全书包括主教材中函数的数值逼近（代数插值与函数的*逼近）、数值积分与数值微分、数值代数（线性代数方程组的解法与矩阵特征值问题的计算）、非线性（代数与超越）方程的数值解法、*化方法以及常微分方程（初、边值问题）数值解法、蒙特卡罗（MonteCarlo）方法、以及当今求解大规模科学工程计算问题*有效的算法之一的多层网格法等各个部分的习题。另外还补充了一些具有代表性的综合性习题。

本书依据实施一项研究的基本过程来安排总体架构，首先是评估混合方法是不是解答研究困惑的*方法，然后讨论混合研究的方法论假设和理论立场。第三到八章分别是混合研究的设计、实例分析、标题拟定和研究假设提出、数据收集、数据分析和阐释数据、写作与评价*终的研究报告。第九章是总结。本书着重介绍了收敛性并行式设计、解释性时序式设计、探索性时序式设计、嵌入式设计、变革性设计、多阶段设计这六种主流的混合方法研究设计，每一种设计都提供流程图具体展示实施设计所需的步骤，并附上了每种设计对应的优秀期刊论文。在各章结

    本书针对高等院校大学数学，利用MATLAB软件对抽象的数学理论进行实验，以获得直观的效果，同时提高解决实际问题的能力。全书分为10章，1-4章为MATLAB简明教程；第5章为高等数学实验；第6章线性代数实验；7-10章系统介绍了随机模拟，包括随机数的生成、蒙特卡罗与积分、随机模拟实验、MCMC方法及其应用。

本书讲述统计计算的基本概念和统计计算中最常用的算法， 内容涵盖了误差、描述统计、随机数产生、随机模拟、逼近、插值、数值积分与数值微分、矩阵计算、最优化与方程求根等各个方面。 本书的讲解比较系统，提供了大量的例题和习题， 使用应用广泛的R语言进行算法描述与编程， 可以用作统计学专业本科生“统计计算”课程的教材， 也可以作为统计学以及其它专业的本科生、研究生和研究人员关于统计计算算法的参考书。

本书介绍了一种实现简单、易于使用、可靠快速的全局优化算法——差分进化算法。主要内容有：差分进化算法的研究动机、主要内容、标准测试、问题域、架构和计算环境、编程以及各种应用。
本书可作为相关专业的教材使用，同时也适合对优化问题感兴趣的所有读者。

    本书共分为两部分。第一部分介绍有限元方法的基础理论和基本方法，内容包括：微分方程的近似解法、泛函的构造、弹性力学变分原理、单元类型及其位移函数和插值函数、单元插值函数的构造方法、有限元方程的建立及计算结果处理、程序模块化的基础-等参变换与数值积分、有限元程序结构-ANSYS基础、结构力学有限元的特点、非线性问题的有限元方法。第二部分介绍ANSYS在结构分析中的应用，内容包括：ANSYS的结构分析功能、ANSYS单元类型、结构分析模块的功能及使用方法、水动力分析模块的功能及使用方

本书介绍了科学计算中常用数值分析的基础理论及计算机实现方法。主要内容包括：误差分析、插值、函数逼近、数值积分和数值微分、非线性方程的数值解法、线性方程组的直接解法、线性方程组的迭代解法、常微分方程的数值解法及相应的上机实验内容等。各章都配有大量的习题及上机实验题目，并附有部分习题的参考答案及数学专业软件Mathematica和Matlab的简介。
本书采用中、英两种语言编写，适合作为数学、计算机和其他理工类各专业本科“数值分析（计算方法）”双语课程的教材或参考书，也可供从事科学计算的

　　本书从实用和简明的角度介绍了数值分析的基本概念和方法，并对误差估计、方法的收敛性和稳定性以及优缺点等作了适当分析.全书共分8章，内容包括：绪论，插值法，曲线拟合与函数逼近，线性方程组的数值解法，数值积分与数值微分，非线性方程与方程组的数值解法，常微分方程初值问题的数值解法，矩阵特征值问题的数值方法.附录中给出了MATLAB简介.书中配有典型例题、习题和实验题，书后给出了部分习题答案.
　　本书可作为理工科各专业研究生和高年级本科生的教材或教学参考书，也可供从事科学与工程计算的科技工

　　《微分方程数值解法基础教程（第三版）》是高等院校信息与计算科学专业基础主干课程教材之一。为适应当前的教学需要，在内容的组织和叙述上做了新的有益的尝试。
　　全书共2篇4个部分，介绍了数值解法中*主要的两种方法——有限差分法和有限元法。依托经典的一维和二维问题，论述了算法的构造思想及其误差分析理论，具有系统性和实用性。《微分方程数值解法基础教程（第三版）》还选配了适量的实习题和复习题，有利于读者巩固所掌握的有关理论和方法，为进一步的专题学习和研究打下一定的基础。