第1-12章是《测度论基础与高等概率论》上册，其中第1，2章是预备知识，第3-12章是测度论基础。本书强调背景知识的深刻描述、基本概念的自然引入、科学素养的悄然渗透，从谋篇布局到板块转换，直至例题编制都精雕细琢，从章节引言到问题切人，直至定义、引理、命题、定理前的导语都字斟句酌。为避免初学者从初等概率论到高等概率论因跃

第1-12章是《测度论基础与高等概率论学习指导》上册，其中第1，2章是预备知识，第3-12章是测度论基础。作为学习指导用书，本书与同名作者编著的《测度论基础与高等概率论》配套，目的是部分地解决初学者学习“测度论”和“高等概率论”等课程的过程中在做题环节常常无从下手、方向感差、不知论证是否严谨，解答是否完整等问题。与教材

本书包括无穷级数概述、初等函数的无穷级数展开、利用已知因式求无穷级数之和、欧拉变换、傅利叶级数及超几何级数等6章。本书着重实际应用,尤其是如何求解无穷级数方面,数学概念清晰,公式推导详尽,行文通俗易懂。

本书主要围绕非理想插值的计算方法以及相关的应用展开讨论，研究多元非理想插值格式正则性的判定条件，采用符号计算的方法研究适定结点组以及适定插值空间的构造性算法，从符号与数值混合计算的角度探讨构造稳定插值基的快速算法及可信算法，并从计算复杂度与计算效率等方面比较各算法的优劣性，最后简单讨论非理想插值在几何图形重构，散乱数据

近年来，随着云计算、大数据、人工智能等新兴技术的蓬勃发展，分布式优化在大规模计算、机器学习等领域得到了广泛应用。针对算法中关于步长的严格约束和理论收敛速度局限性导致算法收敛速度慢的科学问题。本专著主要研究内容包括：分布式优化与常微分方程之间的关系、加速分布式优化算法设计与分析。基于梯度的加速分布式优化算法存在收敛速度慢

本书是一本高等学校非数学专业的线性代数教材.全书共6章，内容包括行列式、矩阵、向量与向量空间、线性方程组、相似矩阵和二次型.本书力求从促进学生思考的角度进行编写，设计了问题导读、例题补全、思维引导、MATLAB应用和数学家介绍等环节，在重点、难点和典型例题处提供了微视频讲解.各章选配了适量习题，以基础题、提升题和拓展题

本书根据高等学校大学数学课程教学指导委员会制定的《大学数学课程教学基本要求（2014年版）》编写而成，在内容深度和广度上满足理工类和经管类本科专业的教学需求，可作为这两类专业的教学用书.本书从线性代数内容的特点和历史发展线索出发，围绕线性方程组这一代数学的中心任务，引出矩阵的概念和理论；以初等变换方法为工具，融合矩阵与

本书为高等院校《线性代数》课程的同步辅导及学期复习用书,是解忧资料编写组结合自身多年教学辅导实践而编写的大学公共课程的资料。全书体例清晰,内容全面,重点突出,对知识难点和重点进行了详细梳理,并根据考点编写了经典习题,以便读者进行有针对性的练习。读者通过本书边学边练,可以更好地理解教材内容,掌握大量的知识点,进而顺利通过

本书的前七章介绍了一般线性代数课程包含的内容，在此基础上还介绍了仿射空间、射影空间、外积和外代数、二次曲线、双曲几何，给出了群、环和模的基本概念，最后还阐述了表示论的基础知识。

线性代数辅导讲义（宋浩）