多元统计分析是农学、医学、工程学、气象学、地质学、心理学等众多科学的问题的基本研究方法之一，在生产及实际生活中有重要的应用价值。随着计算机技术的飞速发展和人们收集到的数据维数据分析是，会有较大且不能容忍的误差。因此，大维构架下的统计问题与统计方法的研究迫在眉睫。假设检验中的均值向量检验以及方差齐次性检验是统计分析中的一个重要问题。本书建立了相应的统计量，提出了大维构架下均值向量以及协方差矩阵齐次性检验的优越的检验方法。

本书是作者继《做成本会计应知应会150问（第二版）》后的又一力作。围绕如何做好成本精细化核算和研发支出精细化核算两条主线，对成本核算过程中存在的问题逐一剖析，并且介绍了具体的解决方案，保证产品成本核算准确。特点如下：1.结合管理会计理念、内部控制化核方法等，阐述精细化核算思路;2.分享大量案例、工具模型，推动成本管理实践; 3.分析主要业务内部控制风险点，帮助企业降本增效。

本书是作者在多年讲授数学分析、数学分析选讲、考研数学材料的基础上。多次修订而成的。本书主要包括函数与极限、一元函数微积分、多元函数微积分、无穷级数理论等内容，共 18 讲，每讲分五个板块，分别由背景简介、内容聚焦、解惑释疑、习题精练、习题解析组成。本书系统全面，例题丰富，思路新颖，注重基础，适用于高等院校数学类各专业的学生学习数学分析课程及报考研究生复习使用，也可供从事数学分析教学的年轻教师参考。

WHEN THIS BOOK WAS FIRST CONCEIVED （MORE THAN 25 YEARS AGO）few mathematicians outside the Soviet Union recognized probability as a legitimate branch of mathematics.Applications were limited in scope，and the treatment of individual problems often led to incredible com-plications.Under these circumstances the book could not be written for an existing audience，or to satisfy conscious needs.The hope was rather to attract attention to little-known aspects of probability，to forge links between various parts，to develop unified methods，and to point topotential applications.Because of a growing interest in probability，the book found unexpectedly many users outside mathematical disciplines.Its widespread use was uncterstandable as long as its point of view was new and its material was not otherwise available.But the popularity seems to persist even now，when the contents of most chapters are avail-able in specialized works streamlined for particular needs.For this reason the character of the book remains unchanged in the new edition.I hope that it will continue to serve a variety of needs and，in particular，that it will continue to find readers who read it merely for enjoyment and enlightenment.Throughout the years I was the grateful recipient of many communica-tions from users，and these led to various improvements.Many sections were rewritten to facilitate study.Reading is also improved by a better typeface and the superior editing job by Mrs.H.McDougal： although a professional editor she has preserved a feeling for the requirements of readers and reason.The greatest change is in chapter Ⅲ.This chapter was introduced only in the second edition，which was in fact motivated principally by the unexpected discovery that its enticing material could be treated by elementary methods.But this treatment still depended on combinatorial artifices which have now been replaced by simpler and more natural probabilistic arguments.In essence this new chapter is new.Most conspicuous among other additions are the new sections on branching processes，on Markov chains，and on the De Moivre-Laplace theorem.Chapter ⅩⅧ has been rearranged，and throughout the book there appear minor changes as well as new examples and problems.I regret the misleading nature of the author index，but I felt obliged to state explicitly whenever an idea or example could be traced to a partic-ular source.Unfortunately this means that quotations usually refer to an incidental remark，and are rarely indicative of the nature of the paper quoted.Furthermore，many examples and problems were inspired by reading non-mathematical papers in which related situations are dealt with by different methods.（That newer texts now quote these non-mathematical papers as containing my examples shows how fast prob-ability has developed，but also indicates the limited usefulness of quotations.） Lack of space as well as of competence precluded more adequate historical indications of how probability has changed from thesemimysterious discussions of the twenties to its present flourishing state.For a number of years I have been privileged to work with studentsand younger colleagues to whose help and inspiration I owe much.Much credit for this is due to the support by the U.S.Army Research Office for work in probability at Princeton University.My particularthanks are due to Jay Goldman for a thoughtful memorandum about histeaching experiences，and to Loren Pitt for devoted help with the proofs.

