数学是研究现象的现代概率论和数理统计理论的统称，包括鞅论、分析、Bayes统计、统计决策理论等。本书由预备知识、过程、分析简介以及Bayes统计推断和统计决策概要四部分组成。本书可供高等院校非概率统计专业的研究生作为教材使用，也可供教师及工程技术人员参考。

《21世纪高等院校规划教材·概率论与数理统计》理论严谨，内容编排上突出重点，分散难点，概念的叙述力求清晰易懂，并注意与实际问题相结合。《21世纪高等院校规划教材·概率论与数理统计》主要内容包括：概率论的基本概念，一维随机变量及其分布，多维随机变量及其分布，随机变量的数字特征，大数定律及中心极限定理，数理统计的基本概念，

本书介绍了小波分析的理论基础，包括小波基础知识、连续小波变换、离散小波变换、多分辨率分析与正交变换和多采样滤器组、二维小波变换与图像处理及小波包的基本原理等。

本书主要介绍优化问题和优化算法及其分类，介绍遗传算法、免疫克隆选择算法、粒子群算法和蚁群算法的优化流程、机制与特点、收敛性理论、参数选取与实现技术、算法改进等内容，并对改进的算法进行了仿真研究和参数取值分析。

本书内容包括最优化基础、线性规划、对偶线性规划、无约束最优化方法、约束优化方法、直接搜索的方向加速法、多目标优化、动态规划等内容。

本书讨论了测量定义和一般性信息融合问题、可视化技术、符号化测量理论和模糊传感器，阐述了多维数据传统多元统计图表示和多维数据的多元图表示数学原理，多维数据的降维和信息融合方法及多维数据的聚类和分类等。

本书首先从静态网络的模型表达、推理及学习入手，进而针对动态贝叶斯网络推理算法、平稳系统动态贝叶斯网络结构学习模型设计等方面进行了论述。

本书共分9章，内容包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、数理统计的基本知识、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析、MATLAB在统计分析中的应用。

本书根据控制理论及控制工程专业教学大纲，兼顾非控制专业研究生教学的需要而编写。内容包括线性空间与线性变换、矩阵的标准形、矩阵分析、矩阵在工程中的应用和广义逆矩阵等。各章附有数量的例题和习题，书末附有习题答案。本书简明扼要，突出应用，可作为控制理论及控制工程本科生的教材，也可供其他专业研究生教学使用。

现代控制理论的五大基本分支，即线性系统理论（包括状态空间描述、状态空间分析和状态空间综合）、最优控制理论（包括变分法、极小值原理、动画规划和鲁棒最优控制）、最优理论（基本估计方法和卡尔曼滤波）、系统辨识（非参数辨识方法和参数变数方法）及自适应控制（模型参考自适应和自校正控制）。为了方便读者基于MATLAB/SIMULI