《非线性*优化基础》（作者MasaoFukushima）从凸分析的观点全面系统地介绍了非线性*优化的基本理论，是国际*名优化专家MasaoFulkushima教授的*新力作。书中不仅详尽透彻地讲解了（光滑与非光滑优化问题、半定规划问题等）各类优化问题的*优性理论、稳定性理论、灵敏度分析、对偶性理论以及相关的凸分析基础等

《现代物理基础丛书·典藏版：实验数据多元统计分析》介绍实验或测量数据的多元统计分析方法，内容包括：贝叶斯决策、线性判别方法、决策树判别、人工神经网络、近邻法、概率密度估计量法、H矩阵判别、函数判别分析、支持向量机法等，以及不同判别方法的比较。此外，还简要介绍了将多种多元统计分析方法的计算机程序汇集在一起的

近年来，进化算法的研究进入了快速发展阶段，越来越多的研究开发人员开始从事进化算法的设计与实现。进化算法能够比较完美地解决常规数学无法求解的不可微、多目标的数学优化问题，在工程实践中也得到了较多广泛的应用。本书全面阐述了进化算法在国内外研究现状和发展，讨论了多种进化算法的概念和原理，结合作者及团队近些年来在配电网的研究成

《概率论与数理统计》是按照教育部对据高校理工类本科线性代数课程的基本要求及考研大纲编写而成。本书注重数学概念的实际背景与几何直观的引入，强调数学建模的思想与方法，密切联系实际，精选许多实际应用的案例并配有相应的习题，本书还融入了MATLAB的简单应用及实例。

主要包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、数字特征、随机向量及其分布、极限定理、数理统计基础知识、参数估计、假设检验、回归分析与方差分析、随机过程等内容。每节配备足量习题，书后附有习题参考答案。内容全面，结构严谨，推理简明。写作风格上注重可读性，由浅入深，通俗易懂。

《概率论与数理统计》包括随机事件与概率、随机变量（一维及多维）及其分布、随机变量（一维及多维）及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计基础、参数估计、假设检验等内容。本书结构严谨、逻辑清晰、通俗易懂、难度适宜。

《概率论与数理统计学习指导》为崔向照等主编的《概率论与数理统计》配套辅导书，按教材的章节次序，逐节编写内容概要及教材课后习题解答。其中内容概要包含教材中各章的主要定义、相关概念与重要结果，此部分内容便于读者及时查找与复习相关概念与基本知识。课后习题解答部分给出了教材中各章习题的详细解答过程，力求解答过程书写规范，读者从

在每章的内容中穿插介绍了与本章内容有关的一些背景知识或概率论与数理统计的应用实例，旨在加深学生对概率统计内容的了解，扩大学生的视野，每章的习题选择也比较新颖，增加了一些与*新科技及日常生活有关的习题，有助于培养学生解决问题的能力，为提高学生应用计算机解决问题的能力，附录中介绍了概率论与数理统计中数学实验的内容，书末附有

《微分方程数值解法基础教程（第三版）》是高等院校信息与计算科学专业基础主干课程教材之一。为适应当前的教学需要，在内容的组织和叙述上做了新的有益的尝试。 全书共2篇4个部分，介绍了数值解法中*主要的两种方法——有限差分法和有限元法。依托经典的一维和二维问题，论述了算法的构造思想及其误差分析理论，具有系统性和实用性。《微

全书分概率和统计2部分，注重应用同时对理论也有提高和深化。概率分4章，主要编写概率事件、*变量及其分布，数字特征等基本知识。统计分5章，主要编写参数估计、假设检验、方差分析和回归分析。可供工科专业的本科生用作教材。