本书主要对几类常用的非线性优化算法：共轭梯度法、拟牛顿法、邻近点法、信赖域方法以及求解约束优化问题的梯度投影法、有限记忆BFGS方法、Topkis-Veinott方法等逐一作了介绍，尤其着重于对这几类算法的改进和扩展应用，包含对共轭梯度法参数的讨论、修正的共轭梯度法、修正的拟牛顿公式及对应的修改的拟牛顿算法、非单调的B

本书系统而深入地介绍了迭代方法、预处理技术及其并行计算。迭代法涉及分裂方法、并行多分裂方法、Krylov子空间方法、并行Krylov子空间方法、Newton法及其变形；预处理技术涉及一般代数预处理、问题相关预处理、多层和多重网格预处理以及非线性预处理；为了方便实施，介绍了方法在诸多方面的应用，并用统一框架介绍了网上可得

本书紧扣可靠性工程发展脉络，深入浅出地阐述了可靠性的基础理论、常用工程技术方法和主要标准规范，探讨了可靠性工程的若干发展趋势和面临的挑战，并给出了大量的案例。全书共11章，内容覆盖可靠性相关概念、发展历程与趋势、产品的寿命分布、可靠性管理、要求论证、设计分析、试验评价、数据收集及分析评估等技术方法，并讨论了软件和网络可

ABAQUS是国际上比较流行的、被誉为功能最强大的有限元分析软件之一，特别是在非线性分析领域，它可以分析复杂的工程力学问题，具有驾驭庞大求解规模的能力。本书以ABAQUS6.14第一版本为讲解对象，由浅入深地讲解ABAQUS仿真计算的各种功能。全书共分为两部分18章，其中基础部分包括ABAQUS的基本操作、前处理、网格

算法数论（第二版）

非线性最优控制计算方法及其应用

《线性模型分析方法——适用于动物科学和动物医学》通过大量实例详细介绍线性模型的建立方法和统计分析的基本原理、方法与常见问题，包括回归分析模型及其应用、方差协方差分析模型及其应用、多元线性模型及其应用、线性混合模型及其应用、线性混合模型参数估计方法等，统计分析方法包括*小二乘（LS）法、*小范数二次无偏估计（MINQUE

突变理论一直是前沿热点课题之一，在自然科学和社会科学领域均获得了极大的关注与深入的研究。 《迭代突变论札记》从一个典型的非线性Logistic方程出发，从迭代的角度剖析突变发生的成因。《迭代突变论札记》包括上升型突变，下降型突变，Δ脉冲突变和sinm(·)、cosm(·)脉冲的非线性及突变模型。《迭代突变论札记》还给

本书主要内容包括服装版型设计概述,版型出样依据、出样方法及出样技术,并对裙、裤、衣身、衣领和衣袖的版型设计做了详尽的分析总结,最后探讨了工业化样板的制订和推档技术。

内容简介本书属《经济数学基础丛书》，在第一版的基础上修订再版。全书共9章，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、大数定律和中心极限定理、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、sPSS统计软件介绍。每章均配有不同难易程度的适量习题，书末附有习题答案。 本次修订保持了原教材

本书与主教材配套使用，内容包括随机事件和概率、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、大数定律与中心极限定理、样本及抽样分布、参数估计和假设检验。本书可以作为独立学院本科生概率论与数理统计的跟踪联系册，也可以作为电大、成教相关学生的练习册。

《概率论与建模（第二版）》遵循高等院校教学指导委员会关于概率论与数理统计课程的教学基本要求编写而成，《概率论与建模（第二版）》共9章，分别是随机事件与概率、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、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验和方差分析和回归分析。

《概率统计与数学模型学习指导》为《概率统计与数学模型》的配套学习指导教材,内容包括每一章的基本要求？内容提要？释疑解难？典型例题以及教材的习题解答.第1~5章介绍概率论的基本知识,包括随机事件与概率？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？大数定律与中心极限定理等;第6~9章介绍数理统计的基本知识,

《概率论与数理统计》系统地介绍概率论与数理统计的基本内容以及数理统计的基本思想、原理与方法．内容包括随机事件与概率、一维随机变量及其概率分布、多维随机变量及其概率分布、数字特征、大数定律与中心极限定理、样本及抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析．各章都配有适量的例题与习题，习题又分为用于基本知识与计算训练的

《数值计算方法及其程序实现》力图探索数值计算方法教学的一种新尝试,立足于数学思维而面向科学计算,适应应用型人才的培养需要,内容处理上突出数值计算方法的基本设计和内涵理解.《数值计算方法及其程序实现》旨在介绍科学计算中常用的数值计算方法及其理论,包括数值计算方法的意义、插值方法、数值积分与数值微分、非线性方程求根、线性方

《概率论与数理统计（第四版）》体系新颖、结构严谨、内容翔实、叙述清晰、重点突出、难点分散、例题典型、习题丰富。重视对学生分析、推理、计算和应用数学能力的培养。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极限定理、样本及其分布、参数估计、假设检验、回归分析与方差分析、正交试验设

《概率论与数理统计学习指导》是“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材《概率论与数理统计(第三版)》(王松桂等)的配套辅导用书.内容包括概率论和数理统计两部分,共9章.前5章为概率论部分,依次包括随机事件、随机变量、随机向量、数字特征和极限定理;后4章为数理统计部分,依次包括样本与统计量、参数估计、假设检验和回归分析与

该书将系统介绍用有限差分法数值求解微分方程的基本理论和方法。内容包括常微分方程的数值方法，偏微分方程中的椭圆型方程、双曲型方程和抛物型方程的有限差分方法，重点介绍差分格式的构造及稳定性分析的基本理论，也适当介绍一些前沿性的重要方法。全书强调基本理论方法的阐述，深入浅出。在理论不失严谨，同时又易于非数学专业的读者阅读

本书分概率论和数理统计两部分组成,概率论部分(第15章)主要包括概率论基础、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等研究随机问题的理论基础。数理统计部分(第610章)主要包括数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、回归分析和方差分析等基本统计分析方法。本书增加了概率统计的发展历史简介、概率统计应用

本书以代数多重网格方法为主题，对代数多重网格方法的理论进行了初步探讨，并将其应用到图像工程的多个领域，如清晰度检测、图像融合、特征提取和特征表达、视频检测以及物体识别之中。本书以理论分析为基础，并结合应用实践，验证了代数多重网格方法在多个应用领域的效果，并且还能在其他更多的应用领域得到延伸，具有一定的理论和应用价值。本