本书是以教育部高等学校大学数学课程教学指导委员会制定的“大学数学课程教学基本要求”为指导，结合应用型本科院校数学教学的特点编写的。全书以通俗易懂的语言，系统地讲解了随机事件及其概率、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、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。每章后均配有适量的习题，并在书后附有习题的参考答案。全书结构严谨、理论系统、举例丰富、实用性强。
     本书纸质教材与数字课程一体化设计，配合紧密。数字课程涵盖微视频、PP

本书主要内容包括概率论、数理统计两部分，概率论包括：概率论的基本概念、性质、事件与概率，一维随机变量的分布、二维随机变量的分布、数字特征、大数定律与中心极限定理；数理统计包括：数理统计基本概念、三大常用分布、正态分布下相关定理、参数估计、假设检验。涵盖了《全国硕士研究生入学统一考试数学（概率论与数理统计部分）考试大纲》的所有知识点。各个性质、定理都有详细的解释和证明，例子更全面。每章都有用Excel解决概率论与数理统计内容的数学实验、应用案例；有详细的各章习题答案讲解；近十年考研习题及详细

本书架构上分为概率论、数理统计、统计分析三个部分，章节设计由浅入深逐步递进。在概率论部分，第1章为概率论的基础知识，为概率论的学习做预备，第2、3章为随机变量的分布及其数字特征。在数理统计部分，第4章为数理统计基本概念，第5-6章为统计推断。在统计分析部分，第7章通过案例及SPSS软件介绍了常用的多元统计分析的应用。教材每章后均配备了A、B两级习题、章节测题，可以根据学生的情况进行分层教学及自我检验。书末提供了参考答案或提示。

《时间序列分析发展简史》依据大量的原始文献和相关研究文献，尽可能地以概念、思想和方法形成与发展的时间顺序为主线，细致勾勒时间序列分析的起源、历史发展的脉络。同时《时间序列分析发展简史》也为时间序列分析课程的理论教学和学习提供文化背景与学术支撑，为现代教学科研探寻方向。

博弈论是一门以数学为基础的、研究对抗冲突中最优解问题的学科，是人们深刻理解诸如经济行为和社会问题的基础。博弈论最重要的贡献就在于它能够促进人类思维的发展，促进人类的相互了解与合作。除经济学以外,博弈论在生物学、管理学、国际关系、计算机科学、政治学、军事战略和其他很多学科都有广泛的应用。本书涵盖了非合作博弈理论、合作博弈理论和演化博弈理论。主要介绍博弈论的基本理论、静态及动态博弈理论、重复博弈、合作博弈理论和演化博弈等理论。本书在给出理论的同时，也给出了大量的经济应用模型。一些属于当代经

本书分为8章，包括最优控制理论涉及的基础知识、最优控制中的变分法、最小值原理、线性二次型最优控制、离散时间系统的最优控制、动态规划以及微分对策问题。书中包括大量的例题及MATLAB实现方法，并通过工程应用实例使得读者能充分掌握最优控制的基本理论及应用。

本书内容为：有限元法构造及其在电子计算机实现解题的全过程，椭圆边值问题变分原理、有限元解的收敛性、非标准有限元法，以及有限元法在科学与工程中的应用，并且介绍了作者几年来在工程问题中的部分研究结果。

本书共9章内容。包括绪论、平面问题的基本理论、平面问题的直角坐标解答、平面问题的极坐标解答、空间问题的基本理论、空间问题的典型解答、弹性力学问题的变分解法、弹性力学平面问题的有限元法、弹性力学问题的MATLAB求解和ANSYS分析。本书可作为高等学校工科本科有关专业的弹性力学课程教材，并可供工程技术人员参考。

本书广泛吸取统计学、神经网络、数据挖掘、机器学习、人工智能、群智能计算等学科的先进思想和理论，将其应用到模式识别领域中；以一种新的体系，系统、全面地介绍模式识别的理论、方法及应用。全书分为14章，内容包括：模式识别概述，特征的选择与优化，模式相似性测度，基于概率统计的贝叶斯分类器设计，判别函数分类器设计，神经网络分类器设计（BP神经网络、径向基函数神经网络、自组织竞争神经网络、概率神经网络、对向传播神经网络、反馈型神经网络），决策树分类器设计，粗糙集分类器设计，聚类分析，模糊聚类分析，禁忌搜索算