本书内容包含概率论与数理统计两部分。概率论部分包含随机事件与概率论基本概念、随机变量及其分布、多维随机变量、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定律。数理统计部分包含数理统计的基本概念、参数估计和假设检验。

本书共分10章，内容包括：随机事件与概率、一维随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计学简介、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析简介、R语言简介等。

本书包括行列式、矩阵和线性方程组、随机事件及其概率、随机变量及其概率分布和数字特征、二元关系与数理逻辑、图论基础等章节，每章配有习题和测试题，便于学生的学习和掌握。

本书内容包括概率论、统计推断两部分，内容紧密联系实际，例题丰富多样，便于自学。各章节有一定数量的习题，书后有答案或提示；综合练习中选用部分硕士研究生入学试题，以供考研学生参考，并附有SASSTAT程序使用简介和常用统计数表。

　　《数据包络分析方法与MaxDEA软件》通过方法介绍与软件操作相结合、数学模型与图示相结合的叙述方法，为广大DEA的应用者提供一本容易看懂、简单实用的指导书。同时在书中穿插了作者过去5年学习研究DEA的成果。
　　《数据包络分析方法与MaxDEA软件》第1章介绍了DEA的基本情况和MaxDEA软件的基本操作方法，第2章介绍了DEA基础模型（CCR和BCC），第3章介绍了DEA模型的规模收益类型与规模弹性的计算方法，第4章介绍了DEA模型的各种距离函数，第5章介绍了超效率模型并给出了VRS超效率模型无可行解问题的解决方案，第6章介绍了在DEA模型中对投入和产出指标的特殊处理方法，第7章是广义DEA模型，第8章是面板数据DEA模型。在各章中均包含了MaxDEA软件求解实例或详细操作方法。

　本书是同济大学计算数学教研室几位老师集体智慧的结晶，内容涉及数值计算的基本内容，如函数插值与函数逼近、线性与非线性方程(组)的求解、数值积分与微分、矩阵的特征值与特征向量的计算、常微分方程的近似数值解，还阐述了当今科学与工程研究中经常遇到的数值计算问题求解的新方法，如快速傅里叶变换、蒙特卡罗随机方法(高维积分计算)、数值求导的稳定算法、大型线性方程组的分块迭代算法等；在介绍一些重要的典型算法时，附上了在工程中广泛使用的MATLAB程序书后附有丰富的习题和数值实验题并提供了配套的习题解答。
　　本书适合作为高等院校本科生和工科研究生“数值计算”课程的教材，也适合相关科研人员参考。

　　《非参数统计(附光盘第2版应用统计学系列教材)》是非参数统计教材, 内容从经典非参数统计推断到现代前沿, 包括基本概念、单一样本的推断问题、两独立样本数据的位置和尺度推断、多组数据位置推断、分类数据的关联分析、秩相关和分位数回归、非参数密度估计、一元非参数回归和数据挖掘与机器学习共计 9 章. 本书配有大量与社会、经济、金融、生物等专业相关的例题和习题, 还配置了一些实验或案例. 方便结合 R软件进行探索、研究. 

　　《区间数决策集对分析》是把集对分析用于区间数决策方法与应用研究的第1本专著。主要内容是论述各种区间数决策问题如何应用集对分析的理论与方法，开展不确定性分析，以提高决策的科学性和实用性。全书共9章。第1章、绪论，区间数决策问题的引入与集对分析基本理论方法的介绍。第2章、狭义区间数、广义区间数、区间数的运算和系统性质。第3章、集对分析联系数及运算规则。第4章、区间数向联系数的转换。第5章、区间数的集对分析点及区间数值分布和区间套。第6章、集对分析在区间数多属性决策问题中的应用。第7章、集对分析在三参数区间数、四参数区间数、直觉模糊数多属性决策中的应用。第8章、多元联系数在区间数决策中的应用。第9章、展望。

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本书是国外介绍有限元方法的经典入门教程，主要介绍有限元方法的基本理论知识、一般原理、各类实体模型的问题求解和实际工业应用。本书内容丰富新颖， 涵盖了简单的弹簧和杆、梁的弯曲、平面应力／应变、轴对称、等参公式、三维应力、板的弯曲、热传导和流体介质、多孔介质、液压网络、电网和静电学中的流体流动、热应力、与时间相关的应力和热传导等，并由此引出有限元分析的高级课题。此外，本书还在不同阶段引入了弹性基本理论、直接刚度法、伽辽金残余法、最小势能原理、虚功原理等，以建立分析所需要的方程。

　　本书为《现代数值计算(第2版)》(ISBN 978-7-115-35993-3)的配套教材，是同济大学计算数学教研室老师集体智慧的结晶，全书内容包括主教材中习题的全部解答，同时给出了详细的求解过程；对于实验题，还给出了完整的MATLAB程序；最后提供了模拟试卷，并给出了参考答案。
　　本书适合作为本科生和工科研究生数值计算配套用书，也适合相关教学人员参考。

　　本书全面而系统地介绍了MATLAB算法和案例应用，涉及面广，从基本操作到高级算法应用，几乎涵盖MATLAB算法的所有重要知识。本书结合算法理论和流程，通过大量案例，详解算法代码，解决具体的工程案例，让读者更加深入地学习和掌握各种算法在不同案例中的应用。
　　本书共32章。涵盖的内容有MATLAB基础知识、GUI应用及数值分析、MATALB工程应用实例、GM应用分析、PLS应用分析、ES应用分析、MARKOV应用分析、AHP应用分析、DWRR应用分析、模糊逼近算法、模糊RBF网络、基于FCEM的TRIZ评价、基于PSO的寻优计算、基于PSO的机构优化、基本PSO的改进策略、基于GA的寻优计算、基于GA的TSP求解、基于Hopfield的TSP求解、基于ACO的TSP求解、基于SA的PSO算法、基于kalman的PID控制、基于SOA的寻优计算、基于Bayes的数据预测、基于SOA的PID参数整定、基于BP 的人脸方向预测、基于Hopfield 的数字识别、基于DEA的投入产出分析、基于BP的数据分类、基于SOM的数据分类、基于人工免疫PSO的聚类算法、模糊聚类分析和基于GA_BP的抗糖化活性研究。
　　本书适合所有想全面学习MATALB优化算法的人员阅读，也适合各种使用MATALB进行开发的工程技术人员阅读。对于相关高校的教学与研究，本书也是不可或缺的参考书。另外，对于MATLAB爱好者，本书也对网络上讨论的大部分疑难问题给出了解答，值得一读。

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