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本书从数据科学视角，详细讲解概率分布、期望值、估计等概率统计知识，广泛使用真实的数据集，同时所有数据分析均由R编码支持。此外，本书包含许多数据科学应用，如主成分分析、混合分布、随机图模型、隐马尔科夫模型、线性回归、逻辑回归和神经网络等。

本书以工科学生所具备的数学基础知识为起点，介绍了化问题和模型，不仅由浅入深给出了经典的无约束规划、约束规划中的数值算法，同时也给出了近期大量涌现并得到广泛关注的锥约束优化和机器学习中的优化算法。力求读者既能理解化的理论思想，又能掌握常用的优化算法，并能运用算法解决科学研究与实践中的化问题。本书适用于计算数学、应用数学、

本书为“科学计算及其软件教学丛书”之一.本书的内容包括函数的数值逼近(代数插值与函数的**逼近)及其在数值积分与数值微分的应用、数值代数(线性代数方程组的解法与矩阵特征值问题的计算)、非线性(代数与**)方程的数值解法、常微分方程(初、边值问题)数值解法及**化方法.除以上基本内容之外,本书还介绍了广泛应用于实际问题的

本书介绍了与大规模工程计算相关的经典数值计算方法的构造、理论及应用.内容包括非线性方程和方程组的数值解法、线性代数方程组数值解法、插值法与数值逼近、数值积分、矩阵特征值计算、常微分方程数值解法等.同时,对数值计算方法的误差分析、计算效率、收敛性、稳定性、适用范围及优缺点也做了必要的分析与介绍.

本书研究非一致格子上复超几何方程及分数阶差和分,以及它们之间的联系,用一些新的广义Euler积分研究方法,建立了复超几何差分方程一个基本定理及解函数.该定理不同于Suslov基本定理,得到的解函数推广了著名的Askey-Wilson正交多项式,为一类特殊函数发展起到了积极的作用.我们还建立了Nikiforov-Uvar

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《应用随机分析》针对金融数学研究需要的随机分析，在概述测度论基础之上，以通俗的语言阐明布朗运动及伊藤积分。该书是随机分析的入门教材，旨在介绍经典随机分析的基本内容，主要包括预备知识、离散时间鞅、连续鞅与布朗运动、伊藤积分、伊藤公式及其应用、莱维过程初步。该书每章后面都配置了习题，且部分典型习题给出了详细解答，读者可扫描

《贝叶斯统计（第二版）》共六章，主要内容包括绪论、先验分布的选取、常见统计模型参数的后验分布、贝叶斯统计推断、贝叶斯统计决策和贝叶斯统计计算方法。《贝叶斯统计（第二版）》中各章配有大量的例题和习题，书末附有常用的几个概率分布表和部分习题参考答案供读者查用。《贝叶斯统计（第二版）》可作为高等学校统计学专业及相关专业本科生