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

本书在作者十多年一线教学经验的基础上编写而成，同时，广泛参考了中外多类运筹学教材，体例上充分考虑了读者自主学习的需求。书中主要内容围绕运筹学典型问题展开，依次说明经典运筹学分支所针对的问题、问题适用的模型、模型的通用求解算法及结论的实践应用。编写中针对各类创新竞赛的要求，本书增加了LINGO软件求解的介绍。本书作为系列教材的第一本，内容包括绪论、运筹学研究方法、线性规划与单纯形法、对偶理论与灵敏度分析、运输问题、线性目标规划、整数线性规划、图与网络分析，共8章。全书考虑多类专业领域的实际，具有一

本教材的主要特色在于：主要针对统计学学科的特点，选取了Poison过程，更新过程，Markov链，鞅，布朗运动，随机积分，Levy过程等内容，为统计学各学科的学习打下坚实的理论基础。在教材的结构上，注重这些内容的内在联系，同时注意这些内容和统计学其他学科的联系，将比较抽象的理论知识和具体应用相结合，可以培养学生的学习兴趣，打消学生对抽象理论学习的畏惧心理。

Preface

Since 2012, authors of this book have been engaged in teaching of

probability and statistics for international exchange students. These

students are from the countries along the Belt and Road of Eu

本书为普通高等教育十二五*规划教材。全书八章，前四章为概率论部分，主要叙述各种概率分布及其性质，后四章为数理统计部分，主要叙述各种参数估计与假设检验。 本书编写从实例出发，图文并茂，通俗易懂，注意讲清楚基本概念与统计思想，强调各种方法的应用，适合初次接触概率统计的读者阅读。全书插图100多幅，例题250多道，习题近500道。 本书可供高等学校数学类专业和统计学专业作为教材使用，亦可供其他专业类似课程参考，也适合自学使用。