全书结构严谨，共分为九章，内容涵盖概率论的基础知识，包括概率论的基本概念、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、大数定律和中心极限定理；以及数理统计的核心内容，包括数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析.此外，本书的附录部分还特别提供了概率论与数理统计中Python常用命令代码

《智能优化算法及其Matlab案例》是对智能优化算法及其实际应用的研究成果的系统总结。智能优化算法是一类模拟生物进化、群体行为或物理法则等自然现象或过程的计算方法，用于解决组合优化、函数优化、大空间等复杂的优化问题，得到了国内外学者的广泛关注。本书共有8章，第1章介绍了智能优化算法的概念、特点、分类以及最优化问题的含义

本书是根据高等院校概率论与数理统计课程的教学大纲以及考研大纲编写而成的教材。全书系统地介绍了概率论与数理统计的基本概念、基本理论与思想方法。全书共八章，主要内容包括：随机事件及其概率、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、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计和假设检验。其中前五

本书基于Origin2025中文版，结合编者多年的学术图表绘制经验，兼顾学术图表的实用性和美观性，大范围地介绍学术图表的绘制方法和技巧。全书共9章，深入浅出地介绍了学术图表的技术指标和要求，以及Origin的基本操作，并按照点、线、面、体的形态演变，以及直角坐标系、3D坐标系、极坐标系和三元坐标系的坐标体系递进逻辑，全

本书以普通高等学校非数学专业概率论与数理统计课程的教学基本要求为依据，参考国内优秀教材，融入编者多年来在课程教学过程中积累的教学经验编写而成。本书内容由两大部分组成。第一部分包括：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、大数定律与中心极限定理；第二部分包括：数理统计的基本概念、参数

本书以运筹学课程主体知识为主线，以清华大学出版社出版，运筹学编写组编写的第四版《运筹学》为主要参考教材，同时参考胡运权老师编写的第五版《运筹学》、熊伟老师编写的《运筹学》、韩伯棠老师编写的《管理运筹学》等多本国内经典教材，对运筹学16章的知识进行深度全面的梳理，力求用通俗易懂、言简意赅的语言帮助考生透彻理解知识点。另外

因析设计在试验设计的理论及其应用中占有重要地位，它可以经济有效地实施具有多个输入变量的试验，并已经广泛地应用到很多领域。本书内容主要包括:①因析设计的数学基础；②二水平最小低阶混杂设计的理论构造方法、纯净效应的概念和纯净效应准则；③s水平最小低阶混杂设计的理论构造方法，这里s是素数或者素数幂；④二水平最大估计容量设计的

本书是作者在总结课题组十多年来在无网格方法及其理论和应用方面研究工作的基础之上,经过系统整理而著成的.本书内容丰富,不仅包括了无网格方法中构造逼近函数的重要方法,而且包括了求解一些(初)边值问题的无单元Galerkin法、无网格边界积分方程法和无网格配点法.在系统阐述这些无网格方法的基本原理之后,重点讲述它们的性质、稳

为理工科大学各专业普遍开设的“数值分析”课程编写的教材.其内容包括插值与逼近，数值微分与数值积分，非线性方程与线性方程组的数值解法，矩阵的特征值与特征向量计算，常微分方程数值解法.每章附有习题并在书末给出了部分答案，每章还附有复习与思考题和计算实习题.全书阐述严谨，脉络分明，深入浅出，便于教学.

数值线性代数旨在计算机上高效和准确实现各种矩阵运算，是科学和工程计算的核心，同时也为数据科学和人工智能提供核心算法。本教材从浮点表示和误差分析开始，重点介绍线性方程组、最小二乘问题、特征值和奇异值分解等几个经典数值线性代数问题的理论和算法。在此基础上，结合扩散系统、图绘制、主成分分析、谱聚类等应用案例，展示矩阵计算的应