书内容丰富，覆盖运筹学各个分支，主要内容包括：运筹学建模方法、线性规划、灵敏度分析与对偶理论、网络优化模型、排队论、动态规划等。讲述上深入浅出，使具有高等数学和线性代数、概率基础知识的读者均能读懂。书中有大量案例，可供自学及复习。本书的读者对象为管理类及工科类学习运筹学课程的本科生。

本书结合R语言介绍了多元正态分布、均值向量检验、协方差阵检验、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、定性数据分析、多变量的图表示法和多维标度法等常见的多元统计分析方法。与同类书籍相比，本书具有如下特色：
介绍了部分多元统计方法的最新研究成果，如多总体均值检验和聚类分析中分类个数选择等。
详细介绍了多元统计方法的R实现，自编函数实现均值向量检验、协方差阵检验和主成分分析等。代码清晰明了，适合初学者。
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本书根据教育部颁布的职业学校电类专业培养目标的要求编写，在第1版基础上修订而成，是职业教育课程改革系列新教材.
本书共6个模块,主要包括：数与集合、式与方程（组）、函数及函数图像、三角函数及其应用、电学中的“虚数”、逻辑代数基础.
另外，本书附有应用数学（电类专业）学习指导配合教学使用。
本书由专业技术人员会同一线数学教师共同编写，内容深入浅出,注重数学知识与专业知识的有机结合，突出了数学在生产中的应用.
本书既可作为职业院校电类专业数学教材，也可作为职工培训及自学用书.

《数值计算方法实验教程》是一本针对数值计算方法的实验课程的指导用书. 《数值计算方法实验教程》共8章,包括数值计算常用软件(MATLAB、C 、Python)介绍、非线性方程求根实验、线性方程组的直接解法实验、线性方程组的迭代解法实验、函数的插值法实验、曲线拟合实验、数值积分实验、矩阵特征值与特征向量的计算实验.《数值计算方法实验教程》注重数值计算问题的求解算法思路、算法实现及实现过程中会碰到的各种数值问题,以及算法代码的通用性.

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