《数值分析 习题精解及考研辅导（清华第5版）》是《数值分析》（第五版）配套的学习辅导书，习题涉及内容广，题型多，技巧性强，帮助同学们举一反三，触类旁通，开拓解题思路，更好地掌握数值分析的考试题型和解题方法。《数值分析 习题精解及考研辅导（清华第5版）》题目丰富，难度始终，以研究生入学考试的题目难度标准选题，循序渐进，在笔者的课程教学和考研辅导中都取得了很好的效果。

《最优化计算方法及其MATLAB程序实现》较为系统地介绍了最优化问题的基本理论和方法及其主要算法的MATLAB程序实现。关于无约束最优化问题，主要介绍了线搜索方法、梯度法、牛顿法、共轭梯度法、拟牛顿法、信赖域方法和最小二乘问题的数值解法。关于约束优化问题，主要介绍了最优性条件、线性规划的单纯形方法和非线性规划的可行方向法、罚函数法、二次规划问题和序列二次规划法等。设计的MATLAB程序有精确线搜索的黄金分割法和抛物线法，非精确线搜索的Armijo准则，梯度法，牛顿法，重开始共轭梯度法，BFGS算法，DFP算法，Broyden族方法，信赖域方法，求解非线性最小二乘问题的L－M算法，解约束优化问题的乘子法，求解二次规划的有效集法，SQP子问题的光滑牛顿法以及求解约束优化问题的SQP方法等。此外，书中配有丰富的例题和习题，可供学习者使用。本书既注重计算方法的实用性，又注意保持理论分析的严谨性，强调算法的思想和原理在计算机上的实现。
本书的主要阅读对象是数学与应用数学、信息与计算科学和统计学专业的本科生，应用数学、计算数学和运筹学与控制论专业的研究生，理工科其他有关专业的研究生。对最优化理论与算法感兴趣的教师及科技工作人员。

　　《博弈论与信息经济学：PBL教程》“以学生为中心”“以问题为导向”，注重培养学生专业素养，使学生自主地发现问题、解决问题，培养学生的创新思维，提高学生的学习能力。
　　《博弈论与信息经济学：PBL教程》共分8章，主要包括绪论、完全信息静态博弈、完全信息动态博弈、不完全信息静态博弈、不完全信息动态博弈、委托一代理理论、逆向选择和道德风险、信息传递和信息甄别等内容。
　　《博弈论与信息经济学：PBL教程》可作为普通高等院校和高职高专院校经济、管理类专业经济博弈论、信息经济学相关课程的教材，也可作为博弈论与信息经济学爱好者的参考用书。

本书共分为七章，内容包括函数、空间解析几何、极限与连续、导数与微分及其应用、积分及其应用、多元函数微积分、线性代数基础等。

对于设计学的本科及研究生，在提高专业文献阅读能力的同时，还特别需要有效地运用英语了解设计学领域最新发展动态，而本书正是一本融实用性和前瞻性于一体的教学用书。本教材共分8章，内容包括艺术设计构思与构成专题、艺术设计与多元文化专题、欧美设计经典文献专题、艺术设计评论专题、创新设计与获奖作品专题、欧美设计大师专题、艺术设计与环保材料专题、艺术设计流程与管理专题等。本书的写作目的是使学生对设计学英语理论体系有一个总体的认识，旨在培养和提高读者的设计英语运用能力。本书可作为高等院校设计学、艺术学等专业的双语教学用书，也可供其他艺术设计相关专业参考使用。

本书的主要内容共有九个实验。实验一R语言简介；实验二确定性时间序列模型；实验三至实验六分别介绍关于平稳性时间序列数据的建模步骤；实验七时间序列波动性分析实验；实验八是单变量时间序列建模综合实验；实验九是多变量时间序列建模实验。

　　李树有、徐美进、刘秀娟编的这本《应用数理统计》共分六章，介绍了数理统计的基本理论和基本方法，内容包括概率论基础知识、*变量的分布及性质、分布参数的估计方法、参数与非参数假设检验、回归分析、统计决策理论与贝叶斯估计等。
　　本书作为工科类硕士研究生的教材，可作为管理、经济与金融类、理学类、农学类、医学类等专业本科生、研究生的教材或教学参考书，也可供从事相关工作的技术人员参考。

　　本书介绍了弹性力学的基本理论；以三节点三角形单元为例详细阐述了有限元亨法的基本概念、原理和程序设计；介绍了单元和形函数的构造、轴对称问题有限己、杆系结构有限元、空间问题有限元、等参元和ANSYS程序应用。 。
　　本书可以作为工程力学、结构工程等专业研究生教材，也可作为土木建筑、道各桥梁、水利、机械、车辆等专业本科学生选修教材。本书还可供有关专业的教师、

　　《概率论与数理统计（第2版）/新世纪高等学校教材》主要内容包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、随机向量及其独立性、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、参数估计、总体参数的区间估计、总体参数的假设检验、两个总体的统计推断、线性回归分析与方差分析初步。
　　《概率论与数理统计（第2版）/新世纪高等学校教材》可作为应用型高校工科、经济、管理本科生概率论与数理统计课程的教材。教材中标记“*”的内容供对数理统计有要求的专业或者有兴趣的读者参考选用。

      具有复杂分层结构的数据在现实生活中很普遍，剖析这类数据，发现该类数据表象下的潜在规律对于统计学等科研领域很有意义。本书致力于介绍复杂分层数据分析的前沿知识，侧重于算法、仿真与实证研究，主要包括两大块内容：分位回归与分层—分位回归。
      本书可作为统计学及其相关领域大学生、研究生的教学参考书，亦可供教师和科技人员参考。

    本书从概率统计和编程两方面，由浅入深地指导读者如何对实际数据进行贝叶斯统计。全书分成三部分。第1部分为“基础篇：关于参数、概率、贝叶斯法则及R软件”;第2部分为“用于二元比例推断的基本理论”;第3部分为“广义线性模型的应用”.内容包括贝叶斯统计的基本理论、实验设计的有关知识、和以层次模型和马尔可夫链。蒙特卡罗方法（MCMC）为代表的复杂方法等；同时覆盖所有需要用到非贝叶斯方法的情况：t.检验、方差分析（ANOVA）和ANOVA中的多重比较法、多元线性回归、Logistic回归、序列回归和卡方（列联表）分析。针对不同的学习目标（如R、BUGS等）本书列出了相应的重点章节，整理出了贝叶斯统计中某些与传统统计学可做类比的内容，方便读者快速学习。

本书是高等学校非数学专业的概率论与数理统计课程的教材。本书共11章, 内容包括: 随机事件及其概率, 随机变量及其分布, 随机向量及其分布, 随机变量的函数及其数值模拟, 随机变量的数字特征, 大数定律与中心极限定理, 样本与抽样分布, 参数估计, 假设检验, 一元方差分析与回归分析, 概率统计的MATLAB命令实现。

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