本书为 册，主要内容包括：函数、极限与连续，导数和微分，微分中值定理与导数的应用，不定积分，定积分，定积分的应用，MATLAB使用简介等七个部分。每个部分作为相对独立的一章。节后配有随堂练习与习题，随堂练习用于学生课堂练习，让学生多角度理解概念和前后知识的关联，习题用于学生课外作业。章后的“总结·拓展”是对本章的总结与典型习题的拓展，复习题用于学生对本章所学内容查漏补缺。

本书是根据编者多年来从事高等数学课程教学的实践经验，参照 的“工科类本科数学基础课程教学基本要求”编写的。全书分为上、下两册，共11章。上册内容包括函数、极限与连续，导数与微分，微分中值定理与导数应用，不定积分，定积分及其应用和微分方程。下册内容包括向量代数与空间解析几何，多元函数微分学，重积分，曲线积分与曲面积分，无穷级数等。全书每节都配有适量的习题，书末附有一些常用的数学公式、常用的曲线，以及部分习题参考答案或提示。本书既可作为高等学校工科类各专业的高等数学课程教材，也可供教师、工程技术人员以及报考工科各专业硕士研究生的考生选用或参考。

本书分七章，包括绪论、非线性方程（组）的数值解法、线性方程组的数值解法、矩阵特征值的计算、函数的数值逼近、数值微分与数值积分、常微分方程数值解等。本书涵盖了数值分析领域基本的、常用的知识和方法，并且在算法及应用上增加了新工科背景的较新内容。每章附有习题和上机实验题，以及结合正文内容的素养提升内容，涉及算法背后的历史、应用案例、人文素养等。本书适合作为普通高等院校数学专业“数值分析”课程、理工科院校高年级本科相关选修课程和研究生“数值分析”或“计算方法”课程的教材，也可作为高等院校“数学实验”课程的参考书，对从事科学计算的科技人员也有参考价值。

本书主要内容包括线性方程组的数值解法、非线性方程求根、多项式插值、**逼近、数值积分与微分、常微分方程初边值问题的数值方法、矩阵特征值问题的数值方法.除了以上基本内容，本书还介绍了当前广泛应用于实际问题的快速傅里叶变换、神经网络方法和随机模拟方法.读者通过对本书的学习和讨论，可以掌握设计数值算法的基本方法，为在计算机上解决科学问题打好基础.

本书根据 高等学校大学数学课程教学指导委员会制定的“大学数学课程教学基本要求”及 考试中心制定的“全国硕士研究生招生考试数学考试大纲”编写而成。全书共八章，其中前五章为概率论部分，后三章为数理统计部分。每节配有习题，每章结束对知识结构梳理，并配有综合练习题和习题参考答案，部分章含往届研究生招生考试试题。知识结构梳理和习题参考答案均以二维码的形式呈现。本书可作为高等院校理工类、经管类、农林类专业本科生的教材，也可作为研究生招生考试的参考书。

教材分 册和第二册，本书为第二册，主要内容包括：常微分方程、多元函数微积分简介、级数、矩阵与线性方程组、数学建模等五个部分。每个部分为相对独立的一章。节后配有随堂练习与习题，随堂练习用于学生课堂练习，让学生多角度理解概念和前后知识的关联，习题用于学生课外作业。章后的“总结·拓展”是对本章的总结与典型习题的拓展，复习题用于学生对本章所学内容查漏补缺。

本书是根据高等教育本科“线性代数”课程的教学基本要求，结合编者多年的教学经验编写而成的。全书共7章，主要内容包括行列式、矩阵及其运算、矩阵的初等变换与线性方程组、向量的线性关系、矩阵的特征值、二次型、线性空间与线性变换等。各章均配有典型例题及习题，书末附有习题参考答案。本书注重渗透数学思想方法，适当降低理论推导难度，在内容选择上突出精选够用，在语言表达上力求通俗易懂、深入浅出。本书可作为普通高等院校非数学专业“线性代数”课程的教材，也可作为科技工作者的参考书。

本书介绍一些典型的数值方法及其数学机理，内容包括：逼近论基础、数值积分、常微分方程数值解、线性系统与非线性系统的迭代法、矩阵特征值问题的数值方法等。同时，本书还介绍了一些典型数值方法的 发展和数值分析的 成果。本书可作为数学学科及计算科学与工程专业的教科书或参考书。

本书是根据高等学校计算机教育系列教材《离散数学（第3版）》（主教材）编写的配套指导用书。全书分为10章，每章包含内容提要、例题精选、应用案例、习题解答、编程答案5部分。内容提要简述本章的主要定义、定理和重要公式等；例题精选包括一些典型题目及其详细的分析解答；应用案例阐明相应章节的知识可以解决什么样的典型应用问题；习题解答包含与主教材配套的章后习题及答案；编程答案是第3版新增的内容。本书既可以作为主教材的配套教学用书，也可以单独使用，为学习离散数学的读者在解题能力和技巧训练方面提供有益帮助。

结构混合试验是将物理加载试验和数值模拟相结合来评估大型复杂土木结构地震反应和抗震性能的有效试验技术。本书较系统地阐述了土木工程结构混合试验模型更新方法基本理论主要研究成果。本书共7章。第1章概述了模型更新混合试验方法研究展;第2章论述了基于多步恢复力反馈的Runge- Kutta算法;第3章论述了基于神经网络在线模型更新方法;第4章论述了基于UKF模型参数更新方法;第5章论述了基于AUPF模型参数更新方法;第6章论述了基于模型更新的子结构拟静力混合试验方法;第7章论述了多尺度模型更新混合试验方法。