《随机过程》是日本著名数学家伊藤清的著作，是随机过程方面的经典名著，篇幅短小，叙述精辟，具有较高的理论水平。书中以简练的笔法介绍了随机过程论的主要方面，包括可加过程、平稳过程和Markoff过程，并概述了一维扩散过程。具有初步概率论和泛函分析知识的读者，可以借此快速掌握随机过程的基本理论。

《数值分析》以收敛性、复杂性、条件作用、压缩和正交性这5个主要思想为核心进行展开。内容包括求解方程组、插值、最小二乘、数值微分、数值积分、微分方程及边值问题、随机数及其应用、三角插值、压缩、最优化等。每章都有一个实例检验，有助于读者了解到相关应用领域。附录中介绍了矩阵代数和MATLAB，并提供了部分习题的答案。《数值分

本书是同济大学计算数学教研室几位老师集体智慧的结晶，供了人民邮电出版社出版的《现代数值计算》一书中习题的全部解答，并给出了详细的求解过程，对于实验题还给出了完整的Matlab程序，最后提供了3套模拟考卷，并给出了答案。本书适合作为本科生和工科研究生数值计算配套用书，也适合相关教学人员参考。

本书共分7章，主要介绍了*变量、*过程的基本概念、*过程的变换、白噪声与高斯*过程、窄带*过程、马尔可夫过程与泊松过程等理论。本书的重点是*过程的分析与变换，其中以线性变换为主。至于非线性变换，可根据需要做一定的筛选。在内容的安排上，力求物理概念清楚，理论分析严密，并结合在电子系统中的应用，尽量联系电路以及系统中的一些

本书是统计学名家名作，包含9章内容和两个附录，前面几章介绍一些基本概念，如参数、似然、主元等，然后介绍显著性检验、渐进理论以及比较复杂的统计推断问题。还特别介绍了实验设计中基于*化的统计推断。核心概念的解释非常清晰，即使跳过其中的数学细节，也能使读者理解。本书可作为工科、管理类学科专业本科生、研究生的教材或参考书，也可

本书是模式识别和神经网络方面的名著，讲述了模式识别所涉及的统计方法、神经网络和机器学习等分支。书的内容从介绍和例子开始，主要涵盖统计决策理论、线性判别分析、弹性判别分析、前馈神经网络、非参数方法、树结构分类、信念网、无监管方法、探寻优良的模式特性等方面的内容。本书可作为统计与理工科研究生课程的教材，对模式识别和神经网络

本书系统介绍了矩阵计算的基本理论和方法。内容包括矩阵乘法、矩阵分析、线性方程组、正交化和最小二乘法、特征值问题、Lanczos方法、矩阵函数及专题讨论等。书中的许多算法都有现成的软件包实现，每节后还附有习题，并有注释和大量参考文献。本书可作为高等学校数学系高年级本科生和研究生的教材，亦可作为计算数学和工程技术人员的参考

本书着重介绍工程实际中常用的一些数值计算方法。主要内容包括：数值计算的误差，线性代数方程组与矩阵，矩阵的特征值与特征向量，非线性方程，插值法，函数逼近，曲线拟合，数值积分，数值微分，常微分方程的初值问题，常微分方程的边值问题。对于主要的数值计算方法，还给出了用C语言编写的计算机程序，读者可直接使用这些程序。本书可作为高

《时间序列与预测(英文版)(第2版)》是时间序列领域的名著。特色在于注重实际应用。深浅适中，适用面广，示例和习题丰富，有微积分、线性代数和统计学基础知识即可阅读。书中全面介绍了经济、工程、自然科学和社会科学中所用的时间序列和预测方法，核心内容是平稳过程、ARMA模型和ARIMA模型、多元时间序列和状态空间模型、谱分析。

本书是人民邮电出版社影印和翻译出版的《*过程初级教程》的姊妹篇，内容包括马尔可夫链的代数方法、转移概率的比定理及应用、连续时间马尔可夫链、扩散过程、复合*过程、独立同分布*变理部分和波动理论、排队过程等很多主题。本书将理论与应用有机地结合在一起，取得了完美的平衡。本书适用而广，可供数学、物理学、生物学、社会学、管理学和