数值分析是理工科各专业的一门专业基础课。全书由十章组成，主要内容包括：高次代数方程与超越方程数值解法，解线性方程组的直接法与迭代法，矩阵特征值与特征向量的数值解法，多项式插值与函数最优逼近，数值积分与数值微分，常微分方程初值问题数值解，应用软件MATLAB和MATHEMATICA简介等。主要介绍计算机常用算法的基本思想

实验设计是一种通用的科学合理地安排实验和分析实验数据的方法。在日本，实验设计被称为工程师的共同语言。一个实验如果设计的好就会事半而功倍；反之，则会事倍而功半，甚至劳而无功。本书注重实用，通俗易懂。内容包括单因素实验优化设计、多因素实验设计、正交试验设计、均匀设计、提高产品稳定性等全部简单实用的实验设计方法，各章节间有一

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《21世纪高等院校教材：数值计算方法(下册第二版)》详细地介绍了计算机中常用的数值计算方法，主要内容包括解线性方程组的迭代法、矩阵特征值问题、解非线性方程组的数值方法、常微分方程初值和边值问题的数值解法、函数逼近。《21世纪高等院校教材：数值计算方法(下册)(第二版)》每章末均附有丰富、实用的习题。

本书详细介绍了常用的数值计算方法，分上、下两册。上册包括误差分析初步，函数插值逼近，数值积分，解非线性方程的数值方法，解线性方程组的直接方法。下册包括解线性方程组的迭代法，线性最小二乘问题，数据拟合，矩阵特征值问题，解非线性方程组的数值方法，常微分方程初值问题和边值问题的数值解法，函数逼近等。本书内容丰富，并且绝大多数

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本书为北京大学数学科学学院概率统计系“应用多元统计分析”课程使用多年的教材，它主要介绍一些实用的多元统计分析方法的理论及其应用，并列举了各方面的应用实例，同时还以国际上著名的统计分析软件SAS系统作为典型工具，通过实例介绍如何处理数据分析中的各种实际问题。本书可作为综合大学、工科大学或高等师范学院数学系、应用数学系、经

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在大家已经掌握了《微积分》的基本理论、基本知识和基本方法的基础上，从对确定性现象的研究与学习过渡对《概率论与数理统计》中的*现象的研究和学习，将会面临着思维方式以及数学方法等方面的转变。为了使大学尽快适应该门课程的学习，我们认真组织编写了本部教材。本书在编写过程中特别注意了以下几个方面： 1.在不失严谨的基础上,加细通

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