本书以知识点归纳与例题讲解、本章题型精解、本章分层训练、本章小结的方式展现，与目前市面上的辅导班授课相呼应，是各个层次考生的良师益友。本书共分为十一章，其中第一章到第十章主要是对管理类综合能力的数学知识点、考点的阐述及对题型的介绍，第十一章是应用题专题，是管理类综合能力的重难点命题方向，是主心骨，是决定考生能否得高分的

本书分上、下两册。上册包括一元函数微积分学、微分方程，下册包括向量代数与空间解析几何、多元函数微积分学、级数。具体章节：第一章函数与极限、第二章导数与微分、第三章微分中值定理与导数的应用、第四章不定积分、第五章定积分、第六章定积分的应用、第七章常微分方程、第八章空间解析几何与向量代数、第九章多元函数微分法及其应用、第十

本书主要面向学有余力的小学高年级学生、中学生以及其他数学爱好者，从有趣的数学故事出发，由浅入深地介绍数论、代数、几何和组合数学等主要内容，并对概率、拓扑等内容进行了有益的拓展。同时，本书再现了多个与数学原理相关的历史、文化、科学和艺术场景，展现了数学之美以及数学和人文科学的统一。本书综合趣味性和可读性，以可以启发读者自

几个世纪以来，在好奇心以及精确预测未来的“野心”驱动下，具有开拓意识的数学家希望从概率论和统计学着手，减少各种“不确定性”。但他们发现，某些问题始终难以解决，而直觉也在不断误导人类。 本书探讨了关于“不确定性”的有趣故事和相关科学知识。科普作家伊恩·斯图尔特巧妙地建立起一个易于理解、充满想象力的数学框架，从概率论、统计

《应用时间序列分析（第6版）》是基于SAS软件的一本入门级本科生教材，详细介绍了ARIMA模型和因素分解模型的思想、原理以及相关内容基于SAS软件的实现步骤。本书也包括异方差分析（GARCH模型）和多元时序分析（干预分析和协整分析）的内容。这部分扩展内容既可根据教学需要用于课堂讲授，也可以作为本科和硕士课程的衔接用于自

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本书阐明了模式识别学科的科学意义与战略价值，总结了模式识别学科的发展历史及其研究规律，梳理了模式识别学科在基础理论、计算机视觉、语音语言信息处理、模式识别应用技术等方面的发展现状，分析了模式识别学科中尚未完全解决的关键科学问题，确定了面向学科前沿的优先发展方向和研究重点，指出了模式识别技术创新的新挑战、新使命与新机遇，

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本书介绍了求解动力学常微分方程的时间积分方法，主要包括Newmark类方法、级数类方法、Runge-Kutta等高阶方法、高精度时间积分方法、复合时间积分方法、非线性系统的保能量方法、非光滑系统的时间步进方法、非线性动力学系统的无条件稳定时间积分方法、时变系统的时间积分方法、模态叠加方法和时间积分方法的联合使用策略。书

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