全书内容与主教材前八章一致，每章内容包括：知识点思维导图、定理公式助记表、考研大纲要求、考研真题及精解。本书有三大特色：一、知识全面；二、融合信息技术；三、联系考研。本书包含61个概率论与数理统计知识点视频及20余道习题解答视频，本书衬页还给出了各章知识点思维导图，扫描右下角的二维码可获取相关知识点视频。

本书介绍了概率论与数理统计的基本概念、基本理论与方法，主要内容包括概率论、数理统计两部分。每章均配有习题，并附有本章习题答案二维码，即扫即得。其中，习题中收集了多届硕士研究生考试试题，既便于教学，又有利于考研复习。

全书共计八章，系统完整讲授现代博弈论核心体系，涵盖完全信息博弈、不完全信息博弈、知识及信念理论、合作博弈、演化博弈与行为博弈等模块。全书遵循循序渐进的编写逻辑，依托严谨数理语言精准界定专业概念，重点完善国内教材普遍弱化的难点理论，包括可理性化、行为策略均衡、单阶段偏离条件、完美贝叶斯均衡严格定义等高阶内容。

本书旨在打破概率统计的学习壁垒，实现人人可读懂、学通透的学习目标，打造通俗易懂、实用性极强的概率统计入门读物。全书创新搭建系统化学习体系，每章均以知识树梳理整体框架，结合真实应用场景引入知识点，以问题为导向拆解学习难点，搭配详实的理论讲解与落地的工程实例，循序渐进帮助读者吃透核心知识。本书摒弃晦涩的理论堆砌，依托趣味案

本书系统介绍了概率论与数理统计的基础知识、核心理论与应用方法，并将理论知识与Python代码结合起来，借助程序实现概率分布可视化、统计量数值求解、参数估计等实操演示，帮助读者直观理解抽象数理概念。全书共13章，涵盖概率论和统计学的基本概念、多维随机分布、经典统计推断、方差分析与回归建模，同时融入贝叶斯推断及聚类分析等现

本书稿聚焦网络科学与演化博弈论的交叉前沿，系统探讨了复杂网络上的群体博弈与网络瓦解两大核心议题。针对传统静态同质网络的局限，本书稿构建了贴近现实的多层与高阶交互模型，深入分析了策略转移成本、声誉耦合及邻域继承等机制对合作涌现的驱动作用。同时，引入攻防博弈视角，重新定义了网络瓦解的理论内涵，揭示了社交网络影响力节点识别与

本书是一部面向普通高等学校非计算机专业学生的人工智能通识教材，旨在系统讲授人工智能的基础知识、核心技术与应用方法。随着人工智能技术与各行各业的深度融合，跨学科人才亟须建立对智能系统的全面认知与培养相关应用能力。本书从计算思维出发，构建了完整的人工智能通识知识体系，帮助读者在理解技术原理的同时，掌握实际应用方法与创新性思

本书面向随机过程入门学习者，以精炼内容与清晰讲法，帮助读者在有限课时内掌握核心精髓。全书选取泊松过程、更新过程、离散与连续时间马氏链等实用基础内容，避开复杂测度论，多用微积分完成严格证明与直观阐释，兼顾理论严谨性与易学性。本书系统梳理概念与定理，并且强化理解与应用，配合丰富实例与图表，降低学习难度。同时对非齐次泊松过程

本书包括概率论、数理统计和随机过程三部分内容。第1—4章为概率论部分，介绍了概率论中的基本概念与基本原理，包括随机事件与概率、随机变量及其概率分布、随机变量的数字特征、极限定理等。第5—10章为数理统计部分，介绍了数理统计的基本概念与经典方法，包括参数估计、假设检验、方差分析、回归分析等。第11—12章为随机过程部分，

概率论与数理统计是研究随机现象统计规律性的数学学科，本书旨在让学生通过学习概率论的基本知识和基本方法，利用随机变量以及概率分布，让学生掌握处理随机现象的基本理论与方法，具备数学建模的能力；通过数理统计中的参数估计、假设检验等基本理论与方法的学习，让学生掌握数据收集和分析数据，并进行统计推断的能力。本教材为分析研究现实生