本书为考研数学用书，涉及：随机事件与概率，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，大数定律和中心极限定理，数理统计的基本概念，参数估计，假设检验(数一)相关知识点、习题和解析。

本书涵盖数值计算方法、弹性力学、有限元理论、软件操作等核心内容，以及多种结构仿真类型和大量工程实例分析。本书内容全面，重点突出，注重实用与可操作性；配套的软件实操内容步骤清晰、案例典型。

本书的主要内容涵盖有限元法概述、发展应用及分析过程，依次讲解杆系结构、平面问题、空间问题、结构动力学、板壳问题的有限元求解方法，融入直接刚度法、数值积分等关键技术，配套典型算例与习题辅助理解。该书搭建起从基础理论到工程应用的完整框架，破解有限元法学习中的重点难点，为相关领域研究与工程实践提供指引。

本书上册共5章。第1章以“赌博与概率的诞生”为主线，从梅雷骑士的骰子游戏出发，逐步引出样本空间、概率的定义、条件概率与独立性。第2章和第3章分别讨论离散随机变量和连续随机变量，涵盖分布列、期望、方差、重要分布、联合与条件分布等核心概念。第4章聚焦随机变量的进阶话题，探讨矩、分位数、协方差与随机变量的函数变换。第5章以“

本书分三大部分：第一部分从硬币、骰子等简单试验切入，系统讲解计数、排列组合，筑牢概率基础；第二部分聚焦古典概率、数学期望、条件概率、贝叶斯定理，搭建核心知识框架；第三部分延伸至伯努利试验、正态分布、概率谬误与现实应用，打通理论与生活。

本书以学科专业大类培养目标为基础，按照教育部《普通高等学校本科专业类教学质量国家标准》，结合工程教育、学科评估和专业认证的要求，满足培养具有计算思维和人工智能素养的新时代大学生课程教学需要。本书共设置34个实验。在实验安排上，以综合设计型实验为主，针对性和实用性强。将传统计算机应用技术与人工智能技术有机融合，既实现计算

全书共9章。第1章介绍优化问题、求解优化问题的思想和优化算法；第2章用较小篇幅介绍Python语言基础，为未接触过Python语言的读者提供帮助；第3章至第9章针对智能优化代表性算法(群智能优化算法)，从算法提出、生物学基础、算法原理、算法描述、算法案例、算法改进、算法应用及Python实现等方面加以介绍。章节安排层层

本书分为两部分共9章，其中1-5章为概率部分，主要介绍随机事件及其概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、多维随机变量、大数定律与中心极限定理等，6-9章为数理统计部分，介绍抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析等。本书保留了第一版的编写特色，修正了第一版教材中个别表述及逻辑不严密的地方，更换了少量计算量

本书旨在通过系统的讲解和配套丰富的辅助资源，帮助学生全面掌握矩阵理论的核心内容，并提升其学习能力和应用能力。本书在有限的篇幅内聚焦矩阵论的核心理论，内容设计紧密贴合高校研究生的学习现状，整体难度把控得当。为确保学生能够准确掌握每一个知识点，在大部分重要的结论与定义后，精心配备了例题进行阐释，通过实例引导学生深入理解并提

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

<pre>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

<pre>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

<pre>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

<pre>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

<pre>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

<pre>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。</pre>

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

本书内容有函数与预备知识，函数与极限，导数，微分中值定理与导数的应用，不定积分，定积分及其几何应用。