本書介紹了科學和工程實際中常用的數(shù)值計算方法及其相關的理論，內(nèi)容包括線性方程組的數(shù)值解法、非線性方程（組）的數(shù)值解法、插值法、函數(shù)逼近、數(shù)值積分與數(shù)值微分、常微分方程數(shù)值解法、矩陣特征問題的數(shù)值計算。每章都有相關的Matlab應用函數(shù)、主要數(shù)值方法的Matlab程序，并配有應用例題、數(shù)值計算習題和實驗題。為便于自學，數(shù)

本書系統(tǒng)講解了多元統(tǒng)計分析的基本理論和一些常用的多元統(tǒng)計方法。本書共9章，第1章為緒論，第2~3章介紹多元統(tǒng)計推斷的基本理論，包括多元正態(tài)抽樣分布理論、參數(shù)估計和多元正態(tài)總體的假設檢驗；第4~9章分別介紹各種常用的多元統(tǒng)計方法，包括判別分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、對應分析和典型相關分析。本書各種統(tǒng)計方法的算法

《概率論與數(shù)理統(tǒng)計習題課教程（第二版）》是依據(jù)教育部《經(jīng)濟管理類本科數(shù)學基礎課程教學基本要求》，針對高等學校經(jīng)濟類、管理類各本科專業(yè)的教學實際編寫的�！陡怕收撆c數(shù)理統(tǒng)計習題課教程（第二版）》包括隨機事件及概率、一維隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計基礎知識、參數(shù)

本書是在2017年出版的第1版的基礎上修訂而成的.全書共分8章，1~5章為概率論部分，6~8章為數(shù)理統(tǒng)計部分．主要內(nèi)容包括隨機事件及其概率、隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、極限定理、參數(shù)估計和假設檢驗等． 本書以本科數(shù)學基礎課程教學基本要求為基礎，參照近年來全國碩士研究生入學統(tǒng)一考試數(shù)學大綱要求，結(jié)合作者多年來的

概率論是研究隨機現(xiàn)象數(shù)量規(guī)律的數(shù)學分支。以嚴格的概率理論為基礎，數(shù)理統(tǒng)計則研究如何根據(jù)數(shù)據(jù)對隨機現(xiàn)象的客觀規(guī)律作出估計與推斷�！陡怕收撆c數(shù)理統(tǒng)計》為適應新形勢下的大學數(shù)學教育需求，并結(jié)合編委會成員多年的教學經(jīng)驗和體會編寫而成，在內(nèi)容體系、觀點和方法等方面進行了嘗試和創(chuàng)新�！陡怕收撆c數(shù)理統(tǒng)計》共八章，第1章至第5章為概率

《概率論講義=LectureNotesonProbabilityTheory：英文》是全英文撰寫，共六章，內(nèi)容包括：概率及概率空間，隨機變量及分布函數(shù)，聯(lián)合分布隨機變量，隨機變量的期望與方差，隨機變量的特征函數(shù)，大數(shù)定律與中心極限定理�！陡怕收撝v義=LectureNotesonProbabilityTheory：英文》

本書是《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》（第二版）（王殿坤主編）的配套學習參考資料。本書完全與教材內(nèi)容對接，共分為兩大部分。第一章到第五章為概率論部分，第六章到第九章為數(shù)理統(tǒng)計部分。每章包括基本內(nèi)容、基本要求、擴展例題與習題詳解，并且在書后二維碼中為讀者設計了概率論、概率論與數(shù)理統(tǒng)計的綜合測試題及答案，方便讀者對自己所學的知識進行測

本書根據(jù)教學大綱，結(jié)合編者多年來的教學實踐經(jīng)驗編寫而成。全書共九章，分為兩大部分：第一章到第五章是概率論部分，包括概率論基礎、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、大數(shù)定律與中心極限定理；第六章到第九章是數(shù)理統(tǒng)計部分，包括數(shù)理統(tǒng)計的基礎知識、參數(shù)估計、假設檢驗、方差分析與回歸分析。本書還通過二維碼

本書內(nèi)容涵蓋LS-DYNA軟件在使用過程中遇到的常見問題，包括材料、單元、接觸、質(zhì)量縮放、隱式、用戶自定義材料及碰撞經(jīng)驗等內(nèi)容。前6章主要針對中高級用戶，挑選了LS-DYNA用戶經(jīng)常遇到的百余個疑難問題，從用戶反饋使用中遇到的問題，到解決這個問題所采用的方法，采用一問一答（QA）的形式逐個給出準確、全面的解答，并在某些

互補約束優(yōu)化是一類帶均衡約束的數(shù)學規(guī)劃問題,在工程設計、交通網(wǎng)絡、通信網(wǎng)絡、**控制、經(jīng)濟等領域有廣泛的應用.本書主要介紹互補約束優(yōu)化的理論和算法,內(nèi)容包括互補約束優(yōu)化的應用背景及其約束規(guī)格和**性條件、線性互補約束優(yōu)化的快速算法、非線性互補約束優(yōu)化的光滑化算法、非線性互補約束優(yōu)化的松弛方法等.