本书依据《中等职业学校数学课程标准（2020年版）》编写，结合数学基础模块（下）的内容，配以同步练习，设有内容提要、同步精练、能力提升、挑战真题等板块，所有习题都配有答案。内容提要部分，根据教材章节的知识点用文字描述或公式表达或表格归纳进行梳理，简洁明了，重点突出；同步精练部分，与数学课程标准水平一、水平二相对应，分别设计了同步精练一与二，创新情境题目，强调习题有梯度，由浅入深，以满足不同层次学生的需求；能力提升部分，在同步精练的基础上作进一步的拓展，特别注意与各地的对口高考相结合，突出数学核心素养考查；挑战真题部分，精心挑选了全国各地历年对口高考或学业水平考试的真题，让学生提前热身，提高学生的自信心。

《数学与社会》广泛地论述了数学与社会这个非常大的问题。分析了数学在社会中的地位、作用，尤其是对整个科技的发展所起的推动作用。同时，还介绍了许多数学家的数学生涯。对日常生活中的数学和社会生产中的数学，以及发展数学所必需的社会条件，作者都发表了许多独特的见解，读后颇有新鲜感。

本书旨在以丰富的实例讲解数学建模的一般步骤、基本方法和基本技巧，内容涉及数学模型的概述、初等方法建模、应用高等数学建模（侧重微分方程建模）、层次分析方法建模、离散方法建模（含组合优化建模、线性规划建模、差分方法建模、最小覆盖方法建模）、聚类分析方法建模、对策和决策方法建模、交通流模型及稳定性问题的探讨。附录中给出了2014年美国大学生数学建模特等奖和SIAM奖优秀论文、2019-2020美国大学生数学建模一等奖优秀论文，2020年中国大学生数学建模全国一等奖优秀论文。本书可作为数学各专业《数学模型》必修课程的教材，也可作为面向各专业的通识课《数学建模》和面向数学建模竞赛的辅导教材。

《数学之美》从几个著名数学问题出发，深入浅出地讲解了与我国初高中的教学实际紧密联系的数学知识，并把知识内容与数学核心素养结合起来。在这条知识主线的周边，穿插介绍知识内容的历史发展过程，对相关数学分支在数学史上的地位进行深入思考，并辅之以数学文化、趣味知识、数学游戏、数学悖论等茂盛枝叶。全书共6章，第1章介绍无处不在的杨辉三角；第2章介绍当我们谈论正方体时，我们能够谈论些什么；第3章介绍了神奇的 2；第4章介绍斐波那契数列与黄金分割；第5章介绍圆锥曲线面面观；第6章介绍感悟数学的魅力与威力。《数学之美》根据中学生的实际需要，并结合 500多幅精美的插图进行讲解，全书讲解清晰自然、特色鲜明，非常适合初高中学生、初高中数学教师、数学爱好者阅读。

本书主要介绍常微分方程的初等积分法、基本理论、定性和稳定性理论的基本内容具体包括常微分方程的初等解法、解的存在 性定理、高阶微分方程、线性微分方程组、定性和稳定性理论初步等本书各节配有习题并附参考答案，个别习题还有提示，书末附录介绍了Maple在常微分方程中的应用本书可作为高等学校数学专业常微分方程课程的教学用书或参考书，亦可供其他理工科专业选用，也可供其他希望了解常微分方程的读者及相关专业人员参考

近来，被称为“数据科学家”的研究者备受关注，充分运用数据进行分析，变得越 来越重要。这种活用数据的基础便是“统计与概率”。《BR》统计与概率，不仅对于研究者，对于生活在现代社会的所有人来说都是可以在现实 生活中发挥重要作用的知识。在日常生活中，正确解读数据，从而进行合理的判断，也 是依靠概率和统计的思考方法。《BR》在本书中，以我们身边的话题作为案例，介绍以统计与概率为基础的重要数学方法， 并对于因人工智能的蓬勃发展而备受瞩目的“贝叶斯统计”，也介绍其思考方法与应用实 例。此外，本书还对概率论起源于 17 世纪欧洲的博彩问题，以及“统计大师”汉斯·罗 斯林博士的访谈、随机和随机数的深奥的问题等进行了介绍，希望与读者一同洞悉统计 与概率的本质。

说到三角函数或正弦、余弦、正切等，为了应付考试而死记硬背公式但并不十分明白的人也不在少数。也有人明明学习了，但觉得在生活中一次也没有用到过三角函数。《BR》其实人们生活在现代社会，肯定受到过三角函数的“恩惠”。因为从网络上的动画制作到地震速报，很多技术的基础都是三角函数。《BR》本书通过对三角函数的起源与使用方法，以及从三角函数中诞生的实用数学的“代表选手”——“傅里叶分析”的原理等进行挖掘，形成了内容较为充实的一册“三角函数”科普读物。《BR》第一章在说明三角函数之前，对三角形的性质及使用方法，以及三角函数的起源进行介绍；第二章则对三角函数的基础知识（三角比）进行清晰的解释；在第三章中介绍了相关的重要定理并对古代数学家进行的三角函数研究进行介绍；在第四章中脱离“三角形”的束缚，对三角函数的定义进行扩展，可以通过三角函数来表示“波”的性质；第五章则从 0开始对“傅里叶分析”进行介绍；第六章中则逼近由三角函数和“虚数”所交织出的更为深奥的三角函数世界，进一步介绍了三角函数的“伙伴函数”。

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自然图像、高光谱图像、医学图像、视频以及社交网络数据本质上都属于多模态数据，张量是多模态数据的自然表示形式. 近十余年来，张量学习的研究引起了国内外研究者的广泛关注，并取得了一批非常优秀的成果，被广泛应用于机器学习、模式识别、图像处理、计算机视觉、数据挖掘以及社交网络分析等领域。本书从张量的基本概念和代数运算出发，基于多元统计分析和小样本学习理论的两条主线，详细归纳和总结了国内外研究者在张量分解、张量子空间学习、有监督张量学习、带噪声和缺失数据的张量子空间学习、张量子空间学习在图像补全和去噪中的应用、张量子空间学习在数据挖掘中的应用等方面取得的**成果。

本书采用以问题与分析的形式解答理工科院校高等数学教学中常见的典型问题，对每章在教学和学习中出现的典型问题给与了详细的分析和解答，对部分重要的知识点进行了拓展，具体内容包括函数、极限与连续，一元函数微分学，一元函数积分学，微分方程，向量代数与空间解析几何，多元函数微分学，多元函数积分学，无穷级数等。