本书作为第四版，在第三版的基础上增加了一些由新技术产生的新的分析计算方法，并加入了矩阵、线性代数等一些基础计算方法。内容上系统阐述了有限单元法的基本原理及其工程应用，包括杆系结构，弹性力学平面问题，单元分析，整体分析，平面问题高次元，弹性力学轴对称问题，弹性力学空间问题，形函数、坐标变换、等参数单元与无线单元，各种平面与空间单元的比较、应用实例，弹性薄板，弹性薄壳，轴对称壳，弹性厚板和厚壳，流体力学问题，热传导问题，非线性有限元分析方法，塑性力学问题，混凝土徐变、一般黏弹性及黏塑性问题，弹性稳定问题，大位移问题，断裂力学问题，结构动力学问题，岩石力学问题，土力学问题，混凝土与钢筋混凝土结构，工程反分析与数值监控，网络自动生成、误差估计与自适应技术，矩阵，线性代数方程组，变分

道恩·格里菲思著的《深入浅出统计学》具有“深入浅出”系列的一贯特色，提供符合直觉的理解方式，让统计理论的学习既有趣又自然。从应对考试到解决实际问题，无论你是学生还是数据分析师，都能从中受益。本书涵盖的知识点包括：信息可视化、概率计算、几何分布、二项分布及泊松分布、正态分布、统计抽样、置信区间的构建、假设检验、卡方分布、相关与回归等等，完整涵盖AP考试范围。本书运用充满互动性的真实世界情节，教给你有关这门学科的所有基础，为这个枯燥领域的学习带来鲜活的乐趣，不仅让你充分掌握统计学的要义，更会告诉你如何将统计理论应用到日常生活中。

哥德巴赫猜想、孪生素数、素数分布、华林问题，除数问题、圆内整点问题、整数分拆及黎曼猜想等数论问题吸引了古今无数的数学爱好者。《解析数论基础》全面详细地讨论了迄今为止研究这些问题的重要的分析方法、理论和结果，介绍了它们的历史及新进展，是研究这些问题必不可少的入门书。

线性和非线性代数方程组求解是众多科学与工程计算领域的基础共性任务，也是整体数值模拟的关键，《迭代方法和预处理技术（上册）》系统而深入地介绍了迭代方法、预处理技术及其并行计算，迭代法涉及分裂方法、并行多分裂方法、Krylov子空间方法、并行Krylov子空间方法、Newton法及其变形；预处理技术涉及一般代数预处理、多层和多重网格预处理、问题相关预处理以及非线性预处理；为了方便实施，介绍了迭代方法和预处理技术在诸多方面的应用，并用统一框架介绍了网上可得到的解法器和预处理软件包。 《迭代方法和预处理技术》可用作并行数值方法等相关专业的硕士和博士研究生教材，也可作为关心代数方程组高效求解的科研人员的参考书。

《论概率》迄今为止，代数沿袭已超过哲学家对其发展过程更深刻的探索，以至于概率往往被人认为是数学而不是逻辑。因此，《论概率》就概率的逻辑性展开阐述，书中有很多新颖的、创造性的理论，并有针对性地提出概率的系统性理论，以希望得到得到大家的指正和补充。

《数学机械化（中文版）》是围绕作者命名的“数学机械化”这一中心议题而陆续发表的一系列论文的综述。《数学机械化（中文版）》试图以构造性与算法化的方式来研究数学，使数学推理机械化以至于自动化，由此减轻繁琐的脑力劳动。 全书分成三个部分：部分考虑数学机械化的发展历史，特别强调在古代中国的发展历史。第二部分给出求解多项式方程组所依据的基本原理与特征列方法。作为这一方法的基础，《数学机械化（中文版）》还论述了构造性代数几何中的若干问题。第三部分给出了特征列方法在几何定理证明与发现、机器人、天体力学、全局优化和计算机辅助设计等领域中的应用。 《数学机械化（中文版）》可供数学工作者，数学及计算机专业高年级大学生和研究生以及有关工程人员参阅。

本书是根据高等学校工科类以及经济管理类各专业概率论与数理统计课程的教学基本要求编写而成。 主要内容包括：*事件及其概率、*变量及其分布、多维*变更及其分布、*变量的数字特征、大数定律与中级极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析。 本书可作为高等院校工科类以及经济管理类各专业概率论与数理统计课程的教材，也可供有关专业技术人员参考。

线性和非线性代数方程组求解是众多科学与工程计算领域的基础共性任务，也是整体数值模拟的关键。本书系统而深入地介绍了迭代方法、预处理技术及其并行计算。迭代法涉及分裂方法、并行多分裂方法、Krylov子空间方法、并行Krylov子空间方法、Newton法及其变形；预处理技术涉及一般代数预处理、问题相关预处理、多层和多重网格预处理以及非线性预处理；为了方便实施，介绍了方法在诸多方面的应用，并用统一框架介绍了网上可得解法器和预处理软件包。

