本书为中国科学技术大学数学类本科生的“概率论”教材,既保留了第二版中原有的基本内容:初等概率论、随机变量、随机向量、数字特征与特征函数、极限定理等,又根据国际通用表述习惯和教学需求调整了叙述方式和部分内容,增加了例题,使得主干脉络更清楚,枝叶更丰满.《BR》本书内容丰富,叙述严谨,深入浅出,既以生动浅显的方式说明了概率论中的许多基本概念的直观意义,又以严密的数学形式陈述了这些概念的数学本质.书中的有趣例题和大量习题有助于读者理解和掌握概率论基础知识.在教学中,标有*号的节或小节可以跳过不讲,不影

本书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、常用分布、大数定律及中心极限定理、数理统计基础、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析。每章后面编排了较多的选择题和填空题，适量的应用计算题，且在数理统计部分每章最后配了一个案例分析。基于XCEL环境安排了常用随机变量分布、参数的区间估计、假期设检验、方差分析和回归分析的实验。本书可作为普通高等学校本科非数学类应用型专业的《概率论与数理统计》课程的教材或参考书，也可用作专科或高职院校相关专业的《概率论与数理统计

本书力求结合工程背景和物理概念，从统一的角度由浅入深地阐述基于状态空间法和多变量频域法的线性多变量系统建模、分析及设计方法。全书共8章，主要内容包括系统的传递函数矩阵描述、矩阵分式描述、状态空间描述和多项式矩阵描述及其相互联系，系统运动的定量分析和系统结构性质（能控性、能观测性、稳定性）的定性分析，传递函数矩阵和多项式矩阵描述的实现，多变量反馈控制系统基于状态空间模型的时域综合方法和基于多项式矩阵理论的复频域综合方法。 本书注重理论联系实际，尝试避免“引理—定理—证明—推论”的写作模式，在

本书主要介绍统计学中的回归分析方法基础以及在机器学习方向上的应用。介绍回归分析的数学基础的同时，以统计学和机器学习相结合的手段介绍回归分析领域在近年来取得的各种重要结果和突破。特别是在大数据背景下，回归分析的正则化问题的快速求解算法。本书在介绍基础知识的同时，也强调回归分析在实际中的应用，书中配有大量的案例及其R语言的实现。

本书包括的内容有: 经典线性回归、⼴义线性模型、混合效应模型 (分层模型)、机器学习回归⽅法 (决策树、bagging、随机森林、各种 boosting ⽅法、⼈⼯神经⽹络、⽀持向量机、k 最近邻⽅法)、⽣存分析及 Cox 模型、经典判别分析与 logistic 回归分类、机器学习分类⽅法 (决策树、bagging、随机森林、adaboost、⼈

本书共9章，内容包括运筹学概述、朴素优化范式、线性规划、网络最优化、动态规划、网络计划、排队系统分析、库存优化、旅行商问题等。在内容选择方面，本书遵循“重打基础、直抵核心、精心留白”的原则，突出内容的基础性、理论的简洁性、案例建模计算的完整性，以激发读者的学习兴趣，使其快速入门。
本书适合有一定线性代数、概率论基础的初学者使用，也可供各类数学建模竞赛、计算机算法设计竞赛的人员参考。

本书是针对高等工科院校控制类专业学科本科生和非控制类学科研究生的现代控制理论基础课程需要而编写的。本书针对现代控制理论的基本内容作了全面系统、深入浅出的阐述，内容包含了线性系统理论、最优控制理论、最优估计理论、系统辨识理论、自适应控制理论和变结构控制理论等六大部分。内容取舍上不仅注重于基础和工程实用性，同时每部分章节均配有一批应用实例和思考题，使学生在学习专业理论知识的同时，能够熟练掌握和应用相关的基本知识。此外,为了便于掌握,本书还在附录中列出了矩阵微分法、矩阵求逆引理、矩阵许瓦茨不

本书对《概率论与数理统计》教材的全部300多道题目都给出了解答，少数题目是一题多解，有些作了题目分析、解题思路分析和解题方法归纳，并指出易犯的错误，究其原因，澄清不正确的想法。

本书共11章，主要内容有：绪论、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.

本书在第1版的基础上，对内容进行了重构，划分为百余个知识要点，对部分知识要点采用“理论—例题—练习”的模块化结构编写，力求让学生熟练掌握和运用该知识点.本书对于部分知识在实际生活中的应用，进行了提炼和重点介绍.

本书将教学与辅导融为一体，一书两用，例题、习题丰富，重点内容滚动复习，便于学生自学.本书在内容的选编上同时兼

　　本教材以教育部《关于全面提高高等职业教育教学质量的若干意见》为指导，以“应用为目的，专业够用为度，学有所需，学有所用”为定位原则，在充分研究了当前我国高职教育现状的基础上修订而成。全书分为上、下两册，共12章。上册主要内容为函数与极限，导数与微分，导数的应用，不定积分，定积分；下册主要内容为常微分方程，无穷级数，行列式与矩阵，向量与空间解析几何，拉普拉斯变换，离散数学基础，二元函数微积分学。上下册书末均附有数学文化阅读。书中的重要知识点和典型例题配有讲解视频，读者可通过扫描书中二维码及时获取