《马氏过程》从Blumenthal-Getoor的一般马氏过程理论及其概率位势理论出发，对常返与暂留性作了较为深入的讨论，然后引入对称的马氏过程与狄氏型理论，简述他们的相互关系，再给出完整的马氏过程加泛函的随机分析理论，另外还将这些理论应用于对称马氏过程的Donsker-Varadhan的大偏差理论得到了非常漂亮的一些
《数学建模教程》结合编者多年数学建模课程教学、数学建模竞赛的经验和一般理工科院校的学生实际，重点介绍了数学建模的思想方法，并注意与大学数学课程体系中其他课程的衔接。全书共分8章，内容包括数学模型与数学建模的基本知识、初等模型、简单优化模型、微分方程与差分方程模型、统计回归模型、数学规划模型、图与网络模型及方法、其他方法
本书是《概率论与数理统计教程（第五版）》的配套辅导书，包括概率论与数理统计的基本内容，与主教材相对应，全书共分九章，每章包括内容要点、教学基本要求、习题选解、历届全国硕士研究生入学统一考试数学试题详解等四部分。习题选解部分从主教材各章中选取一部分（约占总量的二分之一）较难或具有典型性的习题给出详细解答，有些习题还给出多
《大学数学系列教材：概率论与数理统计》共分10章，内容包括随机事件与概率、随机变量及其概率分布、二维随机变量及其分布、随机变量的数字特征和二维正态分布、大数定律与中心极限定理、统计量及其分布、参数估计、假设检验、回归分析与方差分析初步、Mat1ab在概率统计中的应用简介。《大学数学系列教材：概率论与数理统计》强调概率统
本书阐述了各试验设计方法的统计思想、设计的构造方法及建模技术，系统地介绍了包括因子试验设计、正交试验设计、最优回归设计、均匀试验设计、计算机试验的设计、序贯设计及混料试验设计等常用的试验设计方法。在内容上既考虑到工科和农科在应用上的需要，又考虑到理科特别是统计学专业对理论的要求，注重实际方法的应用，并兼顾试验设计的理论
《概率论与数理统计基础》共分9章，第1章为预备知识，包括排列与组合以及概率统计基础中用到的一些微积分的基本结论。第2～6章为概率论部分，包括随机事件及其概率、随机变量及其概率分布、随机向量及其概率分布、随机变量的数字特征、极限定理。第7～9章是数理统计基础，包括抽样分布、参数估计、假设检验。
《数值分析与科学计算》系统地介绍了数值分析的有关内容，共十章．内容包括：误差：非线性方程求根；线性方程组的数值解法；解线性代数方程组的迭代法；非线性方程组数值解与最优化方法；插值方法；数据拟合与函数逼近；数值积分和数值微分；常微分方程的数值解；矩阵特征值与特征向量的计算．本书的最大特色是在书中增加了科学计算与matla
一部《美丽心灵》让我们认识了约翰·纳什这位带有传奇色彩的诺贝尔奖获得者。他的数学理论更是越来越为人们所熟知。本书通过通俗的语言深入浅出地阐述了约翰·纳什的数学理论及其在当今社会各个领域如经济学、生物学、物理学和社会科学的应用。并简明扼要地介绍了其他科学家对博弈论的研究成果。篇幅精炼，但内容翔实，适合广大对纳什及博弈论感
本书包括了概率论和随机过程中的1000多道练习题及其解答。它是牛津大学2001年出版的教程《概率论和随机过程》（以下简称PRP）的题解手册，就《概率论题解1000例》本身而言也是一部完全独立的习题集，不仅可以作为深入学习之用，也可以作为PRP教程的补充和进一步理解。《概率论题解1000例》是对早期《概率论及其题解》的扩
本书较系统地介绍了科学与工程计算中常用的数值计算方法，并结合基本理论与实际应用，对这些方法作了简要分析．全书共8章，内容包括误差、函数插值、曲线拟合、数值积分与数值微分、方程求根、线性方程组的数值解法、矩阵特征值和特征向量的计算、常微分方程的数值解法等．每章都选有一定数量的例题和习题，供学生练习、提高．本书可作为高等学
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