本书系统地介绍了自然边界元方法的数学理论，总结了作者十余年来在这一方向的研究成果，包括椭圆边值问题的自然边界归化原理、强奇异积分的数值计算、对调和方程边值问题、重调和方程边值问题、平面弹性问题和Stokes问题的应用，以及自然边界元与有限元耦合法等内容.

本教材试图从工科的角度介绍随机过程的基本概念和方法内容，特点是阅读的起点相对较低，使读者能够在较短的时间内了解随机过程的基础知识和主要内容，首先对于随机过程的基本思想进行详细的介绍，随后选择几种重要的随机过程进行重点介绍，而对于涉及较深数学知识的内容列出文献，便于感兴趣的读者进行追踪学习。

《广义线性模型导论》系统介绍了广义线性模型的概念基础和基本原则，通过具体案例和SAS统计软件阐释了将logistic回归等整合到拟合广义线性模型架构中的方法。本书的目的在于，向熟悉经典线性模型的普通社会科学研究者展示，如何从线性回归模型推广到非连续自变量的其他模型，而不失这两种模型间的共同根基及相似性。

本书是一本优秀的法国数学著作，系统全面地介绍了马尔可夫链的基本性质和结论，然后围绕这一主题给出了丰富的应用结果。基于蒙特卡罗(Monte-Carlo)算法和离散时间与连续时间的马尔可夫链，本书给出了算法的多种应用，例如在基因学中、物种发展学中及互联网络中。同时在最后一章还给出了其在金融学中的应用。

《概率论与数理统计》系统地论述了概率论与数理统计的概念、方法、理论及其应用，是一本为高等院校理工、经管类专业学生本科生学习而编写的教材或教学参考书．全书共分9章，内容包括随机事件及其概率、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与特征函数、中心极限定理、数理统计的基础知识、参数估计、假设检验、方差分析

具体分高等数学、线性代数、概率论与数理统计三部分册。高等数学分册主要介绍函数、极限与连续、一元微分学及其应用、一元积分学及其应用、无穷级数、多元微积分学、微分方程和查分方程初步等内容。线性代数分册主要介绍矩阵、行列式、向量的基本概念、线性方程组的求解、特征值和特征向量、以及二次型的基本知识。概率论与数理统计分册主要包括

对用户协同模型和多兴趣模型算法加以了模拟实现，构建了相关的模型并给出针对具体模型的推荐。在此基础上，结合用户参与评分的方法对算法的推荐效果进行了评价。结果发现，基于用户协同模型的算法要略优于现有的基于用户自身标签的算法，而基于多兴趣模型的推荐则要明显好于上述两种算法，原因可能是多兴趣模型中的子兴趣保持了资源主题的单一性

本书共七章，主要内容包括：随机事件与概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、随机向量及其分布、随机向量的数字特征、大数定律与中心极限定理。本书以实际问题为出发点，通过精选例题并结合其它学科的问题介绍概率论的思想、模型和方法；如结合复杂网络讲幂律分布，结合寿命讲Gamma分布，结合股价讲对数正态分布，结合风险偏好讲效

本书主要内容包括概率论和数理统计两部分，共十章，本教材可作为高等学校非数学专业概率论与数理统计课程的教材或教学参考书，也可供各类需要提高数学素质和能力的人员学习使用。本书根据高等院校经管类本科专业概率论与数理统计课程的教学大纲及考研大纲要求编写而成，注重基本概念和概率思想，紧密结合统计软件R,强调实际应用。针对经管类本

可靠性理论是以产品的寿命特征作为主要研究对象的一门交叉学科，它涉及基础数学、技术科学以及管理科学的许多领域。近年来，国内外可靠性类书籍很多，但是针对数学模型的可靠性类书籍却非常少，而现有的书籍也只是以单一的概率论为数学基础，建立的可靠性数学模型。本书针对系统的不同寿命特征，分别采用概率论、模糊理论、随机模糊理论三种不同