试验设计是近代科学发展的重要基础理论之一。它研究不同条件下各种试验的*优设计准则、构造和分析的理论与方法。为适应现代试验的需要，作者于2006年开始建立了一个新的*优因子分析设计理论，包括*优性准则、*优设计构造，以及他们在各种不同设计类中的推广。
《*优因析设计理论（英）》*先给出近代试验设计，主要是多因子试验设计的基本知识和数学基础，接着从二水平对称因子设计开始介绍了该理论的一些基本概念，包括AENP的提出、GMC准则的引进、GMC设计的构造等。《*优因析设计理论（英）》对由AENP建立的GMC准则得到的设计与由WLP建立的MA型准则得到的两类设计的优良性进行了详细比较。利用AENP理论，还证明了过去已有的两个准则MA和MEC（*大估计容量准则）得到的*优设计在只关心低阶效应时是等价的。随后的数章分别介绍了GMC理论在各类设计中的推广和应用，包括分区组因析设计、裂区设计、混合水平因析设计、非正规因析设计、多水平因析设计、折衷设计、稳健参数设计，建立了各种情形的GMC准则。《*优因析设计理论（英）》还给出了大量的*优设计表供实际应用。

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试验设计是近代科学发展的重要基础理论之一。它研究不同条件下各种试验的*优设计准则、构造和分析的理论与方法。为适应现代试验的需要，作者于2006年开始建立了一个新的*优因子分析设计理论，包括*优性准则、*优设计构造，以及他们在各种不同设计类中的推广。
《*优因析设计理论（英）》*先给出近代试验设计，主要是多因子试验设计的基本知识和数学基础，接着从二水平对称因子设计开始介绍了该理论的一些基本概念，包括AENP的提出、GMC准则的引进、GMC设计的构造等。《*优因析设计理论（英）》对由AENP建立的GMC准则得到的设计与由WLP建立的MA型准则得到的两类设计的优良性进行了详细比较。利用AENP理论，还证明了过去已有的两个准则MA和MEC（*大估计容量准则）得到的*优设计在只关心低阶效应时是等价的。随后的数章分别介绍了GMC理论在各类设计中的推广和应用，包括分区组因析设计、裂区设计、混合水平因析设计、非正规因析设计、多水平因析设计、折衷设计、稳健参数设计，建立了各种情形的GMC准则。《*优因析设计理论（英）》还给出了大量的*优设计表供实际应用。

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本书介绍计算机上常用的数值计算方法，阐明数值计算方法的基本理论和实现，讨论一些数值计算方法的收敛性和稳定性，以及数值计算方法在计算机上实现时的一些问题。内容包括数值计算引论、非线性方程的数值解法、线性方程组的数值解法、插值法、曲线拟合的最小二乘法、数值积分和数值微分、常微分方程初值问题的数值解法。各章内容有一定的独立性，可根据需要进行学习。本书对各种数值计算方法都配有典型的例题，每章后有较丰富的习题，全书最后附有部分习题参考答案。
本书可作为高等院校工科各专业本科生学习数值分析或计算方法的教材或参考书，也可供从事科学与工程计算的科技人员参考。

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本书可作为高等院校工科各专业本科生学习数值分析或计算方法的教材或参考书，也可供从事科学与工程计算的科技人员参考。

本书根据高等学校非数学类专业“概率论与数理统计”课程的教学要求和教学大纲，将新工科理念与国际化深度融合，借鉴国内外优秀教材的特点，结合山东大学数学团队多年的教学经验编写完成.本书共8章，包括随机事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、数字特征与极限定理、统计量及其分布、参数估计、假设检验、概率论与数理统计在MATLAB中的实现.本书秉承“新工科”建设理念，侧重数学实用性，除第8章外，每节题型采用分层模式，每章总复习题经过精心设计，难易程度适中，并配套完备的数字化教学资源. 本书可供高等学校非数学类专业学生使用，也可作为报考硕士研究生的人员和科技工作者学习概率论与数理统计的参考书.

