數(shù)據(jù)科學和機器學習已經(jīng)深度融合到我們生活的方方面面，而數(shù)學正是開啟未來大門的鑰匙。不是所有人生來都握有一副好牌，但是掌握數(shù)學編程機器學習的知識絕對是王牌。這一次，學習數(shù)學不再是為了考試、分數(shù)、升學，而是投資時間、自我實現(xiàn)、面向未來。為了讓大家學數(shù)學、用數(shù)學，甚至愛上數(shù)學，在創(chuàng)作時，作者盡量克服傳統(tǒng)數(shù)學教材的各種弊端，讓

本書是國家自然科學基金委員會青年項目（12001517）：基于隨機矩陣理論的高維時間序列檢驗與估計成果。傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法常常在高維度數(shù)據(jù)下失效，因此統(tǒng)計學研究者提出了各種適用于高維度數(shù)據(jù)的方法，其中譜分析是一個強有力的工具。在經(jīng)濟等領(lǐng)域，非平穩(wěn)時間序列型數(shù)據(jù)極為常見，但目前針對非平穩(wěn)時間序列譜分析的統(tǒng)計學研究還非常少見，

本書的主要內(nèi)容是概率論和統(tǒng)計學，包括隨機事件和概率、隨機變量及其分布、數(shù)字特征和大數(shù)定律、統(tǒng)計學概論、統(tǒng)計資料的搜集與整理、統(tǒng)計資料分析所需要的基本指標和統(tǒng)計資料分析方法共7個模塊。每個任務后配有能力訓練，可幫助學生及時鞏固所學知識，同時配有拓展延伸閱讀材料，通過數(shù)學文化、時事案例等內(nèi)容的滲透，落實立德樹人的根本目的。

本書內(nèi)容包括：函數(shù)、極限與連續(xù)性，導數(shù)與微分，導數(shù)的應用，不定積分，定積分及其應用，常微分方程，MATLAB基礎(chǔ)及其應用。

本書在內(nèi)容編排方面注重基本概念的闡釋選取了許多應用性例題與習題，力求解題思路簡明清晰，解題方法富有啟發(fā)性。全書共九章前五章為概率論部分，主要敘述多種概率分布及其性質(zhì)，后四章為數(shù)理統(tǒng)計部分，主要敘述參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、回歸分析與方差分析。書中每章后面都配有習題，供復習鞏固本章內(nèi)容所用。書末附有函數(shù)分布表和參考答案供讀者參

本學習指導書是根據(jù)應用數(shù)學課程教學需要結(jié)合軍士學員實際數(shù)學基礎(chǔ)水平編寫的。學習指導書分為初等數(shù)學、應用數(shù)學兩部分，其中初等數(shù)學針對學員數(shù)學基礎(chǔ)水平薄弱，為使其快速達到學習應用數(shù)學數(shù)學基礎(chǔ)而編寫，內(nèi)容包括計算基礎(chǔ)、方程與不等式以及函數(shù)初探三部分；應用數(shù)學部分針對學員學習過程中重難點加以解釋和訓練，內(nèi)容包括集合與函數(shù)、極限

本書是在天津市精品課“系統(tǒng)工程與運籌學”（2007年）配套教材的基礎(chǔ)上，重新編寫的一本教材，是天津市一流課程“系統(tǒng)工程與運籌學”（2020年）的完善版課程內(nèi)容。本書內(nèi)容包括：系統(tǒng)與系統(tǒng)科學方法論、系統(tǒng)工程與系統(tǒng)工程方法論、系統(tǒng)工程的主要方法、靜態(tài)線性系統(tǒng)最優(yōu)化模型及求解方法、靜態(tài)非線性系統(tǒng)最優(yōu)化模型及求解方法、圖與網(wǎng)絡(luò)

本書共6章，緒論介紹了多目標優(yōu)化問題的概念，并梳理了各種智能優(yōu)化算法的基本思想和原理；第2章介紹了多目標進化算法的研究現(xiàn)狀、算法原理、算法一般框架及算法性能評價指標；第3章介紹了目前提出的幾種經(jīng)典多目標進化算法的基本原理和流程；第4章針對智能倉儲系統(tǒng)中的任務分配問題，提出了一種利用非支配排序和maximin適應度函數(shù)的

本書的目的是通過以一種清晰和令人愉快的方式解釋理論計算機科學的深刻思想來彌合這兩個差距，使非計算機科學家和最終想要了解他們的形式主義實際上在講述什么的計算機科學家能夠理解它們。本書通過幾個經(jīng)典的計算問題：哥尼斯堡七橋問題、漢密爾頓路徑問題、整數(shù)分解和國際象棋問題，淺探計算的魅力。

回歸分析是統(tǒng)計學中一個非常重要的分支，在自然科學、管理及社會經(jīng)濟等領(lǐng)域有著非常廣泛的應用。本書是針對統(tǒng)計學專業(yè)和財經(jīng)管理類專業(yè)教學的需要而編寫的。本書寫作的指導思想是在不失嚴謹?shù)那疤嵯�，明顯不同于純數(shù)理類教材，努力突出實際案例的應用和統(tǒng)計思想的滲透。由于R語言已風靡全球，在統(tǒng)計方法的應用中運用R語言也被越來越多的中國學