本书主要针对理工类专业编写，较好地体现了高等数学的应用性，供大一理工类学生使用．本书内容主要包括函数、极限与连续，导数与微分，微分中值定理与导数的应用，不定积分，定积分及其应用，常微分方程，线性代数，概率论与数理统计初步和数学实验共九章，书中加“*”号的内容为选学内容，供任课老师酌情选用．每章按节配置了由易到难的习题，

全书结构严谨，共分为九章，内容涵盖概率论的基础知识，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；以及数理统计的核心内容，包括数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析.此外，本书的附录部分还特别提供了概率论与数理统计中Python常用命令代码

《智能优化算法及其Matlab案例》是对智能优化算法及其实际应用的研究成果的系统总结。智能优化算法是一类模拟生物进化、群体行为或物理法则等自然现象或过程的计算方法，用于解决组合优化、函数优化、大空间等复杂的优化问题，得到了国内外学者的广泛关注。本书共有8章，第1章介绍了智能优化算法的概念、特点、分类以及最优化问题的含义

本书通过对经典模型的详细分析，本书展示了这些理论在企业管理、供应链优化、金融投资以及公共政策制定中的广泛应用。书中不仅包含了理论推导和算法设计，还通过大量实际案例与读者分享了如何将这些科学工具应用于现实决策中，以提高效率和科学性。

本书主要内容包括：概述，统计检验，回归分析，回归试验设计，多因素全面正交试验，多因素部分正交试验，正交表的选用及表头设计，序贯试验设计，均匀试验设计，多指标试验数据处理，应用示例，稳健设计，应用软件，正交表，均匀表，t检验的临界值分布表，F检验的临界值分布表，临界相关系数表等。重点是：正交试验设计，回归分析与回归试验设

本书是为高等学校非计算机类专业学生编写的大学计算机基础教学的教材。本书定位计算机通识教育，教学目标为培养学生计算思维和传授人工智能知识，提高学生科学修养、信息素养和计算机应用能力，为各学科与计算学科的交叉融合提供计算学科基础知识。面向问题求解，以“领域问题+计算”计算思维培养模式为主线，全面讲解问题求解的传统算法和人工

本书强调概率论与数理统计的应用性，主要包括概率与统计简介、描述统计学、概率论的基础、随机变量的概率分布与数字特征、几种常见的分布、统计量的分布、参数估计、假设检验和线性回归等内容。全书的主要理论仅假定读者具有一元微积分的数学基础，主要统计计算使用Excel软件完成，而一些理论上较深入的补充内容（如考研所需）作为网络资料

本讲义基于概率建模的理念，借助古典概率模型和几何概率模型的直观以及Kolmogorov公理化的框架，系统而严谨地逐步重构了初等概率论的理论与应用体系，并通过丰富的案例帮助读者来理解和应用有关概率理论。全书共分12章及3个附录。

本书是由美国数学家诺伯特·维纳于1950年出版的著作，旨在将控制论的理论框架应用于社会科学领域。本书以技术为切入点，逐渐将视角扩大到文化、社会等各个领域，全书共11章。本书首先系统地介绍了控制论的基本原理，包括反馈机制、信息传输与处理、系统稳定性与最优控制等核心概念；其次，将控制论的理论工具应用于社会分析

本书为十三五江苏省高等学校重点教材，按照理论与应用并重的思路编写，共分为八章，包括随机事件与概率、一维随机变量及其分布，二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、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验等内容，并针对常用的概率统计模型和方法补充了Excel软件的相关内容，在每章后精心选取了不同层次