本书第一章介绍了数学建模的意义和内涵，第二章主要介绍一些基本的模型，第三章和第四章则是从两个部分谈了一些模型的案例，最后一章主要介绍建模如何开展和实施。为了凸显数学的应用性和职业性，本书通过典型案例，让学生真正理解数学建模全过程，不断丰富数学活动经验，增强运用数学解决问题的能力。

本书主要介绍数值分析的基本方法以及研究成果，包含代数插值、函数拟合、数值积分与微分、解线性代数方程组的直接法、解线性代数方程组的迭代法、解非线性方程的迭代法、常微分方程初值问题的数值解法、矩阵特征值与特征向量的计算等基本内容。

本书主要内容包括：混合模型和马尔可夫链；隐马尔可夫模型；假设检验；基于隐马尔可夫模型的大范围多重检验方法；基于高阶隐马尔可夫模型的大范围多重检验；基于隐半马尔可夫模型的大范围多重检验等。

本书内容分为两部分：概率论和数理统计，概率论部分主要介绍随机事件、随机变量、概率分布、数字特征、大数定律及中心极限定理等基本概念和性质；数理统计部分主要介绍样本分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析等统计方法。

本书系统地介绍了三类重要偏微分方程的推导过程、理论基础及其数值求解方法，旨在为读者提供一本从理论推导到实际应用无缝衔接的教材。作为描述物理现象、工程问题中空间和时间变化规律的数学模型，偏微分方程在自然科学和工程技术中都具有重要的核心地位和广泛的应用价值。本书介绍了偏微分方程的基本概念，通过生动的物理和工程实例展示了如何

本书主要包括一元函数的极限与连续、导数与微分、微分学的应用、不定积分、定积分及其应用、常微分方程、空间解析几何初步、多元函数微分学、无穷级数、Python在高等数学中的应用，还附有可单独分拆的习题集，书末附参考答案。

本书涵盖全国各高校的考试内容，包括线性规划与单纯形法、对偶理论和灵敏度分析、运输问题、目标规划、整数规划、非线性规划、动态规划、图与网络优化、网络计划与图解评审法、排队论、存储论、对策论、单目标决策等。

本书以经济、管理、气象、医学、工业生产、金融等活动中产生的时间序列数据为对象，运用数学和统计学方法，进行时间序列的时域和频域分析。本书将理论分析与数据案例相结合，从传统经典时间序列模型到现代机器学习、深度学习、强化学习与时间序列数据融合，按由浅入深的方式编写而成。本书有配套PPT课件、教学大纲、案例数据、R代码等教学资

"本书涵盖概率论与统计学基础理论及应用实例，共九章，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、大数定律及中心极限定理、抽样分布、参数估计、假设检验、回归分析等内容。 每章配备知识点思维导图、学习目标和重难点，结合实际案例分析和微课视频讲解，强化理论与现实联结；配套数学实验及模型采用Python编写，培

本书通过大量简单直观的引例和示意图,全面介绍概率论与数理统计课程的各种概念和性质,理清知识点之间的逻辑关系。避免学生深陷大量枯燥深奥的数学记号。全书覆盖近五年(2019-2023年)的考研真题,充分展示近年来考研题目的真实难度和命题趋势,以及本书总结的、具有普适意义的解题思路的实战效果。