本书主要内容包括Origin入门，表格管理，数据管理，矩阵管理，数据可视化，三维数据可视化，数学统计分析，数据运算，数据分析等内容，覆盖了科学绘图与数据分析的各个方面，实例丰富而典型，将重点知识进行融入应用，指导读者有的放矢地进行学习。

本书分为6篇：第1篇智能优化的理论基础，内容包括优化理论和智能优化方法概述；第2篇进化算法，内容包括遗传算法、DNA算法、Memetic算法和文化算法；第3篇仿人智能优化算法，内容包括神经网络算法、模糊逻辑算法、思维进化算法；第4篇群智能优化算法，内容包括蚁群优化算法、粒子群优化算法、混合蛙跳算法、猴群算法、自由搜索算

本书涵盖4个模块，分别是函数及应用、函数与极限、一元函数微分学及应用、一元函数积分学及应用。本书注重实用性，内容编排按照“问题情境—案例—分析—例题—同步练习—模块小结”的思路，既调动了学生的学习积极性，又能帮助学生拓宽视野。书中重点内容配有微课视频，方便老师讲授，学生自学。

本书共用六章的篇幅介绍了排序、覆盖和博弈等相关问题研究结果，分别从近似算法、在线算法和算法博弈论三个层面进行了阐述。每个部分都对应着一个独立问题的算法设计与分析结果，并给出了具体算法和分析步骤。特点：本书既重视近似算法的理论基础，又注重实践应用。通过对经典算法和实际案例的分析，读者能够理解理论知识的实际应用，并学习如何

本书定位于辅助学者联系企业、解决问题；启发企业凝练问题、联合作者；助力政府引导、出台激励政策；为学校与科研院所提供“如何将原创研究与服务国家有效结合起来”的思路；为新型研发机构提供“如何牵线搭桥，搭建企业、学者、政府连接桥梁”的灵感。帮助读者在应用数学研究方面具有更广泛和深入的理解。本书由中国工业与应用数学学会组织编写

本书是根据教育部《关于全面提高高等职业教育教学质量的若干意见》及《国务院关于大力推进职业教育改革与发展的决定》的精神和要求，结合多年的教学实践经验，在充分调研我国高等职业院校教学现状及发展趋势的基础上编写的。在组织教学内容时，力求做到基础性强、实用性强和发展性强。在每节后配有习题，每章后配有测试题，可帮助学生及时巩固所

时间序列分析是统计学科的一个重要分支，它主要研究随着时间的变化，事物发生、发展的过程，寻找事物发展变化的规律并预测未来的走势。在日常生产和生活中，时间序列比比皆是，所以目前时间序列分析方法广泛应用于经济、金融、天文、气象、海洋、物理、化学、医学、质量控制等诸多领域，成为众多行业经常使用的统计方法。本书是基于Python

本书第1~4章对马尔可夫过程的基础理论进行了介绍，后面各章给出了生灭过程的构造、随机单调性、转移函数的各种收敛性、生灭过程的第一特征值问题、D.G.Kendall猜想等内容。最后，为了应用的需要，本书还引入并初步讨论了半马尔可夫生灭过程。本书可作为高等学校相关专业的教科书，也可作为科学研究工作者的参考用书。

本书共11章，主要内容包括：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等。每章均包括：知识要点、分级习题、总习题和在线测试4个部分。本书的分级习题包含北京邮电大学数学系概率教学组编著的《概率论与随机过程》中的全部课后习题的详细解答。

"本书是按照国家对非数学类本科生概率论与数理统计课程的基本要求，配合本科生概率论与数理统计课程而编写的导学教程。 全书分为七章：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、大数定律及中心极限定理、样本及抽样分布、参数估计。按照讲课次序对每次课的教学内容进行了概括性总结，既有重点、