本书系统地介绍了数值分析的基本概念、基础理论、基本数值方法和具有实际应用背景的数值方法的实现过程。主要包括：数值计算基础、解非线性方程的数值方法、解线性方程组的直接方法、多项式逼近和插值法、逼近理论与最小二乘法、解线性方程组的迭代法、数值微分与数值积分、解非线性方程组的数值方法、矩阵特征值与特征向量的近似计算、常微分方

本书是按照教育部自动化类专业本科教学大纲编写的。全书共分为8个章节，内容囊括了系统的状态空间模型、状态方程的解、系统的能控性与能观测性、动态系统的稳定性分析、极点配置与观测器设计、控制、自适应控制、状态解耦及智能控制，另外，增加了增加了名校历年考研真题及解读。本书在选材上，力图内容全面，重点突出，讲明基本概念和方法，尽

本书为对基本概率论感兴趣的读者以及之前未接触过此方向的人提供了一个坚实的基础。通过对话的方式和详细的数学推导，在迷人的风格和信息丰富的讨论上取得了平衡。通过将读者沉浸在一个数学的世界观，让他们了解数学这一主题吸引人的所在。不是简单地写出和记忆公式，读者还将出来理解这些公式的含义，以及何时使用和如何使用它们。

本书是作者根据教育部关于高等学校工科类和经济管理类本科数学基础课程教学基本要求，在多年从事工科类和经济管理类等专业线性代数教学基础上编写而成的。本书第二版在正文的基本内容及教材的体系和章节安排方面基本与原书一致，保留了原书的风格.

本书分为概率论和数理统计两部分，共9章.第1～5章讲述概率论的基本内容；第6～9章讲述数理统计的基本内容，同时各章章末讲述了部分与概率统计相关的一些数学建模.各章后附有习题，有助于读者对基本内容进一步理解和深化.

本书是为高等院校理工科专业本科生的数值分析或计算方法课程编写的教材，内容包括非线性方程（组）的数值解法、线性方程组的数值解法、线性方程组的迭代解法、插值、曲线拟合与函数逼近、数值积分与数值微分、常微分方程的数值解法、矩阵特征值与特征向量的计算等常用数值算法的基本方法和理论。本书在兼顾理论讲解的同时，重视算法的应用和数学

矩阵计算不仅是一门数学分支学科,也是众多理工科的重要的数学工具，计算机科学和工程的问题最终都变成关于矩阵的运算.《BR》本书主要针对计算机科学、电子工程和计算数学等学科中的研究需求，以各种类型的线性方程组求解为主线进行阐述.内容侧重于分析各种矩阵分解及其应用，而不是矩阵的理论分析.介绍了各类算法在计算机上的实现方法，并

本书是本课数学专业概率论与数理统计课的学习指导用书。书中首先总结勾画出概率论与数理统计的知识点网络，并针对重、难点进行简要分析，再对典型例题从多个角度采用不同的方法给出解答。在讲解的过程中，本书对每一步推导所涉及的知识点、理由给出说明，以开拓学生思路，从而提高学生分析、解决问题的能力。本书所选的例题是作者多年实践教学所

本书从人们身边最常见的整数讲起，逐步深入，介绍了数论、计数、图论、机器学习等领域的一些典型算法及其原理，尤其是算法背后的数学原理，可以让读者对这些算法有更深入的理解。 本书分为11章，涵盖的主要内容有整数的素因子分解、辗转相除、更相减损、扩展欧几里得算法和Karastuba算法；密码体制和RSA体制的加密原理；递归与

本书系统地介绍了线性锥优化的相关理论、模型和计算方法,主要内容包括：线性锥优化简介,凸集凸函数基础知识,最优性条件与对偶,可计算线性锥优化,应用案例和内点算法软件介绍等.本书不仅包含了线性规划、二阶锥规划和半定规划等基本模型,还引进二次函数锥规划来探讨更一般化的线性锥优化模型.同时,在共轭对偶理论的基础上,系统地建立了