本書是博弈論領域的兩位*大師（諾貝爾經(jīng)濟學獎得主讓·梯若爾和美國科學院院士朱·弗登伯格）的集大成之作，不僅涵蓋了博弈論的方方面面，而且對每一個論題都給出了嚴密的數(shù)學推導和證明，并配以豐富的實例和精心構思的習題。自1991年出版以來，本書以其在博弈論體系和發(fā)展方向上的把握，立即成為國際上博弈論

主要包括概率的基礎知識，條件數(shù)學期望，馬氏鏈，Poisson過程，更新過程，鞅和布朗運動等內(nèi)容，本書不是從嚴格的測度論的角度來寫隨機過程，而是用初等的便于理解的方式來寫，結合和實際生活密切相關的例子引發(fā)讀者對隨機過程學習和研究的興趣。

本書共分十章，前五章介紹了隨機事件與概率、隨機變量及其分布、多元隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征以及大數(shù)定律與中心極限定理的內(nèi)容；第六章至第九章介紹了數(shù)理統(tǒng)計學的相關內(nèi)容，主要包括數(shù)理統(tǒng)計的基本概念與抽樣分布、參數(shù)估計、假設檢驗、方差分析等內(nèi)容；最后一章介紹了SPSS軟件的應用。為便于學習，書后附有習題參考答案以及

本書以ANSYSCFD系列軟件為媒介，介紹了利用ANSYS系列軟件從幾何建模到網(wǎng)格劃分的完整流程。全書共分5章，第1章從流體計算域及計算網(wǎng)格入手，介紹了場景的流體計算域形式、網(wǎng)格類型及網(wǎng)格質(zhì)量度量指標；第2章以SCDM模塊為目標，詳細描述了SCDM的建模及幾何清理方法；第3章描述了ANSYSMesh模塊網(wǎng)格劃分思路及常

《高等應用數(shù)學（第3版）上冊》是根據(jù)教育部制定的《高職高專教育高等數(shù)學課程教學基本要求》，在認真總結高職高專院校數(shù)學教學改革經(jīng)驗的基礎上，結合并參考國內(nèi)同類教材的發(fā)展趨勢編寫而成的。全書分上、下冊，上冊內(nèi)容包括函數(shù)的極限與連續(xù)、導數(shù)與微分、導數(shù)的應用、一元函數(shù)積分學、定積分的應用、向量代數(shù)與空間解析幾何簡介、多元函數(shù)微

計算機應用基礎.

本書共有九章，包括函數(shù)與數(shù)學模型、極限與連續(xù)、一元函數(shù)的微分及其應用、一元函數(shù)的積分及其應用、常微分方程、多元函數(shù)微積分、級數(shù)、線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計。

《數(shù)據(jù)分析概論》研究對象是社會科學的研究數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分析可以賦予事實意義，好的數(shù)據(jù)分析能為所研究的社會現(xiàn)象提供合理的描述和解釋。 本書旨在為定量研究數(shù)據(jù)分析的每一步提供統(tǒng)計學基礎。作者討論了數(shù)據(jù)搜集的意義、一元統(tǒng)計、對相關性的測量、顯著性檢驗、簡單和多元回歸，并給出了大量的數(shù)學公式，使得讀者能更好地理解這些內(nèi)容。

智能優(yōu)化算法是目前常用的一類優(yōu)化方法，一直是科學研究與工程應用中的研究熱點。本書比較系統(tǒng)地分析了有代表性的智能優(yōu)化算法，全書共分三個部分。*部分是基于生物學原理的優(yōu)化算法，包括遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡、蟻群優(yōu)化算法和微粒群優(yōu)化算法等。第二部分是基于物理學原理的優(yōu)化算法，包括模擬退火算法、引力搜索算法、混沌優(yōu)化算法和隨機分形搜

本書主要介紹了線性方程組的數(shù)值解法、非線性方程（組）的數(shù)值解法、數(shù)值逼近（包括插值、三次樣條和B樣條、最小二乘法、最佳平方逼近與最佳一致逼近）、數(shù)值微積分、常微分方程初值問題和邊值問題的數(shù)值解法以及矩陣特征值、特征向量的數(shù)值解法等內(nèi)容。