《概率论与数理统计》以高等学校应用型创新型人才培养为目标，强调概率论与数理统计的应用性，主要内容包括概述、概率论的基础、随机变量的概率分布及数字特征、几种常见的概率分布、统计量的分布、参数估计、假设检验、线性回归模型等。读者学习该书的主要理论只要具有一元微积分的数学基础即可。该书在知识体系上突出问题导向，章节内容从经典问题（实践中的概率或统计）人手，配以分析过程，通俗易懂；理论部分从具体到抽象，由易到难，分散了难点；重要计算给出了Excel实例，为大数据的应用奠定了坚实基础；每章小结给出本章知识结构图，从宏观上展示了知识结构体系；每章习题配备应用案例，要求读者在宏观上理解和运用本章知识，突显学有所用。《概率论与数理统计》可供高等学校经济管理类专业学生选用，也可供理工科学生及有关从事经济管理人员参考。

本书是一本教人如何学习概率论与数理统计的书，它的关注点不是定义、定理、性质，以及后两者的证明，而是以一道道具体的题为切入点，揭示数学问题的内在逻辑和方法选择的前因后果。它既可以帮助初学概率论与数理统计的本科生学好该课程，也可以用作复习考研数学的参考书。 本书包含随机事件和概率、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、数理统计五章内容，详细阐述了15个问题、74道例题，囊括了各类概率论与数理统计教材的主要内容，以及全国硕士研究生招生考试数学一、数学三的全部考点。

线性代数是研究线性空间和线性变换的理论，是处理线性问题的重要工具.《线性代数》是依据教育部颁发的教学大纲，参考大量国内外相关教材，并结合编委会成员多年来在线性代数教学中的实践经验编写而成.　《线性代数》共六章，内容包括：矩阵、行列式、线性方程组、矩阵的特征值与特征向量、二次型、线性空间与线性变换.每节配有适量习题，每章配有复习题，书末附有习题参考答案.《线性代数》脉络清晰，以矩阵为线索并贯穿《线性代数》始末，内容深入浅出，简洁易懂.

本书是针对高等学校理工科及经济管理类各专业“概率论与数理统计”课程编写的教材．本书共8章，主要内容包括：概率论的基本概念、随机变量及其概率分布、二维随机向量及其概率分布、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理、数理统计学的基本概念、参数估计、假设检验．每节穿插练习题，每章附有习题，书末附有练习题、习题参考答案，以及常用的概率分布表．为方便学习，编者对书中主要内容和部分习题制作了学习视频和讲解视频．本书结合教学实际，选材适当，便于教师教学和学生自学．本书可作为高等学校工科、理科（非数学类专业）及经济管理类各专业的教材和研究生入学考试的参考书，也可供工程技术人员、科技工作者参考．

本书主要讲授连续函数的一致逼近、最佳逼近的存在性和性、内积空间中的逼近、线性切比雪夫逼近、Lq空间内的逼近、最佳多项式逼近的收敛性以及有理函数逼近等。具体包括：伯恩斯坦定理、科罗夫金定理和谢弗定理、周期逼近、贝塞尔曲线、贝塞尔曲面、交错定理、哈尔条件、雷米兹交换算法、Padé逼近和Malhey逼近等。本书适当减少抽象理论和冗长的证明，强调计算及应用，适当突出“实变函数与泛函分析”课程内容在逼近论中的应用。 本书可作为理工科本科高年级学生教材，也可作为理工科研究生、教师、科研人员及工程技术人员的参考用书。

本书是针对高等学校理工类与经济管理类专业“线性代数”课程编写的教材，本书共8章，主要内容包括：线性方程组与矩阵、方阵的行列式、矩阵代数、n维向量、向量空间、矩阵的特征值与特征向量、二次型、MATLAB软件在线性代数中的应用．每节中穿插有例题、练习题，每章末附有习题．书末附录包括：用逆序法定义行列式的值、习题参考解答．本书结合理工类与经济管理类专业的教学实际，注意理论和实际相结合，选材适当，体系新颖，论述严谨，条理清楚，对概念的解释透彻，便于教师教学和学生自学，本书可作为高等学校理工类与经济管理类本、专科“线性代数”课程的教材．

本书从刚进入大学的大一新生的知识结构和基础出发，以线性方程组为主线编写而成，内容包括线性方程组、矩阵、n维向量、线性空间与线性变换、矩阵的对角化、实二次型等线性代数的基本知识和理论.每章的内容以前情提要、正文部分和延展阅读的结构呈现，使学生明确知识点从哪里来，到哪里去，从而激发学生的好奇心和求知欲，便于学生更加主动地阅读和学习.书末还给出了利用数学软件解决线性代数应用中的实际问题的部分练习题.读者对每章的前情提要和延展阅读部分可自由取舍，不影响正文基本知识点的完整性.本书可作为高等院校各专业“线性代数”课程的教材，也可供教师备课和学生学习之参考.

本书为对基本概率论感兴趣的读者以及之前未接触过此方向的人提供了一个坚实的基础。通过对话的方式和详细的数学推导，在迷人的风格和信息丰富的讨论上取得了平衡。通过将读者沉浸在一个数学的世界观，让他们了解数学这一主题吸引人的所在。不是简单地写出和记忆公式，读者还将出来理解这些公式的含义，以及何时使用和如何使用它们。

本书系统地介绍了数值分析的基本概念、基础理论、基本数值方法和具有实际应用背景的数值方法的实现过程。主要包括：数值计算基础、解非线性方程的数值方法、解线性方程组的直接方法、多项式逼近和插值法、逼近理论与最小二乘法、解线性方程组的迭代法、数值微分与数值积分、解非线性方程组的数值方法、矩阵特征值与特征向量的近似计算、常微分方程数值解法、Matlab与科学计算。 本书可作为高等学校理工科研究生数学类基础课程“数值分析”及数学、计算机类、信息类专业本科生算法类课程“数值分析”的课程用书，亦可供相关科研人员参考。

本书是根据教育部高等学校教学指导委员会制订的新的本科数学基础课程教学基本要求编写的，包括行列式、矩阵、线性方程组、方阵的特征值与特征向量、二次型和MATLAB实验共六章.每章都配有丰富的典型例题和充足的习题，书末附有部分习题参考答案. 本书适合作为高等学校理工科各专业线性代数课程的教材，也可供相关科研人员参考.