本书共八章，内容包括：预备知识，函数、极限与连续，导数与微分，导数的应用，积分及其应用，矩阵与矩阵的初等变换，概率论，逻辑代数基础，图论。

本书基于Workbench 19.0有限元仿真平台进行讲解。首先介绍软件的基本使用和操作方法，然后通过具体实例分析，详细介绍软件平台的每一个功能模块的理论基础和使用方法。通过对每个操作步骤的具体说明，为读者轻松入门和掌握最新版本的软件使用提供有效的指导。 本书分为24章，涵盖软件通用功能的介绍，如几何建模、网格划分以及结果后处理等方面内容，同时包括静力学分析、模态分析、谐响应分析、随机振动分析、屈曲分析、热力学分析、电磁场仿真以及流体力学分析等诸多领域的仿真讲解，对仿真平台进行了系统的介绍。

近百年来，由于大量计算的例子，数论学家增进了他们的直觉性。计算机和精心研制的算法逐渐导致出现了算法数论这一专门的领域。这个年轻的学科和计算机科学、密码学以及数学的其他分支有很强的联系。数学思想往往导致更好的算法，这是此学科的魅力之一；而对算法的广泛研究也促使数学新思想的产生和新问题的探索。本书包括由各领域首屈一指的专家对算法数论各个专题所写的二十篇综述性文章：前两篇文章为引论；随后的八篇文章覆盖了该领域的核心内容：因子分解、素性、光滑数、格、椭圆曲线、代数数论和算术运算的快速算法；后十篇文

本书是普通高等院校运筹学课程的教材。全书系统而简明地介绍了运筹学的主要内容：线性规划、整数规划、目标规划、动态规划、网络计划技术、层次分析法、决策分析、存储论、排队论等。本书尽量避免复杂的理论证明，力求通俗易懂、简明扼要，以大量实例讲解了运筹学的基本原理、方法思路和计算步骤。各章后附有复习思考题和习题，以便读者进一步复习、消化书本知识和深入学习。

本书共分为三篇。其中*篇重点介绍了试验设计与数据整理的基本概念，包含了4个项目第二篇重点介绍了数据的处理与分析，也包含了4个项目。第三篇重点从实训练习方面进行介绍，包括使用Excel绘制相关图表；使用Excel进行单因素试验和双因素试验进行统计分析；使用Excel绘制标准曲线，并算得一元线性回归方程并进行方差分析；使用正交小助手设计多个因素多个水平的试验，并分析试验结果；使用SPSS软件分析解决科研和生产实际的试验方案、数据处理、误差的估计及对试验结果的评价等。

本书共八章，内容包括：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、大数定律及中心极限定理、数理统计的基本概念等。

本书包括两篇，篇（章至第五章）为概率论基础，主要内容为：概率论基本概念、一维、二维随机变量、随机变量的数字特征、大数定理及中心极限定理；第二篇（第六章至第八章）为数理统计基础，主要内容为：数理统计基本概念、参数估计、假设检验。

本书是作者多年教学工作经验的总结与提炼。本书介绍概率论的一般理论，全书共分5章，内容包括：随机事件及其概率、随机变量和分布函数、随机变量的数字特征、特征函数和极限定理等，各章后都配有适量的习题，书后附习题答案与选解。本书内容符合培养目标的要求，既重视基本概念的透析、基本理论的阐述、基本方法的介绍，又特别强调知识发生过程的探索、基本观点的提炼，联系实际讲清概率模型，注重基本观点的提炼，阐述清楚概率论的思想方法，训练学生正确解决概率问题的能力。本书体系完整，特色鲜明，论述严谨，推到细致，内容丰富且通

　　《应用运筹学》系统地介绍了运筹学的主要内容，包括线性规划、运输问题、整数规划、目标规划、图论和项目管理。
　　《应用运筹学》尽量避免复杂的理论，力图通俗易懂、简明扼要地讲解运筹学的基本原理及其方法，以各种实际问题引出运筹学各分支的基本概念、模型和方法，并将教学内容重心放在实际问题的转化和建模上，将繁琐的计算交给Lingo软件解决。
　　《应用运筹学》便于读者自学和巩固提高，每章后面附有习题。
　　《应用运筹学》可作为应用型本科经济类、管理类各专业本科生和研究生教

本书对非线性*化的理论、算法及相关技术作了比较系统的介绍。在内容的选取方面，尽可能避免过分复杂的理论分析，以适应不同专业、不同层次技术人员对*化技术的需求，另外，也尽可能地增加一些数值例子或经济管理方面的应用实例。全书共分9章。*章主要介绍*化的基础理论；第二章介绍无约束*化问题的*性条件以及线搜索技术；第三章主要介绍无约束*化算法，主要有*速下降法、Newton法、共轭梯度法；第四章主要讨论约束优化问题的*性条件；第五章介绍Lagrange对偶理论；第六章介绍线性规划；第七章介绍二次规划的求