《最优控制理论与数值算法》讲述了优控制的基本理论和统一的数值算法，具体包括变分原理、大值原理、仿射非线性控制系统的短时间控制、动态规划、线性二次型*优控制和一种优控制的统一数值算法等内容。《最优控制理论与数值算法》既注重优控制基本理论的严谨性，又突出理论算法的可实现性，书中给出的非线性系统优控制的统一数值算法是编者的研

本书分为三大篇：第一篇为常微分方程数值解，包含了2章内容，分别介绍了常微分方程初值问题的理论基础和数值方法；第二篇为偏微分方程数值解，包含了6章内容，分别介绍了常用的有限差分、谱方法和有限元方法；第三篇为分数阶微分方程数值解，包含了3章内容，介绍了分数阶微积分的相关理论和算法、分数阶的常微分方程和分数阶的偏微分方程数值

本书主要内容包括：随机事件与概率、一维随机变量及其分布、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。

本书注重培养学生应用数学概念、数学思想及方法去消化和吸纳工程或经济概念及原理的能力。强化学生应用数学知识解决实际问题的能力，并学会一种数学软件Mathematica的使用，以提高学生利用计算机求解数学模型的能力。

本书参照教育部高等学校大学数学课程教学指导委员会制定的“工科类本科数学基础课程教学基本要求”及“经济和管理类本科数学基础课程教学基本要求”编写而成。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、大数定律和中心极限定理、样本及抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析等内容，书末

《空间回归模型》主要解决线性回归分析中空间依赖关系的相关问题，为社会科学家完备地介绍如何将空间依赖性的分析纳入回归框架。本书作者向读者介绍了两种应用最广泛的空间回归模型：空间定距因变量和空间性误差模型。此外还补充了空间分析中的疑难问题。

线性回归模型是一个非常有效且重要的数据分析方法。本书全面解释了logistic回归模型的估计、解释和诊断结果，详细说明了多选项和不排序多分类因变量的问题，并更新了现今应用的计算机软件，深入评论了不同的拟合优度。作者还提出了令人信服的论据去说明R2L的优势，并增加了分组数据、预测效率和风险比等新内容。

本书既清晰、简洁地介绍了标准数值分析教材所涵盖的内容，也介绍了非传统的内容，比如数学建模、蒙特卡罗方法、马尔可夫链和分形。书中选取的例子颇具趣味性和启发性，涉及现代应用领域（如信息检索和动画）以及来自物理和工程的传统主题。习题用MATLAB求解，使计算结果更容易理解。各章都简短介绍了数值方法的历史。而且还有网上资料。

本书是世界公认的《回归分析》标准教材（aleadingtextbookonregression）。不仅从理论上介绍了当今统计学中用到的传统回归方法，还补充介绍了尖端科学研究中不太常见的回归方法。难能可贵的是，作者有丰富的教学经验和实际应用经验，使得本书理论和应用并重，还给出实际应用中应该注意的问题。新版除利用Minit

本书是作者结合自己多年Abaqus使用经验，在汲取国内外大量资料的基础上编写的一本Python二次开发知识点笔记。内容涉及开发环境的搭建、Python基础语法知识、AbaqusPythonAPI讲解，并以实例展示的方式详细阐明了二次开发的流程和方法。本书可以帮助正在使用Abaqus进行仿真分析工作的工程师或者科研人员学