本书是在江南大学数学建模教练组的教学讲义基础上修订而成。主要内容包括引论，MATLAB简介，数学规划模型，多元统计分析，微分方程模型，树、网络和网络流模型，插值和数据拟合，综合评价和决策方法，论文写作。同时还收录了部分江南大学学生参加数学建模竞赛的案例，供读者批评指正。本书以介绍数学建模的一般方法为主线，以江南大学学生

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

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

数值最优化（第二版）

本书是《概率论与数理统计》(主编于惠春,郭夕敬,科学出版社)的配套练习册,全书分两部分,第一部分为“内容篇”,依照主教材的章节顺序依次编排,按章编写,每章又分“本章教学要求及重点难点”和“内容提要”两个模块,对每章内容进行了系统归纳与总结,便于读者学习.第二部分为“测试篇”,共有八套单元自测题,分别对应每一章内容,另有

本书共13章。第1~4章主要介绍马尔可夫过程的一般理论及几类典型的随机过程。第5~13章详细介绍一维和多维平稳过程的谱理论和预测理论。

本书系统地介绍了非线性**化问题的有关理论与方法，主要包括一些传统理论与经典算法，如优化问题的**性理论，无约束优化问题的线搜索方法、共轭梯度法、拟牛顿方法，约束优化问题的可行方法、罚函数方法和SQP方法等，同时也吸收了新近发展成熟并得到广泛应用的成果，如信赖域方法、投影方法等。

多元统计分析是关于多变量的综合统计分析方法，能够在多个统计总体间存在相依的情况下分析其统计规律，在农林科学、生物科学等领域的研究中有着重要的作用。本书是针对高等农林院校研究生撰写的多元统计分析教材，书中引用了大量的农林科学实例，方便有关研究人员进行探讨和数据处理。主要内容包括多元正态分布及其抽样分布、多元正态总体均值向

本书内容包括：概率论的基本知识、随机过程的基本概念、更新过程、离散时间的Markov链、连续时间的Markov过程以及随机分析和平稳过程本书力求贯彻选材精当和叙述详细的原则，注重说明概念的直观背景和实际意义。在基本理论和方法上力求通俗易懂、深入浅出、淡化证明。书中收集许多结合实际问题的数学建模实例，章末配有适当习题，有