本书在总结归纳内生时机下产量与价格竞争已有研究的基础上，对内生时机下产量与价格竞争的少量前沿问题进行了探索研究。本书共6章，第1章为绪论；第2章在一定的比较标准下对内生时机下的产量与价格竞争进行了比较研究；第3章立足支付函数的特性，探索了内生时机下一般双寡头博弈中出现不同行动顺序的本质条件；第4章研究了双重内生选择下，即博弈的策略变量类型和水平都由参与人内生选择时，双寡头博弈的均衡结果；第5章研究了当产品市场为不同竞争形式时，内生R&D时机下R&D/产品市场竞争的多阶段博弈中的均衡结果，并对产品市场为不同竞争形式时的均衡结果进行了比较；第6章研究了内生时机下不完全信息的价格竞争均衡；第7章为全书的总结。

本书在总结归纳内生时机下产量与价格竞争已有研究的基础上，对内生时机下产量与价格竞争的少量前沿问题进行了探索研究。本书共6章，第1章为绪论；第2章在一定的比较标准下对内生时机下的产量与价格竞争进行了比较研究；第3章立足支付函数的特性，探索了内生时机下一般双寡头博弈中出现不同行动顺序的本质条件；第4章研究了双重内生选择下，即博弈的策略变量类型和水平都由参与人内生选择时，双寡头博弈的均衡结果；第5章研究了当产品市场为不同竞争形式时，内生R&D时机下R&D/产品市场竞争的多阶段博弈中的均衡结果，并对产品市场为不同竞争形式时的均衡结果进行了比较；第6章研究了内生时机下不完全信息的价格竞争均衡；第7章为全书的总结。

本书从2022年一道高考数学压轴题的解法谈起，引出了数值计算中的帕德逼近。全书共分14章，主要介绍了什么是Padé逼近、经典Padé逼近概述、Padé逼近与Taylor展开的比较、函数值Padé逼近方法及其在积分方程中的应用等内容。通过对本书的学习，读者可以充分理解并掌握有关Padé逼近的问题，并能更好地将其应用到相关的研究理论中。
本书适合数学专业学生、教师及相关领域研究人员和数学爱好者参考阅读。

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本书适合数学专业学生、教师及相关领域研究人员和数学爱好者参考阅读。

本书主要内容包括：第1章介绍统计计算简史、云计算和并行计算的优良性；第2章介绍统计分析软件R语言基本操作及生成随机数的方法；第3章介绍蒙特卡洛方法，包括重要性抽样、分层抽样、EM算法、Bootstrap方法等；第4章介绍优化方法，包括最速下降法、梯度下降法、Newton法等；第5章介绍云计算、并行计算的一些基础知识；第6章介绍随机模拟实验。

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书系统阐述线性模型的基本理论、方法及其应用，其中包括理论与应用的近期发展。全书共10章。第1章通过实例引进各种线性模型。第2章讨论矩阵论方面的补充知识。第3章讨论多元正态及有关分布。从第4章起，系统讨论线性模型统计推断的基本理论和方法，包括最小二乘估计、假设检验、置信域、预测、线性回归模型、方差分析模型、协方差分析模型、线性混合效应模型，以及由线性模型衍生的几类分类响应变量模型。为了做到模型理论和数据分析实践相结合，本书提供了各种方法详细的R语言计算程序和数据可视化的程序，并配有大量典型案例和相当数量的习题。本书取材新颖、内容丰富、阐述严谨、推导详尽、重点突出、思路清晰、深入浅出、富有启发性，便于教学与自学。

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进入21世纪，我国高等院校对运筹学课程教学的需求不断扩大，计算机、信息、经济、公共管理、金融工程，还有MBA、MPA，等等，都对运筹学的教学有不同的需求。本书坚持紧密联系经济管理类本科生知识结构的需求实际，介绍了线性规划及其敏感性分析、运输问题和指派问题、网络最优化问题、整数规划、动态规划、非线性规划、线性目标规划等运筹学主要分支的基本理论、方法、应用和计算机求解。本书可作为高等院校经管、计算机、大数据等相关专业本科生教材，也可作为考研参考书。

进入21世纪，我国高等院校对运筹学课程教学的需求不断扩大，计算机、信息、经济、公共管理、金融工程，还有MBA、MPA，等等，都对运筹学的教学有不同的需求。本书坚持紧密联系经济管理类本科生知识结构的需求实际，介绍了线性规划及其敏感性分析、运输问题和指派问题、网络最优化问题、整数规划、动态规划、非线性规划、线性目标规划等运筹学主要分支的基本理论、方法、应用和计算机求解。本书可作为高等院校经管、计算机、大数据等相关专业本科生教材，也可作为考研参考书。

本书系统地介绍了数值分析中的数值基本计算方法和相关理论分析，包括数值分析的数学基础、MATLAB编程基础、方程求根、解线性方程组的直接法、解线性方程组的迭代法、函数插值、数值积分与数值微分、常微分方程初值问题的数值解法、矩阵特征值计算、函数优化计算等。对于每种常用的数值计算方法，本书不仅给出具体步骤，而且还给出了Matlab程序便于读者调用，同时每章配有丰富的例题、算例、习题及上机实验，并在书末给出习题参考答案。本书结构严谨，条理分明，深入浅出，易教易学，注重培养学生实践操作能力和运用所学知识分析问题、解决问题的能力。

本书系统地介绍了数值分析中的数值基本计算方法和相关理论分析，包括数值分析的数学基础、MATLAB编程基础、方程求根、解线性方程组的直接法、解线性方程组的迭代法、函数插值、数值积分与数值微分、常微分方程初值问题的数值解法、矩阵特征值计算、函数优化计算等。对于每种常用的数值计算方法，本书不仅给出具体步骤，而且还给出了Matlab程序便于读者调用，同时每章配有丰富的例题、算例、习题及上机实验，并在书末给出习题参考答案。本书结构严谨，条理分明，深入浅出，易教易学，注重培养学生实践操作能力和运用所学知识分析问题、解决问题的能力。