本书为高等学院教材,共分为8章,系统介绍了随机事件及其概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、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、假设检验等内容。重要内容都配有二维码,每章的小结中都有思维导图,并附有相应的习题。

本书系统介绍运筹优化核心知识体系，涵盖线性规划、整数线性规划、无约束最优化及约束最优化四大模块的基本理论、核心算法与推导逻辑，清晰梳理各类优化方法的适用场景与应用边界。书中兼顾理论深度与实践价值，不仅精准呈现优化理论的核心框架，还结合多领域实际场景，构建针对性优化模型，助力读者打通理论与应用的衔接通道。同时配套MATL

本书深入浅出的宗旨，在系统介绍多元分析基本理论和方法的同时，结合社会、经济、商务运行等领域的研究实例，把多元分析的方法与实际应用结合起来，努力把我们在实践中应用多元分析的经验和体会融入其中。为使读者掌握本书内容，又考虑到这门课程的应用性和实践性，每章都给出一些简单的思考与练习。多元分析的应用离不开计算机，本书案例主要运

本书共8章，主要内容包括概率论的基本概念、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、大数定律及中心极限定理、数理统计的基本概念及参数估计和假设检验。同时，教材每章均配有习题及参考答案，并配有部分例题的代码。

本书依据高等院校普通本科经管类专业概率论与数理统计课程教学大纲编写，系统涵盖随机事件及其概率、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、数理统计的基础知识、参数估计、假设检验以及方差分析与回归分析等核心内容，并特别强化了数学建模与数学实验环节，通过由浅入深的理论推导与案例剖析，读者将更好地理解概率论与

本书内容结构严谨、逻辑清晰、配套齐全，按照浙江工业大学的课程要求和考试标准编排，旨在为学生的专业学习和未来研究奠定坚实的基础。全书共有7章，内容包括随机事件及其概率、一维随机变量、多维随机变量、极限定律、数理统计基础、参数估计、假设检验等。

本书立足于人工智能与数字化变革的时代背景，聚焦复杂环境下优化理论与算法的前沿挑战，通过突破传统单一、静态、理想化算法的研究范式，构建了“系统性、递进式、应用驱动”的特色研究体系。全书以智能优化算法的内在演进逻辑为主线，系统介绍了从单目标到多目标、从静态到动态、从理想环境到鲁棒求解的完整发展脉络，并通过统一建模与评测框架

本书系统探讨了智能计算思维测评的理论框架与实践应用，研究构建了包含准备、过程和反思三个阶段，涵盖智能计算思维能力要素和数学认知领域两个维度的测评框架；开发了在线交互式测评系统OpenCT，实现了大规模、多样化数据采集；引入“状态流”模式和ForceLayout模型，创新性地实现了学生探索行为的可视化分析；通过大规模测试

本教材共分为四个章节：函数、极限与连续；一元函数微分学及其应用；一元函数积分学及其应用；微分方程。在讲述风格上，特别注重知识的实用性与可操作性。对于最优化方法等涉及算法的部分，教材着重阐述模型求解的基本原理与算法框架，淡化繁复的理论推导，而是深入浅出的讲解算法的思想来源、实现步骤及其在实际问题中的应用，致力于引导读者利

本书为武汉理工大学数学系与统计学系主编的教材《概率论与数理统计》的配套习题册，其主要包括：事件与概率、变量及其分布、多维变量及其分布、变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析等知识内容的相关习题和各种考试试卷。