本书的主要内容包括： 行列式与矩阵，向量，空间解析几何，线性方程组，线性空间与线性变换，矩阵的特征值与二次型，线性规划简介等。书中各章配有适量的例题和习题，并提供了一些知识点的延伸内容供读者自学。本书系统介绍了线性代数与空间解析几何的基本理论与基本方法， 强调代数与几何的结合与渗透，揭示两者间的内在联系， 尽可能通过较为直观的几何背景帮助学生理解深刻的抽象概念， 使学生掌握基本的代数和几何方法，为进一步学习后续的数学课程、计算机课程及其他各专业课程打下良好的基础。本书可作为高等学校理工类、经济管理类等专业的教材或教学参考书， 同时可供科技工作者阅读或考研学生参考，也可供各类成人教育及参加自学考试的学习者使用。

本书内容是依据教育部高等学校大学数学教学指导委员会制订的“经济和管理类本科数学基础课程教学基本要求”确定的。全书分为十二章，内容包括函数与模型，极限与连续，导数与微分，中值定理与导数的应用，积分，定积分的应用，向量代数与空间解析几何，多元函数微分学，重积分，无穷级数，微分方程和差分方程。本书在保持内容系统性和完整性的基础上，融入了Mathematica软件的内容，并以此为基础介绍了Mathematica软件在解决有关高等数学问题中的实际应用，使学习者在学习相关理论的基础上，可以轻松完成复杂计算和分析工作，实现理论与实践的有机结合；同时，本书还为学习者配置了数字化资源，包括重难点讲解视频、开篇讲解视频、Mathematica软件应用讲解视频、相关定理或性质的证明、数学演示实验、数学家小传、习题答案与提示等，便于学习者自主学习，提高学习效果。学习者可通过扫描二维码或登录数字课程平台，方便地获取相应资源。该书可作为高等学校经济、金融和管理类本科各专业高等数学的教材，也可作为其他非数学类本科各专业高等数学的教材或参考书。

《数论论文集：拉普拉斯变换和带有数论系数的幂级数（俄文）》是一部俄文版的数学论文集，书名或可译为 《数论论文集——拉普拉斯变换和带有数论系数的幂级数》。 《数论论文集：拉普拉斯变换和带有数论系数的幂级数（俄文）》作者为奥列格-别特鲁绍夫，他是物理数学科学副博士，毕业于莫斯科国立大学力学数学系研究生院，其学位论文题目为《收敛边界附近某些测度拉普拉斯变换的行为》，在《数学短文》、Acta Arithmetia、Bulletin Polish Acad.Sci.Math等期刊上发表多篇论文。 本论文集介绍的是一个较少被研究的课题——“收敛边界附近某些测度拉普拉斯变换的行为”，论文涉及在测度相当一般情况下的渐近估计，证明了如果实函数拉普拉斯变换满足某些条件，那么该函数允许进行双向的Ω-估计，这一估计取决于奇点附近拉普拉斯函数的行为。Ω-估计参数有效。所证明的Ω-估计是对于测度在相当一般情况的陶贝尔定理的类似物。变量更换后的幂级数是拉普拉斯变换的特殊情况。研究了带有参数的幂级数的渐近行为，该参数即变量趋向单位圆半径在单位根情况下的经典算数函数。首次获得了非平凡Ω-估计，其特点是带有参数的幂级数行为，该参数即变量趋向单位圆半径在单位根情况下的麦比鸟斯函数值。

本书根据理工类和经济管理类本科数学基础课程教学基本要求，参考《全国硕士研究生统一招生考试数学考试大纲》，结合编者多年的教学实践编写而成。全书共分六章，主要内容包括方程组与矩阵、行列式、向量组的线性相关性、特征值与特征向量、二次型、线性空间与线性变换。其中第一至五章（除小字内容外）符合教学基本要求，教学时数约34学时，小字内容可供学时较多的高校选讲或读者选读；第六章可供对数学要求较高的专业选用。每章配有小结与习题，习题分为两部分：第一部分基本题，包括填空题、选择题、计算题和简单证明题，第二部分是提高题，书后给出了基本题的参考答案及提高题的详细解答。附录中收集了2014年至2020年的考研真题，并给出详细解答。本书可作为高等学校理工类、经济管理类各专业线性代数的教材或参考书，也可以作为全国硕士研究生统一招生考试的数学辅导书。

概率论是数学学科里很基础、很年轻、应用很广泛的一门学科，它不仅和我们日常生活息息相关，更是当今大火的大数据和人工智能技术的基础。不学概率论，就没法看懂前沿科技，没法理解现实世界，更没法预知和抓住未来。 作者通过生活中的案例，从通识的视角，带读者学习正态分布、幂律分布、大数定律、贝叶斯计算、方差和期望，让这些内容不再是高深莫测的数学概念，而是你能运用于自己决策的数学工具。 只要会四则运算，你就能够通过这本书学会概率论的相关概念，培养概率论思维，并将其应用于日常生活中，提升决策能力。

常用不等式（第五版）