全书以计算思维为导向，凝练了计算机科学与技术中相关的基本理论、基本方法和新一代智能计算技术的基本概念及应用。全书内容分为10章，介绍了计算、计算机与计算思维的基础知识，计算基础，计算机系统与云计算，计算机网络与物联网，算法设计基础，Python语言程序设计，数据库与大数据、人工智能基础、人工智能技术、人工智能应用等智能

本书由两位公认的有限元分析专家撰写。第1版的问世堪称有限元方法发展史上的里程碑，为该领域奠定了坚实的基础。本书为第2版，在第1版的基础上进行了更新和完善，包括误差估计、验证近似解、模型选择、建模误差控制和仿真等内容。本书涵盖了当前关于模型选择和建模误差控制的最新研究成果，并通过实例说明了不确定性量化在数据分析中的应用，

本书是“数值计算方法”课程教材.本书基于实际应用，系统地介绍数值计算中常用的数值方法及其理论分析，突出算法的设计思想、特点和数值实现.全书共9章，结合分数二项式系数的计算、氟化钙消光系数的计算、泊松融合算法中线性方程组的求解、不同高程水位面面积的计算、水位流量关系的测定、基于数值微分的图像去噪、人脸识别中的特征值计算、

本书是普通高等学校应用型教材《概率论与数理统计》(第3版)的配套辅导用书。全书分为三大部分，其中第一部分为对应教材的课后习题全解以及总复习题全解，有些题目给出了多种详细解法，便于读者自学参考，为了便于教师布置课后作业，课程教材的课后习题是按节配置的，且每一章的后面均附有总复习题，配套辅导用书的章节目录体系与课程教材完全

概率论与数理统计是大学数学的第三门课。本书针对理工专业编写，主要包括概率论的基本概念、一维和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、方差分析和回归分析等知识模块，并特别加强了数学建模与数学实验教学环节，可以通过扫描对应的二维码即可实现实验操作，且配有网络账号，学生可登录网络学习

本书特色：1.语言通俗，受众广泛：采用简单通俗的语言阐述多元统计分析的基本概念，便于非数学背景的读者理解。2.注重应用，结合案例：考虑到读者的应用需求，通过案例帮助理解各种方法的概念及计算，同时包含传统多元分析教材的多数内容及详尽数学公式，以满足不同读者需求。3.兼顾主流软件实现：基于数据驱动思维，正文中通过R软件解释

本书主要内容包括函数与极限，导数与微分，导数的应用，积分及其应用，微分方程，行列式、矩阵与线性方程组，MATLAB软件的使用。

本书是基于人工智能(AI)视角重构传统数理统计与数据分析课程教学内容与教学方式的创新型教材。全书以AI中的数学基础为主线，内容涵盖概率论基础、数理统计方法、数据分析技术，以及案例分析。其中数理统计方法包括参数估计、假设检验、方差分析、回归分析、时间序列分析与预测；数据分析技术主要有因子分析、高级统计学的方法及应用等。

本书第一章介绍了线性方程组的解、凸集和凸函数等基本知识。第二章完整介绍了线性规划的相关理论和单纯型求解方法。第三章介绍了非线性规划基础理论和常用的一阶二阶逐点搜索求解方法。第四章介绍了整数规划的基础理论和常用的切平面和分支定界求解方法。第五章介绍了最小支撑树问题、最短路问题、最大流问题、最大流和最小费用流问题、运输问题

本书系统地介绍了运筹学的一些主要分支的基本原理和基本方法，内容包括线性规划、对偶理论、整数规划、动态规划、图论、存储论、排队论、非线性规划，并配有相应的实验方法。内容上注重从实际问题出发，力图使原理和方法陈述简明易懂。教学与实验紧密结合，每章都配有实验例题，集中在实验教学环节，实验采用的是LINGO软件。