"本书涵盖概率论与统计学基础理论及应用实例，共九章，包括随机事件与概率、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、抽样分布、参数估计、假设检验、回归分析等内容。
每章配备知识点思维导图、学习目标和重难点，结合实际案例分析和微课视频讲解，强化理论与现实联结；配套数学实验及模型采用Python编写，培养“学数学、用数学”能力。书中穿插概率统计人物名言、趣闻故事，拓展视野并提升兴趣；每章附历年考研题选讲，助力深化理解与应试。"

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每章配备知识点思维导图、学习目标和重难点，结合实际案例分析和微课视频讲解，强化理论与现实联结；配套数学实验及模型采用Python编写，培养“学数学、用数学”能力。书中穿插概率统计人物名言、趣闻故事，拓展视野并提升兴趣；每章附历年考研题选讲，助力深化理解与应试。"

本书以经济、管理、气象、医学、工业生产、金融等活动中产生的时间序列数据为对象，运用数学和统计学方法，进行时间序列的时域和频域分析。本书将理论分析与数据案例相结合，从传统经典时间序列模型到现代机器学习、深度学习、强化学习与时间序列数据融合，按由浅入深的方式编写而成。本书有配套PPT课件、教学大纲、案例数据、R代码等教学资源，智慧树平台有教学视频和练习题，提供多源、丰富的辅助学习工具。本书可以作为统计学、数据科学等相关专业本科生、硕士生学习相关课程的教材，也可以作为企业、政府等相关人员学习预测和决策方面知识的参考书。

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本书涵盖全国各高校的考试内容，包括线性规划与单纯形法、对偶理论和灵敏度分析、运输问题、目标规划、整数规划、非线性规划、动态规划、图与网络优化、网络计划与图解评审法、排队论、存储论、对策论、单目标决策等。

本书涵盖全国各高校的考试内容，包括线性规划与单纯形法、对偶理论和灵敏度分析、运输问题、目标规划、整数规划、非线性规划、动态规划、图与网络优化、网络计划与图解评审法、排队论、存储论、对策论、单目标决策等。

本书主要包括一元函数的极限与连续、导数与微分、微分学的应用、不定积分、定积分及其应用、常微分方程、空间解析几何初步、多元函数微分学、无穷级数、Python在高等数学中的应用，还附有可单独分拆的习题集，书末附参考答案。

本书主要包括一元函数的极限与连续、导数与微分、微分学的应用、不定积分、定积分及其应用、常微分方程、空间解析几何初步、多元函数微分学、无穷级数、Python在高等数学中的应用，还附有可单独分拆的习题集，书末附参考答案。

本书系统地介绍了三类重要偏微分方程的推导过程、理论基础及其数值求解方法，旨在为读者提供一本从理论推导到实际应用无缝衔接的教材。作为描述物理现象、工程问题中空间和时间变化规律的数学模型，偏微分方程在自然科学和工程技术中都具有重要的核心地位和广泛的应用价值。本书介绍了偏微分方程的基本概念，通过生动的物理和工程实例展示了如何从实际问题中抽象出偏微分方程模型，如波动方程、热传导方程、流体力学方程组等；详细介绍了几种经典的解析求解方法，包括分离变量法、行波法、积分变换法和Green函数法等。这些方法各具特色，适用于不同类型的偏微分方程，通过具体例子和详细的推导步骤，使读者能够深入理解并掌握这些方法的精髓。鉴于大多数偏微分方程难以找到解析解，本书给出了求解三类典型方程的两种主要的数值求解方法—有限差分方法和有限元方法，概述了数值方法的基本框架，包括离散化原理、误差估计、收敛性分析等关键概念，每种方法均辅以具体的算例和编程实践，可以帮助读者掌握数值求解偏微分方程的实际操作过程。虽然篇幅有限，但力求简洁明了地阐述这两种方法的基本原理、实现步骤和适用范围。

本书系统地介绍了三类重要偏微分方程的推导过程、理论基础及其数值求解方法，旨在为读者提供一本从理论推导到实际应用无缝衔接的教材。作为描述物理现象、工程问题中空间和时间变化规律的数学模型，偏微分方程在自然科学和工程技术中都具有重要的核心地位和广泛的应用价值。本书介绍了偏微分方程的基本概念，通过生动的物理和工程实例展示了如何从实际问题中抽象出偏微分方程模型，如波动方程、热传导方程、流体力学方程组等；详细介绍了几种经典的解析求解方法，包括分离变量法、行波法、积分变换法和Green函数法等。这些方法各具特色，适用于不同类型的偏微分方程，通过具体例子和详细的推导步骤，使读者能够深入理解并掌握这些方法的精髓。鉴于大多数偏微分方程难以找到解析解，本书给出了求解三类典型方程的两种主要的数值求解方法—有限差分方法和有限元方法，概述了数值方法的基本框架，包括离散化原理、误差估计、收敛性分析等关键概念，每种方法均辅以具体的算例和编程实践，可以帮助读者掌握数值求解偏微分方程的实际操作过程。虽然篇幅有限，但力求简洁明了地阐述这两种方法的基本原理、实现步骤和适用范围。

本书内容分为两部分：概率论和数理统计，概率论部分主要介绍随机事件、随机变量、概率分布、数字特征、大数定律及中心极限定理等基本概念和性质；数理统计部分主要介绍样本分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析等统计方法。

本书内容分为两部分：概率论和数理统计，概率论部分主要介绍随机事件、随机变量、概率分布、数字特征、大数定律及中心极限定理等基本概念和性质；数理统计部分主要介绍样本分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析等统计方法。