《“211”大學數(shù)學創(chuàng)新課改教材：常微分方程及Maple應用》是常微分方程的基本理論方法與數(shù)學軟件應用相結(jié)合的教材。教材以傳統(tǒng)的經(jīng)典內(nèi)容為主，但考慮學科的發(fā)展方向和國際上同類教科書的選材趨勢，因而還包括數(shù)值解、邊值問題、分支和混沌，以及數(shù)學軟件應用等非傳統(tǒng)內(nèi)容。

《最優(yōu)控制中的數(shù)學方法》介紹和分析了一些最優(yōu)控制中的數(shù)學方法，包含作者近年來的研究成果及其應用。主要內(nèi)容包括：線性時變系統(tǒng)二次最優(yōu)控制的Riccati矩陣微分方程的迭代求解、穩(wěn)定系統(tǒng)最優(yōu)控制問題的迭代逼近、線性隨機系統(tǒng)二次最優(yōu)控制的Riccati矩陣微分方程的迭代分析、線性隨機系統(tǒng)H∞控制問題的Riccat

在應用中經(jīng)常遇到的幾種基本隨機過程，如Poisson過程、更新過程、Markov過程、平穩(wěn)過程、Brown運動、Ito微分公式、線性隨機微分方程，以及鞅過程和停時，全書材料豐富，每章結(jié)合大量有實際背景的例子來解釋基本概念，并配有一定量的習題�！镀胀ǜ叩冉逃�十一五國家級規(guī)劃教材：隨機過程（第3版）》可作為理工科大學生和研

《普通高等教育“十二五”規(guī)劃教材：概率統(tǒng)計教程（第2版）》內(nèi)容包括隨機事件及其概率，隨機變量及其分布，多維隨機變量及其聯(lián)合分布，數(shù)字特征，大數(shù)定律與中心極限定理，數(shù)理統(tǒng)計基本知識，參數(shù)估計和假設檢驗等．全書結(jié)構(gòu)體系合理，突出對基本概念和基本思想的闡述，注重對基本方法的訓練和實際應用能力的培養(yǎng)，部分章節(jié)還介紹了MATLA

《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》共九章，內(nèi)容包括隨機事件與概率，條件概率與獨立性，隨機變量及其分布，多維隨機變量及其分布，隨機變量的數(shù)字特征與極限定理，數(shù)理統(tǒng)計的基本概念，參數(shù)估計，假設檢驗，單因素試驗的方差分析及一元正態(tài)線性回歸。每章后的習題及書末的補充題收錄了較多的應用題及歷年工學、經(jīng)濟學碩士研究生的入學考試題�！陡怕收撆c數(shù)理

本教材主要講述數(shù)理統(tǒng)計學的一些基礎理論和方法，包括基本概念、點估計、假設檢驗、區(qū)間估計、線性統(tǒng)計模型基礎和貝葉斯推斷思想方法等。給出基本而簡明的數(shù)學理論，而又不過分強調(diào)嚴格的數(shù)學證明，體現(xiàn)在經(jīng)濟和管理等方面的應用。

整數(shù)規(guī)劃是運籌學與最優(yōu)化理論的重要分支之一，整數(shù)規(guī)劃模型、理論和算法在管理科學、經(jīng)濟、金融工程、T業(yè)管理和其他領(lǐng)域有著廣泛的應用，本書主要介紹經(jīng)典的線性整數(shù)規(guī)劃理論和算法，同時簡單介紹近年發(fā)展起來的非線性整數(shù)規(guī)劃理論，主要內(nèi)容包括：線性和非線性整數(shù)規(guī)劃問題和模型、線性規(guī)劃基礎、全單模矩陣、圖論和網(wǎng)絡流問題、算法復雜性理

《計算方法簡明教程》著重介紹了能夠在計算機上得以實現(xiàn)的一些數(shù)值解法。主要包括一元與二元函數(shù)代數(shù)插值，樣條函數(shù)插值；正交多項式及其應用，函數(shù)的最佳一致逼近與最佳平方逼近；數(shù)值積分及應用；線性代數(shù)方程組的直接解法與迭代解法；非線性方程和方程組的迭代方法；矩陣特征值與特征向量的計算：常微分方程初值問題的數(shù)值解法；偏微分方程初

概率論與數(shù)理統(tǒng)計是研究隨機現(xiàn)象的重要數(shù)學分支，是高等院校理、工、經(jīng)、管等各個專業(yè)的重要基礎課程。本書是與《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》配套的學習輔導書籍。本書共分2部分，第一部分是正文，按教材所設章節(jié)共分為9章，每章有“基本要求”、“內(nèi)容提要”、“內(nèi)容分析”、“典型例題”、“習題解答及分析”等；第二部分為模擬試題及分析解答，該部

《線性模型參數(shù)的估計理論》為作者近幾年在數(shù)理統(tǒng)計線性模型參數(shù)估計理論方面所做的研究工作的總結(jié)�！毒�性模型參數(shù)的估計理論》共分四章。第一章是預備知識，第二章討論線性模型回歸系數(shù)的最小二乘估計及一般線性估計的相合性問題，第三章介紹誤差方差估計的大樣本性質(zhì)，第四章討論小樣本理論，即回歸系數(shù)的線性估計與誤差方差的二次型估計的容

