本书整体架构严谨清晰，编排时遵循概率论与数理统计的理论逻辑和认知规律，共8章内容。书中从概率论基础理论出发，逐步讲授随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、数字特征与极限定理等核心知识；随后过渡到数理统计领域，系统阐述抽样分布、参数估计、假设检验等关键内容；最终以基于Python的概率论与数理统计实验收尾，实现从理论知

本书在高等数学和线性代数的基础上，介绍计算机中常用数值计算方法的基本原理和实现过程，内容主要包括数值计算方法的基本概念和误差理论基础、非线性方程的解法、线性方程组的解法、矩阵特征值与特征向量的求法、插值法与曲线拟合法、数值积分与数值微分、常微分方程数值解法等。全书共分为7章。

本书系统介绍了多元统计分析的方法、理论与R语言实现，涵盖经典多元统计分析的内容体系，包括：绪论、多元正态分布及其参数估计、多元正态分布的假设检验、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、对应分析和典型相关分析等。书中将理论阐述与R语言应用紧密结合，全面展示了各类方法在实际问题中的实现过程。本书强调思想、方法与理论并重

全书共9章，从平台架构、基础操作入门，逐步详解前处理核心技术、线性静力学、模态分析、各类动力学分析等核心求解类型，配套桥梁、齿轮系统、人形机器人等多领域典型工程实例，同时系统说明网格质量控制、收敛控制、计算效率优化等关键技术。

本书提供关于基本数据分析主题的最新见解，从估计、推断和预测到缺失数据、因子模型和区组设计，用许多例子说明如何使用R语言实现不同的建模方法。本书较第2版内容增加40%，提供更多的解释和示例：增加与抽样、因果关系、交叉检验、弹性网相关的内容；讨论模型评估方法；增加存在转换时的模型解释；增加更多关于比较和边际均值的应用。

本书使用来自所有这些学科的例子，使读者熟悉概率论、随机建模和随机过程的各种应用。读者通过案例学习，开始认识到最有可能解决的问题。重点是概念理解、直觉发展和获得洞察力，将技术性保持在最低限度。尽管如此，本书还是提供了对主题深度的一瞥，让学生为更专业的学习做好准备，同时只假设学生具有本科水平的数学背景。所涵盖的范围很广，以

本书分为两篇：第一篇介绍MWORKS程序设计的基本操作，首先从宏观上介绍了编写Julia程序所需的预备知识和编程环境，然后详细说明了Julia语言中的基础概念，包括基本数据类型、数值运算、函数、流程控制、数据可视化等内容，重点阐述了如何利用流程控制语句、函数、模块合理地组织Julia代码；第二篇介绍MWORKS工程应用

本书是为非数学专业本科生编写的概率论与数理统计教材，共计8章，包括随机事件与概率、一维随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、统计量及其分布、参数估计、假设检验。本书以二维码的形式嵌入数字资源，包括知识点讲解视频、思维导图、习题参考答案、重点习题讲解、线上自测题以及拓展知识讲

本书为《概率论与数理统计》（李闪、王志刚、李胜军主编，北京大学出版社）配套辅导用书，章节设置与主教材完全对应。全书内容围绕概率论与数理统计核心知识体系展开，覆盖概率论基本概念、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、大数定律及中心极限定理、样本及抽样分布、参数估计、假设检验等核心内容。每章统一设置知

本书以身边案例切入，即从投资收益最大化、育儿时的手机争夺战等生活场景切入，讲解用线性规划实现资源利用率最大化，教读者科学选品、规划生产运输，用整数规划破解背包收纳、投资组合等决策难题，靠动态规划拆分复杂任务，高效搞定找零钱、买书等琐事。