本书分为9章，其中前4章介绍了试验数据的误差分析、试验数据的图表表示法、试验的方差分析和试验数据的回归分析，第5-9章介绍了优选法、正交试验设计方法、均匀设计方法、回归正交试验设计方法和配方试验设计方法。

*控制是现代控制理论中的重要课题。近年来，随着工程应用的需求和人工智能的兴起，在系统模型未知或部分未知的情况下寻求近似*控制的方法逐渐崭露头角。本书上册包括*控制基础和*控制的数学理论两部分，着重介绍经典变分法、庞特里亚金极小值原理以及动态规划方法；下册侧重*控制的智能方法，包括强化学习与自适应动态规划、*控制的数值方法、模型预测控制、微分博弈以及平行控制。为了适应智能时代的人才需求，我们在中国科学院大学计算机与控制学院和人工智能学院开设了包含*控制数学理论与智能方法的研究生专业课，并在课程讲义

试验设计是一门以数理统计为基础的应用统计学分支学科，也是自然科学研究方法论领域中重要的分支学科，正确的试验设计方案和对试验数据进行科学合理的统计分析是科学研究工作者必需具备的基本功。《试验设计与软件应用》分十二个章节，包括试验设计基础、方差分析、多元回归与相关分析、方差分析试验设计方法与统计分析、协方差分析、响应面试验设计与分析、混料试验设计与分析、均匀设计、聚类分析、规划、Plackett-Burman试验设计与分析和SigmaPlot实例教程。《试验设计与软件应用》可作为高等农林院校本科化学

本书主要介绍现代控制理论的基本知识、方法和应用，重点在于最优控制论的基本框架、基本数学理论和前沿分支。主要内容包括线性系统的状态空间表达法、能控性和能观性，状态滤波器与系统辨识，泛函及其极值问题，最优控制的最大值原理、动态规划原理以及两者之间的关系，线性二次指标的最优控制问题等。作为最优控制理论的新发展，本书还简要介绍了随机最优控制问题的有关理论及其在现代金融学中的应用。同时，本书精选了一些例题，以便使读者加深对内容的理解和掌握。本书可作为数学与应用数学、信息与计算科学、统计学、自动控

本书根据高职高专院校数学基础课程的*教学大纲编写而成，并在第二版的基础上进行了重大修订和完善。本书涵盖微积分、线性代数和概率统计三大部分，具体包括一元微积分、微分方程、线性代数初步、概率统计初步等内容模块，并特别加强了数学建模和数学历史教学环节。引入了大量数学实验，可以通过扫描对应的二维码即可实现实验操作，且配有网络账号，学生可登录网络学习空间学习相关内容。

本书将理论够用、重在实践作为编写理念，体系结构新颖，重视数学思想的陈述，在论证和推理的难度上比一版图书有较大降低。采用模块化设计，以凸显各章节知识点；每章开头给出学习能力目标，重在让学生明确学习目标及重点内容；每章给出知识框图，意在让学生对本章内容进行系统的复习。为了更好地检测学生的学习效果，每章后均有学习自测题。其内容涉及：函数与极限，导数与微分，导数的应用，不定积分，定积分。

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本书重点介绍了三款数学软件——Mathematica、LINGO和几何画板，对他们的功能、语法及基本使用方法进行了介绍。读者阅读本书便能了解软件的基本功能，并能根据实际需求有选择性地学习相关章节的内容。

问题的产生--问题的分析--问题的解决--实际中的应用，大量适合高职高专教育的数学案例和数学实验题目，加强了数学与生活和专业的联系，培养学生的数学应用意识、应用能力。本书可作为大中专生数学类专业的教材用书，也可作为其他人员的参考用书