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《线性代数与概率统计》是高职高专各专业的公共基础课，对学生学习专业课程和技能提供了必要的数学基础，有利于培养学生应用数学解决问题的能力和素质。教材编者在总结多年高职高专《线性代数与概率统计》教学经验的基础上，分析国内外同类教材发展趋势，探索高职高专《线性代数与概率统计》教学的发展动向，组织编写本教材。本教材分《线性代数

本书的内容包括数值运算与误差、插值法、数据拟合和函数逼近、数值积分和数值微分、线性方程组的数值解法、非线性方程(组)的数值方法、矩阵特征值与特征向量的计算、常微分方程初值问题的数值解法等，全书共分9章，约64学时，其中理论讲授48学时，上机实践16学时，教师可根据学生实际，选择适当内容安排教学。在每一章内容中，作者均对

多目标优化理论与方法是运筹学和数学优化研究的重要内容。本书系统地介绍了多目标优化数学模型、发展概况、最优性理论和几类非线性标量化方法。主要内容包括：多目标优化问题可微和不可微条件下的最优性条件、精确解与近似解的Delta型非线性标量化、近似解的Gerstewitz型非线性标量化和精确解与近似解的Tchebycheff型

本书着重讨论随机过程的基本理论和基本方法，并重点介绍几种常用的随机过程。首先介绍预备知识、基本概念以及通过概率分布和数字特征研究随机过程统计特性的两类基本方法。然后展开讲解Poisson过程、离散参数与连续参数的Markov链、平稳过程和随机分析以及平稳过程通过线性系统的分析。对更新过程、鞅论、排队论、时间序列分析以及

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