本书根据高等学校非数学类专业“概率论与数理统计”课程的教学要求和教学大纲，将新工科理念与国际化深度融合，借鉴国内外优秀教材的特点，结合山东大学数学团队多年的教学经验编写完成.本书共8章，包括随机事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、数字特征与极限定理、统计量及其分布、参数估计、假设检验、概率论与数理统计在MATLAB中的实现.本书秉承“新工科”建设理念，侧重数学实用性，除第8章外，每节题型采用分层模式，每章总复习题经过精心设计，难易程度适中，并配套完备的数字化教学资源. 本书可供高等学校非数学类专业学生使用，也可作为报考硕士研究生的人员和科技工作者学习概率论与数理统计的参考书.

本书系统地介绍了多元统计分析中的经典理论和方法，重点讲解了多元正态总体的参数估计和假设检验、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析。本书力求以统计思想为主线，以SPSS软件为工具，深入浅出地介绍各种多元统计方法的理论和应用，以大量实际问题为背景，介绍多元统计分析的基本概念和方法，具有很强的实用性；在基本原理和方法的介绍方面，本书尽量避免复杂的理论证明，通过大量通俗易懂的例子进行理论方法的讲解，具有较强的趣味性，又不失理论性，理论难度由浅入深，适合不同层次的读者。

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《随机分析与控制简明教程》介绍随机分析及随机控制的基本理论与方法. 第1章介绍布朗运动与鞅, 涵盖定义、停时定理、Doob不等式、下鞅的Doob-Meyer分解定理、Meyer过程等内容; 第2章介绍随机积分、It.公式、鞅表示定理, 以及测度变换的Girsanov定理. 第3章介绍随机微分方程基础: 解的存在唯一性、解对系数的连续依赖性等; 第4章介绍倒向随机微分方程的基本内容; 第5章给出了随机控制问题的基本框架, 用凸变分的方法推导*大值原理(包括线性二次控制问题的求解)、动态规划原理, 以及两者之间的联系. 每章配有习题.

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《随机分析与控制简明教程》介绍随机分析及随机控制的基本理论与方法. 第1章介绍布朗运动与鞅, 涵盖定义、停时定理、Doob不等式、下鞅的Doob-Meyer分解定理、Meyer过程等内容; 第2章介绍随机积分、It.公式、鞅表示定理, 以及测度变换的Girsanov定理. 第3章介绍随机微分方程基础: 解的存在唯一性、解对系数的连续依赖性等; 第4章介绍倒向随机微分方程的基本内容; 第5章给出了随机控制问题的基本框架, 用凸变分的方法推导*大值原理(包括线性二次控制问题的求解)、动态规划原理, 以及两者之间的联系. 每章配有习题.

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本书以数值分析原理为纲, 以算法设计为本, 基于Python 语言, 详细介绍了原理分析到 自编码 算法设计与应用的过程和思想, 旨在提升学生的数值计算和实践编码能力, 其数值算法设计思想可迁移到机器学习和深度学习,为学术深造和应用研究奠定科学计算和自编码基础. 本书共包含数值分析的12 个领域, 教师可以根据不同的学习对象和教学目的选择相应的章节. 书中计算方法均结合数学原理独立设计算法, 并结合经典数值算例辅助学习和理解, 且配备了实验题目, 使理论与实践、学习与提升相辅相成.

本书可作为普通高等院校理工科专业的实验实践配套教材, 也可作为计算数学领域的研究生教学用书.

本书以数值分析原理为纲, 以算法设计为本, 基于Python 语言, 详细介绍了原理分析到 自编码 算法设计与应用的过程和思想, 旨在提升学生的数值计算和实践编码能力, 其数值算法设计思想可迁移到机器学习和深度学习,为学术深造和应用研究奠定科学计算和自编码基础. 本书共包含数值分析的12 个领域, 教师可以根据不同的学习对象和教学目的选择相应的章节. 书中计算方法均结合数学原理独立设计算法, 并结合经典数值算例辅助学习和理解, 且配备了实验题目, 使理论与实践、学习与提升相辅相成.

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