《应用随机分析》针对金融数学研究需要的随机分析，在概述测度论基础之上，以通俗的语言阐明布朗运动及伊藤积分。该书是随机分析的入门教材，旨在介绍经典随机分析的基本内容，主要包括预备知识、离散时间鞅、连续鞅与布朗运动、伊藤积分、伊藤公式及其应用、莱维过程初步。该书每章后面都配置了习题，且部分典型习题给出了详细解答，读者可扫描

本书以工科学生所具备的数学基础知识为起点，介绍了化问题和模型，不仅由浅入深给出了经典的无约束规划、约束规划中的数值算法，同时也给出了近期大量涌现并得到广泛关注的锥约束优化和机器学习中的优化算法。力求读者既能理解化的理论思想，又能掌握常用的优化算法，并能运用算法解决科学研究与实践中的化问题。本书适用于计算数学、应用数学、

本书针对弹性力学、热传导和结构力学线性问题，介绍实体和结构分析有限单元方法。全书共13章，主要内容包括：绪论；弹性力学和热传导基础；加权残值法和变分原理；有限单元法的基本原理；单元插值函数构造；单元映射和数值积分；弹性实体有限元分析；杆件结构力学问题；板壳结构力学问题；复合材料结构力学问题；热传导和热应力问题；动力学问

本书是哈尔滨工业大学数学系分析教研室编写的《工科数学分析》（第五版）(上、下册)的配套学习指导用书，本书上册分为七章：函数，极限与连续，导数与微分，微分中值定理与导数的应用，不定积分，定积分，微分方程。下册分为四章：多元函数微分学，多元函数积分学，第二型曲线积分与第二型曲面积分；无穷级数。每章又按照教学基本要求、内容总

本书是与安建业等编著的由高等教育出版社出版的《概率统计及其应用》（第二版）配套的导学教材。 全书共七章，内容包括概率论的基本概念、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、统计学基础、统计推断、方差分析、相关分析与回归分析。每章通过“课前预习导引”“整理、归纳和提升”“帮助与提高”三个模块实现“翻译”“梳理”“答疑解惑”“

本书由概率论、数理统计与R软件介绍三部分组成，—五章为概率论部分，主要叙述各种概率分布及其性质，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、大数定律和中心极限定理；第六—九章为数理统计部分，主要叙述各种参数估计和假设检验，包括数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、回归分析和方差分

本书基于的经济和管理类本科数学基础课程教学基本要求修订而成。在教材内容的处理上，本书力求将概念、理论与方法的表述简单化、直观化，使内容通俗易懂，易于读者接受；注重知识的来龙去脉与概念的产生背景，有意识地融入数学史和数学文化的有关内容；例题与习题的难度循序渐进，力求突出财经特色。 本书内容包括概率论与数理统计两部分。概率

本书是普通高等教育“十一五”国家级规划教材。全书内容主要包括概率论的基本概念、随机变量的分布、多维随机变量、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、回归分析、方差分析。各章习题中设有练习题和思考题，书末附有部分习题参考答案。本书强调概率论与数理统计中的基本理论和基本运算，着重

本书内容包括概率论、数理统计和随机过程三部分，共12章，其中第1—5章是概率论部分，包括随机事件与概率、随机变量及其概率分布、随机向量及其概率分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理；第6—10章是数理统计部分，包括数理统计学的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析；第11—12章是随机过程部分，包括

算法在几乎所有的数学领域中都扮演着越来越重要的角色。通过本书，读者能够发展基本的数学能力，特别是那些与算法设计、分析及实现有关的能力。本书不仅包含了Eratosthenes筛法、Euclid算法、排序算法、图算法和高斯消元法等基本算法，而且讨论了图论、数据结构和数值优化等基本问题；不仅强调严格和严谨的数学表达，还详细论