多目标优化理论与方法是运筹学和数学优化研究的重要内容。本书系统地介绍了多目标优化数学模型、发展概况、最优性理论和几类非线性标量化方法。主要内容包括：多目标优化问题可微和不可微条件下的最优性条件、精确解与近似解的Delta型非线性标量化、近似解的Gerstewitz型非线性标量化和精确解与近似解的Tchebycheff型非线性标量化。

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多目标优化理论与方法是运筹学和数学优化研究的重要内容。本书系统地介绍了多目标优化数学模型、发展概况、最优性理论和几类非线性标量化方法。主要内容包括：多目标优化问题可微和不可微条件下的最优性条件、精确解与近似解的Delta型非线性标量化、近似解的Gerstewitz型非线性标量化和精确解与近似解的Tchebycheff型非线性标量化。

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本书的内容包括数值运算与误差、插值法、数据拟合和函数逼近、数值积分和数值微分、线性方程组的数值解法、非线性方程(组)的数值方法、矩阵特征值与特征向量的计算、常微分方程初值问题的数值解法等，全书共分9章，约64学时，其中理论讲授48学时，上机实践
16学时，教师可根据学生实际，选择适当内容安排教学。在每一章内容中，作者均对相关概念和特征进行了详细透彻的解释说明，为加深学习印象，添加了大量的算例，并在章节末尾设置习题集，辅助算法理解。
本书可以作为信息与计算科学、数据计算及应用、数学与应用数学、统计学等专业本科生以及计算机专业、通信专业等工科类本科生及研究生的教材，也可供从事数值计算研究的相关人员参考使用。

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16学时，教师可根据学生实际，选择适当内容安排教学。在每一章内容中，作者均对相关概念和特征进行了详细透彻的解释说明，为加深学习印象，添加了大量的算例，并在章节末尾设置习题集，辅助算法理解。
本书可以作为信息与计算科学、数据计算及应用、数学与应用数学、统计学等专业本科生以及计算机专业、通信专业等工科类本科生及研究生的教材，也可供从事数值计算研究的相关人员参考使用。

这本书以悠闲的方式涵盖了一个完整学年概率课程的所有标准内容，重点是在研究生或高年级本科生高级课程中的金融分析应用。它融入了相当多的测度论和实分析，但以特别简单和直观的方式介绍了σ域、测度论和期望。每章都包含大量的例子和练习，丰富了教材的呈现。Walsh是这个学科的一位大师，他写了一本关于概率的精彩书籍，恰好适合这个水平。他以悠闲的步调覆盖了学生需要了解的所有重要主题，并提供了优秀的例子。我很遗憾，几年前我教授这门课程时，他的书还没有问世。—Ioannis Karatzas, Columbia Unive

这本书以悠闲的方式涵盖了一个完整学年概率课程的所有标准内容，重点是在研究生或高年级本科生高级课程中的金融分析应用。它融入了相当多的测度论和实分析，但以特别简单和直观的方式介绍了σ域、测度论和期望。每章都包含大量的例子和练习，丰富了教材的呈现。Walsh是这个学科的一位大师，他写了一本关于概率的精彩书籍，恰好适合这个水平。他以悠闲的步调覆盖了学生需要了解的所有重要主题，并提供了优秀的例子。我很遗憾，几年前我教授这门课程时，他的书还没有问世。—Ioannis Karatzas, Columbia Unive

本书主要内容包括:基本概念、线性规划、线性搜索与信赖域方法、无约束最优化方法、线性与非线性最小二乘问题、二次规划、约束最优化的理论与方法等。全书深入浅出,理论、计算与应用相结合,尽可能避免较深的数学推导和证明。每章后面都有一个小结,并附有习题,易于教学。本书可作为信息与计算科学、数学与应用数学、统计学、运筹学、管理科学与工程、计算机、经济与金融，以及有关理工科专业的本科生和研究生的教材或教学参考书，亦可作为具有高等数学和线性代数基础的科技人员自学参考。

本书主要内容包括:基本概念、线性规划、线性搜索与信赖域方法、无约束最优化方法、线性与非线性最小二乘问题、二次规划、约束最优化的理论与方法等。全书深入浅出,理论、计算与应用相结合,尽可能避免较深的数学推导和证明。每章后面都有一个小结,并附有习题,易于教学。本书可作为信息与计算科学、数学与应用数学、统计学、运筹学、管理科学与工程、计算机、经济与金融，以及有关理工科专业的本科生和研究生的教材或教学参考书，亦可作为具有高等数学和线性代数基础的科技人员自学参考。

本书依据非数学类专业概率论与数理统计课程的教学基本要求和大纲，参照近年来概率论与数理统计课程及教材建设的经验和成果编写完成。在概念的引入以及方法的应用上注重“追本溯源、探新求实”；在知识点的讲解中采用一点多例的方式对重难点知识进行由浅入深的多角度刨析；二维码链接中增加了数学实验，用来培养学生的创新思维和实践动手能力。线上资源主要包括应用案例、章节测试、授课视频，以及配套课件、课程思政案例等。全书结构主次分明，语言表述通俗易懂，利于学生自主学习。本书主要内容包括概率论的基本概念、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、大数定律及中心极限定理、样本及抽样分布、参数估计、假设检验共八章。

本书依据非数学类专业概率论与数理统计课程的教学基本要求和大纲，参照近年来概率论与数理统计课程及教材建设的经验和成果编写完成。在概念的引入以及方法的应用上注重“追本溯源、探新求实”；在知识点的讲解中采用一点多例的方式对重难点知识进行由浅入深的多角度刨析；二维码链接中增加了数学实验，用来培养学生的创新思维和实践动手能力。线上资源主要包括应用案例、章节测试、授课视频，以及配套课件、课程思政案例等。全书结构主次分明，语言表述通俗易懂，利于学生自主学习。本书主要内容包括概率论的基本概念、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、大数定律及中心极限定理、样本及抽样分布、参数估计、假设检验共八章。

本书为高等学校的《应用数理统计》教材，主要内容包括抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析，共五章。每章含有常用统计软件数据分析操作简介，章末附有知识小结、疑难公式的推导与证明、有关数理统计发展史的课外读物、章节练习及习题讲解。本书包含教育、生物、经济等专业所需的数理统计知识，以及常用统计软件分析操作简介。

本书为高等学校的《应用数理统计》教材，主要内容包括抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析，共五章。每章含有常用统计软件数据分析操作简介，章末附有知识小结、疑难公式的推导与证明、有关数理统计发展史的课外读物、章节练习及习题讲解。本书包含教育、生物、经济等专业所需的数理统计知识，以及常用统计软件分析操作简介。