本书为中法卓越工程师培养工程"系列教材之一。全书共6章，主要内容为迭代估计理论和经典建模，包括状态、系统模型、观测模型、贝叶斯推理、卡尔曼滤波、串序蒙特卡罗方法以及迭代估计理论的应用等，每章都配有算例供读者参阅和练习，方便读者学习和理解相关知识。
本书可作为具有一定英语和计算机基础的理工科学生的控制理论课程教学用书，也可供相关教学人员阅读参考。

本书是根据普通高等理工科院校“数值分析”和“计算方法”课程的基本要求, 结合作者多年的教学实践经验编写而成的.内容主要包括科学计算中的误差分析、线性方程组的数值解法、插值与逼近、非线性方程求根、数值积分与数值微分、矩阵特征值的计算、常微分方程初值问题的数值解法等.本书的编写注重读者对算法基本思想和操作的掌握, 旨在训练读者的科学计算素养.书中每个核心内容都配备了适当的例题和练习, 每章后均配有适量的习题, 便于读者掌握和巩固重点内容。

《计算思维与人工智能基础》是高校计算思维通识教育类课程的入门教材，以基于计算机的问题求解为主线，以计算思维能力培养为目的，从全新的视角组织教学内容，突出计算理论与计算机科学方法。全书共7章，分别介绍了计算与计算思维、信息表示、计算机系统、程序设计基础——Python编程入门、信息传递与信息安全、人工智能基础、机器学习等内容。
《计算思维与人工智能基础》内容丰富、结构清晰、语言简练、图文并茂，具有很强的实用性和可操作性，可作为高等学校本科生的第一本计算机课程教材，也可作为大中专院校计算机课程

本书分模块、分层次编写，分为基础篇、应用篇、实践篇。内容包括函数、极限与连续，导数与微分，导数的应用，不定积分，定积分及其应用，常微分方程，拉普拉斯变换，行列式，矩阵与线性方程组，MATLAB数学实验。本书重要知识点通过实例引入，精选物理、工程学上的案例，运用数学知识与方法解决，强化学生应用意识。每一章末尾附有数学文化的阅读材料，凸显科学人文。本书从例题、课后习题、复习题三个维度覆盖数学知识，有助于学生理解相关的数学概念和方法，并进行巩固和提高。

本书主要包含9章内容: 函数、极限与连续/导数与微分/导数的应用/不定积分/定积分/定积分的应用/微分方程/线性代数初步/概率统计初步, 目录为: 第一章函数、极限与连续1.1函数的概念1.2初等函数1.3简单数学模型1.4极限概念与性质1.5极限的运算1.6无穷小的比较1.7函数的连续性第二章导数与微分2.1导数的概念2.2函数的求导法则2.3隐函数及由参数方程所确定函数的求导2.4函数的微分及应用第三章导数的应用3.1微分中值定理和洛必达法则3.2函数的特性3.3函数的最值与应用3

本书是与《应用数学》（张卓主编，中国铁道出版社有限公司出版）配套的学习辅导书，主要面向使用该教材的学生，也可供使用该教材的教师作教学参考。本书按《应用数学》的章节顺序编排，与教学需求保持同步。每节包括学习目标、基本题型及解题方法、习题详解三部分内容。其中，基本题型及解题方法部分概括了与教材知识点相关的重点、难点题型，根据题型列举相关例题并予以解答；每章后面附有综合测试，以便学生在自我检测后能第一时间发现问题、解决问题。 本书与主教材具有相对的独立性，可作为高等职业院校、成人高校等理

"本书是“新时代大学数学系列教材”《概率论与数理统计》的配套参考书，由教材主编编写。本书按照主教材章节顺序，归纳了概率论与数理统计课程的主要知识点，主要内容包括教材各章的重要知识点、详细习题解答，并结合考研复习要点对历年考研题进行了分析。本书的习题解答注重体现数学思想，有助于读者加深对学科知识的理解。本书可作为高等学校非数学类专业本科生概率论与数理统计课程的参考书，可供考研复习使用，也可供对概率论与数理统计感兴趣的读者参考。"

"本书内容包括概率论的基本概念和方法, 数理统计的点估计、区间估计、参数和非参数假设检验以及线性回归等内容。本书的特点是突出统计思想, 对基本概念和方法都有如何理解、应用的阐述和例子，例子和习题大部分来自于实际生活，有助于读者把统计方法用于实际数据的处理和解读。        每章后都有大量的习题供读者练习以巩固相关的概念，还提供了开阔读者视野的扩展阅读材料。重点概念和方法配备了视频讲解和在线模拟实验。        本书可以作为理工科专业概率论与数理统计课程的教材, 也可以供金融工程

本教材分为概率论与数理统计两个部分，概率论主要介绍随机现象的内在统计规律，数理统计以概率论为基础讨论收集数据、整理数据、分析数据为实际问题的决策与判断提供依据。全书由随机事件及其概率、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律、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验等章节组成。本书可作为高等学校本科生概率论与数理统计课程的教材，也可作为作为经济、管理人员从事统计分析预测的参考书。

全书共分五章, 内容包括概率论的补充知识、随机过程基本概念、平稳过程、平稳时间序列和马尔科夫过程, 各章包含基本内容、解疑释惑、典型例题详解、课后习题选解和自主练习题几个模块。以提高读者深入掌握随机过程的原理、思想、方法的能力。