《现代统计研究基础》主要介绍随机矩阵谱理论及大维数据分析、大规模数据分析及降维技术、变系数模型、纵向数据模型的稳健推断、测量误差模型及其统计分析方法、缺失数据回归分析、复杂疾病的基因关联分析、因果推断与图模型、复杂疾病的基因关联分析、生物医学等价性评价问题的统计推断、约束下的统计推断方法、现代试验设计与抽样调查等研究领

《数值计算方法》旨在介绍科学与工程计算中一些基本数学问题的实用计算方法，主要内容包括：线性代数方程组的直接解法和迭代法，矩阵特征值与特征向量的计算，非线性方程组和最优化问题的计算方法，函数插值与曲线拟合方法，数值积分，离散傅里叶变换快速算法，常微分方程初值问题的数值积分法，解偏微分方程的差分法和有限元法。《数值计算方法

全书共有9章，分别介绍了随机事件与概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、多维随机变量及其分布、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、回归分析及方差分析。每章最后都有一节介绍综合例题。每节都有相当数量的习题，每章末附有复习题，书末附有部分习题答案。本书可作为高等院校工科、理科（非数学专业）

本书系统深入地介绍了如何用随机模拟方法求解经典和量子耗散系统的问题及其策略，全书分两大部分，第一部分为经典随机系统，第二部分为量子耗散系统。本书从基础到前沿阐明了处理随机问题的行之有效的方案，也包含了作者多年科研与教学的体会。

IterativeMethodsforSparseLinearSystems，SecondEditiongivesanin-depth，up-to-dateviewofpracticalalgorithmsforsolvinglarge-scalelinearsystemsofequations.Theseequati

数理统计（第三版）

本书以作者近年来的工作为线索，系统地介绍了这一理论的基础与最新发展，力图概括国内外最新成果，主要内容有：Banach空间上的超拓扑、随机集与集值随机过程的一般理论、集值鞅与鞅型序列等。

本书为理科本科生和各类研究生的随机过程课程提供入门教材，为各类研究生提供适应性强且内容具有"弹性"的随机过程教科书和参考书。本书分为七章和附录，主要包括：第一章介绍概率论补充知识，为学习随机过程打好基础；第二章介绍随机过程的概念与几类重要的随机过程，其中包括：二阶矩过程、正态过程、正交增量过程、独立增量过程、Wiene

本书详细介绍了常用的数值计算方法，分上、下两册。上册包括误差分析初步，函数插值逼近，数值积分，解非线性方程的数值方法，解线性方程组的直接方法。下册包括解线性方程组的迭代法，线性最小二乘问题，数据拟合，矩阵特征值问题，解非线性方程组的数值方法，常微分方程初值问题和边值问题的数值解法，函数逼近等。本书内容丰富，并且绝大多数

本书共分11章,前9章较全面和详细地介绍一些常用的点过程模型及其应用.通过这些内容的学习使读者对点过程的模型、物理背景、方法、理论和可能的应用有一个基本的了解.后两章则是在这基础上进一步介绍现代点过程理论的若干主要方面和新的研究方向，使读者能很快进入点过程理论研究的前沿