本书着重介绍了与实际应用有关的数值计算基本方法，强调了基本概念、理论和应用，特别是数值计算方法在计算机上的实现，以期读者在学完本书之后能够充分掌握这些方法，并能在计算机上进行有关的科学与工程计算.全书共分8章，主要内容包括非线性方程求根，线性方程组数值解法，矩阵特征值与特征向量的数值计算，函数逼近，数值积分和微分，解线

本书是全面而系统的元分析实践指南，涵盖了从理论基础到实操应用的各个方面。本书首先对元分析的基本概念、特点及优势等进行了深入的介绍，明确了元分析在管理学研究中的应用价值和重要性。然后，本书详细阐述了元分析的适用情境、文献检索与编码、发表偏差、效应值估计模型、调节效应、中介效应、汇报结果、质性元分析概述等内容，并提供了丰富

本书是江苏省研究生优秀课程配套教材，围绕“理论推导—算法实现—工程应用”的主线，系统讲授数值分析的基本理论与常用方法，共设8章，内容涵盖误差分析、非线性方程求根、线性方程组数值解法、插值与拟合、数值微积分、常微分方程数值解法等。书中突出工程应用导向，精心设计了多个贴近实际的案例（含MATLAB程序实现），帮助读者理解算

本书主要针对理工类专业编写，较好地体现了高等数学的应用性，供大一理工类学生使用．本书内容主要包括函数、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，定积分及其应用，常微分方程，线性代数，概率论与数理统计初步和数学实验共九章，书中加“*”号的内容为选学内容，供任课老师酌情选用．每章按节配置了由易到难的习题，

全书结构严谨，共分为九章，内容涵盖概率论的基础知识，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、大数定律和中心极限定理；以及数理统计的核心内容，包括数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析.此外，本书的附录部分还特别提供了概率论与数理统计中Python常用命令代码

《智能优化算法及其Matlab案例》是对智能优化算法及其实际应用的研究成果的系统总结。智能优化算法是一类模拟生物进化、群体行为或物理法则等自然现象或过程的计算方法，用于解决组合优化、函数优化、大空间等复杂的优化问题，得到了国内外学者的广泛关注。本书共有8章，第1章介绍了智能优化算法的概念、特点、分类以及最优化问题的含义

本书通过典型案例、反例及仿真分析，深入解析概率统计理论与应用。书中以概率统计教学及军事靶场试验为背景，融合线性代数、数据分析等课程知识，在应用中阐述随机事件与概率、随机变量、数理统计方法等核心内容。

本书是概率模型和应用随机过程领域的一部经典著作。在详细介绍了随机变量、条件概率和期望等概率论基础知识之后，它全面涵盖了马尔可夫链、泊松过程、更新过程、排队模型、布朗运动等随机过程，以及其在工程学、物理学、生物学、运筹学、计算机科学、金融学、保险学、管理学和社会科学中的广泛应用。此外，本书还讨论了随机模拟的技术和这一版新

本书以ANSYSWorkbench2024R1/R2为基础，以常见问题应用为章节，涵盖了接触与摩擦分析、结构对称分析、子模型应用分析、塑性分析、结构振动分析、机构刚柔耦合分析、碰撞分析、热力学分析、裂纹扩展与寿命分析、蠕变与松弛分析、复合材料分析、多孔结构增材制造分析、生死单元分析、电池热电分析、流体动力学分析、多物理

本书是根据高等院校概率论与数理统计课程的教学大纲以及考研大纲编写而成的教材。全书系统地介绍了概率论与数理统计的基本概念、基本理论与思想方法。全书共八章，主要内容包括：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、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计和假设检验。其中前五