金义明主编的《概率论与数理统计辅导》分为八章，每章按照内容提要、例题解析和练习题三个部分组成。内容提要比较详细地总结了各章节的定义、重要定理和公式。例题解析对各章节重点题型作了归纳和总结，精选各类典型例题，力求解释详尽，侧重分析，并通过一题多解的讲解，帮助学生提高综合分析能力和解题能力。部分例题综合性强，有一定的难度和深度，对考研复习有很好的参考价值。练习题是教材练习题的一个很好的补充，可以作为考查学生是否掌握该章节知识的基本试题内容，书后给出了全部练习题的答案。本书后精选了五套模拟试卷，并附上详细解答，可以检测学生是否全面掌握知识要点和解题能力，有效地提高学生的应试能力。

《数学圈1》包括从懂数学的乌鸦到个女数学家、从阿育王的石柱到费马的笔记、从小人物到拿破仑、从集邮上的阿贝尔到课堂上的维纳等章节。

汪彩云主编的这本《概率论、*过程与数理统计学习指导》是与北京邮电大学世纪学院基础教学部编《概率论、*过程与数理统计》第2版(由北京邮电大学出版社出版)相配套的学习辅导书，主要面向使用该教材的学生和复习考研的学生，也可供教师作为教学参考书。 本书按照教材的各章顺序编排，以便与教学需求保持同步。各章按内容提要、基本要求、例题与习题、习题答案编写。核心部分是例题与习题，为适应不同层次学生的需求，篇概率论和第三篇数理统计的例题与习题分为A，B两类：A类例题和习题为基本题，B类例题和习题为综合提高题。

本书内容按现行较为通行的该课程大学教材知识范围分章设练习题、习题解答两部分，练习题分为解答题、选择题与填空题三种题型（部分章节除外）。 习题编选力求由浅入深、典型，解答力求简洁，不刻意追求解答的完整。并精选在科学技术和生产上应用性较强的相关问题。 本书可作为高职高专学生和本科学生学习本课程之用，亦可作为教学参考之用。

统计稀疏学习是计算机科学、统计学和认知科学的交叉领域，是一个新兴的统计学习研究方向，而贝叶斯非参数方法对统计稀疏学习中问题的研究有重要的作用。何岩所著的这本《统计稀疏学习中的贝叶斯非参数建模方法及其应用研究》对贝叶斯非参数方法的构造方法、表达能力和推理机制进行了研究和讨论。在此基础上，研究了贝叶斯非参数方法对统计稀疏学习中稀疏表示、稀疏建模和稀疏降维问题的建模方法和推理过程，并将其应用于具体视觉任务，例如手写数字识别、图像降噪、视频背景剪除等，同时也利用这些视觉任务验证了方法的可行性和有效性。

本书用较多的篇幅详细地叙述了概率统计中的一些主要概念及方法产生的背景和思路，从直观入手逐步过渡到数学表述；坚持数学理论的完整性和严谨性，对基本的概念、定理和公式作严格、准确和规范的叙述，并尽量阐述其实际意义；本教材的重点放在对基本概念的准确理解、对常用方法的熟练掌握上；本书不仅从实例出发引入基本概念，还精选了大量能够加深理解基本概念、定理和公式的例题和习题，目的在于使学生对实际事物中的*性产生敏感、培养学生的概率统计直觉能力。

本书是一本理学类统计学专业的基础课, 书中介绍了数理统计的基本知识和基本理论: 首先, 简单介绍了数据描述;在此基础上介绍了总体、样本和统计量等统计的基本概念, 并将这些概念与概率论的基础知识联系起来, 给出了统计量与抽样分布的概念和实例;然后叙述了数理统计的基础部分——数理推断( 即参数估计和假设检验).为帮助读者掌握数理统计的原理和方法,本书的每一章中都配有较多的习题. 书后还附有有关表格. 本书可作为统计学专业或相关专业数理统计课和统计类课程的教学参考书,亦可供上述有关专业的研究生、教师和科研人员阅读参考.

本书共9章，内容包括：*事件及其概率、*变量及其分布、多维*变量及分布、*变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、抽样分布、参数估计、假设检验、回归分析等。 本书在编写思路、体系安排和内容取舍上，*限度地适应各专业学生学习该课程和后续课程的需要；遵循“应用为主，够用为度”的原则，重点放在对概念、定理和方法的直观解释和数学表达上，力求用较少的篇幅使学生了解并掌握概率论与数理统计中的重要概念、理论和方法以及它独有的思维方式，进而为今后在实际问题中的应用打下良好的基础。本书由王波、韩兆秀主编。

本书针对学习过初级微积分以及概率论与统计学预备课程的高年级大学生或刚入学的研究生。不要求正式学习过概率论。章回顾了本书所需要的关于概率论和微积分的知识。 本书着重讲述了概念的开发，并通过生产、金融和操作领域的应用说明了这些概念。本书扩展了《运筹学——应用范例与解法》中所讲述的概率模型，并更加综合地介绍了一些流行的概念。本书应该适用于下列课程： 企业管理学系、运筹学系、数学系、商业学校，以及雇主财务计划中提供的概率论模型或过程中的课程。 运筹学系列中的第二门课程。 为导引性课程提供足够材料的财务工程学中的课程。