本書(shū)共分九章，分別為第一章概率與古典概型、第二章隨機(jī)變量及其分布、第三章多維隨機(jī)變量及其分布、第四章隨機(jī)變量的數(shù)字特征、第五章大數(shù)定律與中心極限、定理第六章數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)知識(shí)、第七章參數(shù)估計(jì)、第八章假設(shè)檢驗(yàn)、第九章方差分析與回歸分析，每章包主要知識(shí)點(diǎn)歸納（內(nèi)容精要）、典型例題與習(xí)題解答、自測(cè)題等內(nèi)容。

廣義最小二乘問(wèn)題的理論和計(jì)算

這是一本闡述控制論的理論和它在各方面應(yīng)用的綜合性、概論性的書(shū)。作者維納是控制論的創(chuàng)始人之一。他就是通過(guò)《控制論(或關(guān)于在動(dòng)物和機(jī)器中控制和通信的科學(xué))》奠定了“控制論”這門(mén)新興學(xué)科的基礎(chǔ)。書(shū)中關(guān)于怎樣把機(jī)械元件和電器元件組成穩(wěn)定的、具有特定性能的自動(dòng)控制系統(tǒng)，關(guān)于怎樣用統(tǒng)計(jì)方法研究信息的傳遞和加工等方面的討論對(duì)于自動(dòng)控

誤差理論與數(shù)據(jù)處理是高等院校機(jī)械、測(cè)控、電氣及其他相關(guān)專業(yè)的專業(yè)基礎(chǔ)必修課，內(nèi)容包括緒論、隨機(jī)誤差的性質(zhì)與處理；系統(tǒng)誤差處理；粗大誤差處理、誤差的合成與分配、測(cè)量不確定度、線性參數(shù)的最小二乘法處理、回歸分析、動(dòng)態(tài)測(cè)量誤差及其評(píng)定等。本書(shū)堅(jiān)持"少而精"和"學(xué)以致用"的原則，根據(jù)教學(xué)需要補(bǔ)充了大量例題和習(xí)題，對(duì)具體測(cè)量實(shí)例

主要內(nèi)容包括：多元分析概述、多元正態(tài)分布的參數(shù)估計(jì)、多元正態(tài)分布均值向量和協(xié)差陣的檢驗(yàn)、判別分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、相應(yīng)分析、典型相關(guān)分析、多維標(biāo)度法、多變量的可視化分析等。特別是，《普通高等教育"十一五"國(guó)家級(jí)規(guī)劃教材:應(yīng)用多元統(tǒng)計(jì)分析(第2版)》將SPSS軟件的學(xué)習(xí)和案例分析有機(jī)結(jié)合，體現(xiàn)了多元統(tǒng)計(jì)分

本書(shū)主要內(nèi)容包括如下內(nèi)容:1.多目標(biāo)優(yōu)化的進(jìn)展；2.多目標(biāo)的Pareto解集，凸函數(shù)、廣義凸函數(shù)及主要性質(zhì)；3.光滑與非光滑多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的最優(yōu)性條件；4.多目標(biāo)優(yōu)化的經(jīng)典求解方法；5.連續(xù)化方法及求解光滑與非光滑多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題�？梢宰鳛閮�(yōu)化專業(yè)的本科生和研究生學(xué)習(xí)資料，亦可用工程技術(shù)人員參考。

線性和非線性代數(shù)方程組求解是眾多科學(xué)與工程計(jì)算領(lǐng)域的基礎(chǔ)共性任務(wù)，也是整體數(shù)值模擬的關(guān)鍵。本書(shū)系統(tǒng)而深入地介紹了迭代方法、預(yù)處理技術(shù)及其并行計(jì)算。迭代法涉及分裂方法、并行多分裂方法、Krylov子空間方法、并行Krylov子空間方法、Newton法及其變形；預(yù)處理技術(shù)涉及一般代數(shù)預(yù)處理、問(wèn)題相關(guān)預(yù)處理、多層和多重網(wǎng)格預(yù)

本書(shū)為高等學(xué)校理工科教材，內(nèi)容包括：隨機(jī)事件及其概率、隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、特征函數(shù)與概率母函數(shù)、極限定理等.本書(shū)內(nèi)容豐富，有大量的例題和習(xí)題，書(shū)后附有習(xí)題答案.本書(shū)的使用對(duì)向?yàn)槠胀ǜ叩葘W(xué)校大學(xué)本科生高年級(jí)學(xué)生,以及科研人員和教師。

本書(shū)系統(tǒng)地介紹了高等運(yùn)籌學(xué)中的主要內(nèi)容，重點(diǎn)講解最優(yōu)性條件與算法收斂性，線性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、一維極值優(yōu)化問(wèn)題、無(wú)約束優(yōu)化方法、約束優(yōu)化方法等問(wèn)題。本書(shū)精選經(jīng)濟(jì)管理中的案例，注重結(jié)合經(jīng)濟(jì)管理專業(yè)的實(shí)際，將一些新知識(shí)和新方法通過(guò)案例集成到書(shū)中。

內(nèi)容包括線性代數(shù)方程組的數(shù)值解法、插值和擬合、數(shù)值積分和數(shù)值微分、非線性方程（組）的數(shù)值解法、常微分方程的數(shù)值解法以及矩陣特征值問(wèn)題的數(shù)值方法。本書(shū)注重實(shí)際應(yīng)用和計(jì)算能力的訓(xùn)練，注意基本概念和基本理論，但不追求理論上的完整性。

