为了便于在教学中教师批阅和学生使用，《概率论与数理统计练习与提高（套装共2册）》分为一分册和二分册。一分册包括随机事件及其概率、多维随机变量及其分布、大数定律与中心极限定理与参数估计。二分册包括随机变量及其分布、随机变量的数字特征、样本与抽样分布与假设检验。各章配有习题，书末附有答案。《概率论与数理统计练习与提高（套装

本书以全面而有趣的方式介绍概率论与数理统计的基础知识，不仅讲授了实验设计和数据分析方法，而且重视培养将这些原理应用于实践的技能。第6版主要更新：·共18个新的“案例研究”，以帮助读者理解新增的概念。·第2章包含10个新例子，包括对“恺撒*后一口气”问题的重复独立试验分析。·第4章新增一个附录，总结了常用概率密度函数的所

本教材试图从工科的角度介绍随机过程的基本概念和方法内容，特点是阅读的起点相对较低，使读者能够在较短的时间内了解随机过程的基础知识和主要内容，首先对于随机过程的基本思想进行详细的介绍，随后选择几种重要的随机过程进行重点介绍，而对于涉及较深数学知识的内容列出文献，便于感兴趣的读者进行追踪学习。

本书内容包括：如何应用Mathematica7做因式分解、数项求和、函数极限、不定积分、求解偏微分方程、求解线性方程组、计算矩阵的特征值和特征向量、矩阵分解、插值、拟合和统计等数学运算；如何用函数、数据、图元素画图；如何自定义函数和写程序构建程序包。

本书是一本优秀的法国数学著作，系统全面地介绍了马尔可夫链的基本性质和结论，然后围绕这一主题给出了丰富的应用结果。基于蒙特卡罗(Monte-Carlo)算法和离散时间与连续时间的马尔可夫链，本书给出了算法的多种应用，例如在基因学中、物种发展学中及互联网络中。同时在最后一章还给出了其在金融学中的应用。

《概率论与数理统计》系统地论述了概率论与数理统计的概念、方法、理论及其应用，是一本为高等院校理工、经管类专业学生本科生学习而编写的教材或教学参考书．全书共分9章，内容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与特征函数、中心极限定理、数理统计的基础知识、参数估计、假设检验、方差分析

本书是学习掌握运筹学理论和方法的重要辅助教材，也是教师备课、学生自学运筹学以及研究生入学考试的常备参考资料。本书分为习题、习题答案、案例分析与讨论三部分，内容含线性规划与单纯形法、对偶理论与灵敏度分析、运输问题、目标规划、整数规划、非线性规划、动态规划、图与网络分析、网络计划与图解评审法、排队论、存储论、对策论、决策论

具体分高等数学、线性代数、概率论与数理统计三部分册。高等数学分册主要介绍函数、极限与连续、一元微分学及其应用、一元积分学及其应用、无穷级数、多元微积分学、微分方程和查分方程初步等内容。线性代数分册主要介绍矩阵、行列式、向量的基本概念、线性方程组的求解、特征值和特征向量、以及二次型的基本知识。概率论与数理统计分册主要包括

本书共三篇，分别为有限元原理、有限元建模、有限元可视化程序设计。有限元原理部分重点介绍*有限元课程特点的基本内容及程序设计思想，主要包括弹性问题、弹塑性问题、结构动力问题的有限元法；从实用角度介绍有限元建模方法、有限元可视化程序设计。做到理论体系完整，理论与应用并重。本书采用模块式结构，三篇内容相对独立，可根据需要选学

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