《數(shù)學軟件與數(shù)學實驗（第2版）》第二版是編者根據(jù)在第一版教學實踐中所積累的經(jīng)驗修改而成的�！稊�(shù)學軟件與數(shù)學實驗（第2版）》討論了Matlab和Lingo兩個軟件，前一部分講述了Matlab軟件及使用該軟件完成的數(shù)學實驗，后一部分講述了Lingo軟件及其在解決優(yōu)化問題上的應用，書末附有Matlab的統(tǒng)計計算命令，以方便讀

《最優(yōu)化方法及其Matlab程序設計》較系統(tǒng)地介紹了非線性最優(yōu)化問題的基本理論和算法，以及主要算法的Matlab程序設計，主要內(nèi)容包括（精確或非精確）線搜索技術(shù)、最速下降法與（修正）牛頓法、共軛梯度法、擬牛頓法、信賴域方法、非線性最小二乘問題的解法、約束優(yōu)化問題的最優(yōu)性條件、罰函數(shù)法、可行方向法、二次規(guī)劃問題的解法、序

《概率論（第2版）》為中國科學技術(shù)大學數(shù)學類本科生的“概率論”教材，既保留了第一版中原有的基本內(nèi)容：初等概率論、隨機變量、數(shù)字特征與特征函數(shù)、極限定理等，又根據(jù)我國當前教育的特點調(diào)整了部分內(nèi)容和敘述方式�！陡怕收摚ǖ�2版）》是在多年教學實踐的基礎上逐步形成并匯編成冊的，此次的修改也是在教學實踐中逐步完成的�！陡怕收摚ǖ�

本書根據(jù)教育部頒發(fā)的高等學校財經(jīng)類專業(yè)《概率率與數(shù)理統(tǒng)計教學大綱》編寫。內(nèi)容由兩部分組成：第一部分（第一章至第五章）為概率論知識。第一章隨機事件及其概率介紹了隨機事件、隨機事件的概率、條件概率、獨立性等內(nèi)容。第二章隨機變量及其分布介紹了隨機變量、分布函數(shù)、概率密度函數(shù)、以及一些常見的分布。第三章多維隨機變量及其分布主要

Thisbookgrowsoutofthelecturesthefirstauthorgaveinthesummerof2002intheInstituteofComputationalMathematicsofChineseAcademyofSciences．Thepurposeofthelectureswastop

《試驗設計與Design-Expert、SPSS應用》的特點是在介紹基本理論、基本方法的基礎上，突出試驗設計方法與試驗數(shù)據(jù)處理的實際應用，如使用Design-Expert軟件，利用它對相關(guān)問題進行試驗設計，由其給出的試驗設計進行試驗，所得的試驗數(shù)據(jù)輸入軟件內(nèi)。Design-Expert能夠?qū)⒃囼灁?shù)據(jù)自動進行處理，給出統(tǒng)

全書分上、下兩篇，上篇為概率論部分，內(nèi)容包括隨機事件與概率、隨機變量及其分布、二維隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定理與中心極限定理；下篇為數(shù)理統(tǒng)計部分，內(nèi)容包括樣本與抽樣分布、參數(shù)估計、假設檢驗、線性回歸分析、方差分析，各章均配有適當、適量的分節(jié)習題和章末習題，書末附有習題答案及9個附錄，其中附錄9介紹了如

《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計的概念、原理、計算方法，以及MATLAB在數(shù)理統(tǒng)計中的應用。在編寫中吸收了國內(nèi)外優(yōu)秀教材的優(yōu)點，概念講述通俗易懂，每章中附有精選的例題和習題，并且增加了數(shù)學實驗。書后附有習題參考答案，方便學生自測�！陡怕收撆c數(shù)理統(tǒng)計》可作為高等院校理工專業(yè)、經(jīng)濟管理類專業(yè)的教材和研究生入學考試

《從博弈問題到方法論學科：概率論發(fā)展史研究》是國內(nèi)首部全面討論概率論發(fā)展與先進數(shù)學技術(shù)的學術(shù)專著，較全面、翔實地概述了概率論的發(fā)展歷史。從最初的博弈分析問題到現(xiàn)今方法論綜合性學科，全書勾勒出概率論興起、發(fā)展和壯大的清晰脈絡，并簡要介紹了當前概率論學科的主要研究方向和發(fā)展動態(tài)�！稄牟┺膯栴}到方法論學科：概率論發(fā)展史研究》

本書介紹最優(yōu)化的理論與計算方法，其中理論包括非線性系統(tǒng)的穩(wěn)定性理論，對偶理論，非線性規(guī)劃的最優(yōu)性理論；計算方法包括經(jīng)典的無約束優(yōu)化的線搜索方法和信賴域方法，線性規(guī)劃的單純形方法和Karmarkar內(nèi)點方法，非線性規(guī)劃的序列二次規(guī)劃方法和增廣Lagrange方法。本書注重知識的準確性、系統(tǒng)性和算法論述的完整性，是學習最優(yōu)