本書分為預(yù)備知識、基礎(chǔ)模塊和進階模塊三部分，內(nèi)容包括空間解析幾何及其應(yīng)用、多元函數(shù)微積分及其應(yīng)用、線性代數(shù)及其應(yīng)用、概率統(tǒng)計及其應(yīng)用等內(nèi)容。全書遵循學(xué)生認(rèn)知規(guī)律，注重數(shù)學(xué)的育人功能，以“悟?qū)W用”為主線進行內(nèi)容編排，突出“專數(shù)”結(jié)合，融入數(shù)學(xué)文化和數(shù)學(xué)建模思想，圖文并茂、結(jié)構(gòu)嚴(yán)謹(jǐn)、說理透徹、通俗易懂。書中例題與習(xí)題覆蓋面

《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》一書共分為8個章節(jié)，本書的主要內(nèi)容包括：隨機事件與概率、離散型隨機變量及其分布、連續(xù)型隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗。本書注重工科和經(jīng)濟學(xué)科學(xué)生應(yīng)該掌握的基本概念和基本方法，加強了學(xué)生基本技能的訓(xùn)練，能提高學(xué)生分析和解決問題的能力

本書共分為九章，內(nèi)容包括隨機事件及其概率、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計學(xué)的基本概念、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、方差分析及回歸分析。本書總結(jié)并融入編者多年來一線教學(xué)的實踐經(jīng)驗并結(jié)合現(xiàn)今政策文件，從教與學(xué)兩個方面綜合考慮修訂而成。

本書介紹Marc2020的基本操作方法和應(yīng)用技巧。全書共9章，分別為Marc入門、幾何導(dǎo)入與網(wǎng)格劃分、結(jié)果后處理、結(jié)構(gòu)接觸非線性分析、Marc分析綜合應(yīng)用實例、橡膠密封件大變形特性分析實例、玻璃導(dǎo)槽密封件的結(jié)構(gòu)設(shè)計仿真實例、網(wǎng)格重劃分與橡膠結(jié)構(gòu)分析實例、Marc2020與Actran2020聯(lián)合仿真。本書中所有實例的操

本書系統(tǒng)地介紹了運籌學(xué)中的主要內(nèi)容，重點講解了應(yīng)用廣泛的線性規(guī)劃、運輸問題、整數(shù)規(guī)劃、圖論與網(wǎng)絡(luò)計劃、存儲論、決策分析等內(nèi)容。本書強調(diào)學(xué)以致用，以大量實際問題為背景引出運籌學(xué)各分支的基本概念、模型和方法，具有很強的實用性。在基本原理和方法的介紹方面，本書盡量避免使用復(fù)雜的理論證明，而是通過大量通俗易懂的例子對理論方法進

本書主要介紹了試驗設(shè)計的基本理論與常用方法，內(nèi)容包括試驗設(shè)計基本概念與原則、方差分析基礎(chǔ)、析因設(shè)計、區(qū)組設(shè)計、正交設(shè)計、回歸設(shè)計、混料設(shè)計、均勻設(shè)計及交叉設(shè)計等．試驗設(shè)計與分析在今天已經(jīng)離不開統(tǒng)計軟件，本書利用目前流行的R語言為工具，針對每種設(shè)計方法結(jié)合大量實例完成試驗的設(shè)計與分析，每章后面配有一定的習(xí)題，讀者可以參照

本書內(nèi)容包括：緒論、單個高維總體均值向量和協(xié)方差矩陣的同時檢驗、兩個高維總體均值向量和協(xié)方差矩陣的同時檢驗、高維總體協(xié)方差矩陣的組內(nèi)等相關(guān)性檢驗等。

本書介紹了Butchart-Moser定理的相關(guān)知識及內(nèi)容。全書共分八章，內(nèi)容包括Butchart-Moser定理、在閉凸集上求最優(yōu)場址、最優(yōu)場址問題的快速收斂算法、閉凸集上多場址問題的一個全局收斂算法、在閉凸集上連續(xù)型多場址的最優(yōu)選擇、平面上的點－線選址問題、平面上的min-max型點－線選址問題、波蘭應(yīng)用數(shù)學(xué)中若干

本書不僅介紹了Newton程序與方程求根的相關(guān)知識及內(nèi)容，還介紹了其在數(shù)學(xué)其他領(lǐng)域的應(yīng)用。全書共分七章，分別為中國古代數(shù)學(xué)思想與Newton迭代法、解高次方程的Newton迭代法、多點導(dǎo)迭代及Newton迭代的收斂性、Newton迭代與壓縮映射、求重根的迭代方法、Newton迭代法的其他應(yīng)用、Newton迭代法在解泛函

本書介紹了排序擇優(yōu)算法的基本概念和發(fā)展歷程；建立了初始樣本量和總樣本量之間的函數(shù)關(guān)系，提出一種計算合理初始樣本量的方法，從而提升了頻率法算法效率；提出可以通過求解一個使所有系統(tǒng)總樣本量最小化的優(yōu)化問題來求解非均衡的樣本分配策略，進一步提出兩種非均衡的樣本分配策略。本書還分析了一個隨意停放式共享單車系統(tǒng)中的再分配問題，并