由依里哈木·玉素甫譯注、李文林主編的本譯*（書(shū)）《算術(shù)之鑰（1427年3月）（精）／絲綢之路數(shù)學(xué)名*譯叢》含有伊朗阿爾·卡西的兩部代表性數(shù)學(xué)名*《算術(shù)之鑰》和《圓周論》。其中《算術(shù)之鑰》一書(shū)成書(shū)于1427年3月，共5卷37章，涉及算數(shù)學(xué)、代數(shù)學(xué)、幾何學(xué)、三角函數(shù)、數(shù)論、天文學(xué)、物理學(xué)、測(cè)量學(xué)、建筑學(xué)和法律學(xué)（遺產(chǎn)分配問(wèn)

本書(shū)系統(tǒng)地介紹了模擬植物生長(zhǎng)算法提出的背景和方法論依據(jù)，對(duì)其原理進(jìn)行詳細(xì)的介紹。本書(shū)重點(diǎn)對(duì)模擬植物生長(zhǎng)算法在國(guó)內(nèi)外的不同應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行了總結(jié)，特別對(duì)本書(shū)作者近年來(lái)對(duì)斯坦納最小樹(shù)問(wèn)題、二層規(guī)劃問(wèn)題、丟番圖方程等問(wèn)題分別進(jìn)行了闡述和求解，使作者全方位地認(rèn)識(shí)模擬植物生長(zhǎng)算法的求解特點(diǎn)和計(jì)算方法。

有限元語(yǔ)言是一種適用于有限元方法求解偏微分方程的模型語(yǔ)言。采用有限元語(yǔ)言編程就是書(shū)寫(xiě)偏微分方程和算法，然后由生成器產(chǎn)生全部FORTRAN語(yǔ)言的有限元程序。本書(shū)的主要內(nèi)容包括：微分方程表達(dá)式，單物理場(chǎng)算法和多場(chǎng)耦合有限元算法的描述語(yǔ)言；元件化程序設(shè)計(jì)方法；有限元的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；形函數(shù)庫(kù)，微分算子庫(kù)，單物理算法庫(kù)等。

有限元語(yǔ)言是一種適用于有限元方法求解偏微分方程的模型語(yǔ)言。采用有限元語(yǔ)言編程就是書(shū)寫(xiě)偏微分方程和算法，然后由生成器產(chǎn)生全部FORTRAN語(yǔ)言的有限元程序。本書(shū)的主要內(nèi)容包括：微分方程表達(dá)式，單物理場(chǎng)算法和多場(chǎng)耦合有限元算法的描述語(yǔ)言；元件化程序設(shè)計(jì)方法；有限元的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；形函數(shù)庫(kù)，微分算子庫(kù)，單物理算法庫(kù)等。

本書(shū)系統(tǒng)地介紹了非線性最優(yōu)化問(wèn)題的有關(guān)理論與方法，主要包括一些傳統(tǒng)理論與經(jīng)典方法，如非線性最優(yōu)化問(wèn)題的最優(yōu)性理論，無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題的線搜索方法、共軛梯度法、擬牛頓方法，約束優(yōu)化問(wèn)題的可行方法、罰函數(shù)方法和SQP方法等，同時(shí)也吸收了新近發(fā)展成熟并得到廣泛應(yīng)用的成果，如信賴域方法、投影方法等。

本書(shū)是數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)的專業(yè)基礎(chǔ)課教材。內(nèi)容包括緒論、抽樣分布、點(diǎn)估計(jì)、區(qū)間估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、非參數(shù)檢驗(yàn)和分布的檢驗(yàn)、Bayes方法和統(tǒng)計(jì)判決理論等七章，各章都配備了習(xí)題，可供綜合性大學(xué)和師范院校數(shù)學(xué)系或統(tǒng)計(jì)系本科生"數(shù)理統(tǒng)計(jì)"課的教材或參考書(shū)。具備微積分、矩陣代數(shù)及概率論基本知識(shí)的讀者皆可使用本書(shū)。

作者針對(duì)高維稀疏數(shù)據(jù)挖掘問(wèn)題，從數(shù)據(jù)預(yù)處理的角度，研究對(duì)象—屬性空間的劃分問(wèn)題，其目的是把所研究的數(shù)據(jù)挖掘空間分解為若干規(guī)模較小的對(duì)象—屬性空間，從而降低實(shí)際數(shù)據(jù)挖掘的難度。本書(shū)針對(duì)高維稀疏數(shù)據(jù)挖掘問(wèn)題，以降低數(shù)據(jù)挖掘規(guī)模，建立了體系完整的數(shù)據(jù)預(yù)處理理論和方法，具有很強(qiáng)的理論意義和實(shí)際應(yīng)用前景。

本書(shū)主要對(duì)幾類常用的非線性優(yōu)化算法：共軛梯度法、擬牛頓法、鄰近點(diǎn)法、信賴域方法以及求解約束優(yōu)化問(wèn)題的梯度投影法、有限記憶BFGS方法、Topkis-Veinott方法等逐一作了介紹，尤其著重于對(duì)這幾類算法的改進(jìn)和擴(kuò)展應(yīng)用，包含對(duì)共軛梯度法參數(shù)的討論、修正的共軛梯度法、修正的擬牛頓公式及對(duì)應(yīng)的修改的擬牛頓算法、非單調(diào)的B

本書(shū)系統(tǒng)而深入地介紹了迭代方法、預(yù)處理技術(shù)及其并行計(jì)算。迭代法涉及分裂方法、并行多分裂方法、Krylov子空間方法、并行Krylov子空間方法、Newton法及其變形；預(yù)處理技術(shù)涉及一般代數(shù)預(yù)處理、問(wèn)題相關(guān)預(yù)處理、多層和多重網(wǎng)格預(yù)處理以及非線性預(yù)處理；為了方便實(shí)施，介紹了方法在諸多方面的應(yīng)用，并用統(tǒng)一框架介紹了網(wǎng)上可得

算法數(shù)論（第二版）