本书分为九章，内容包括运筹学概述、线性规划、对偶理论与灵敏度分析、整数线性规划、运输问题、目标规划、动态规划、图与网络分析、决策论等。

本书既介绍了经典概率极限理论的基本内容，也简要地介绍了现代概率极理论的主要结果，包含独立和理论、测度弱收敛理论、鞅的极限理论、强极限理论、B值空间中的概率极限理论等内容，附录中收集了常用的概率不等式。作者修订时特别介绍了极限理论发展的新情况，并注意降低难度，便于学生更好地把握理论基础。

《概率论与数理统计》主要介绍概率论与数理统计的基本概念、基本理论和基本方法。内容包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析等，每章配有习题、自测题及其参考答案。全书结构严谨，层次清晰，由浅入深，循序渐进，知识与背景相结合，理论、应用与实验相结合

《概率论与数理统计》是科技部创新方法工作专项项目子题“科学思维、科学方法在概率统计课程中的应用与实践”的研究成果，内容包括随机事件与概率、随机变量及其分布、二维随机变量及其分布数字特征和极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、线性统计模型。每章后配有习题，附录介绍了SAS软件，并给出部分例题的SAS参考程序和

《概率论与数理统计》遵循教育部高等学校大学数学课程教学指导委员会新修订的“工科类本科数学基础课程教学基本要求”，并参考教育部考试中心制定的“全国硕士研究生入学统一考试数学考试大纲”编写而成。《概率论与数理统计》知识体系相对完整，结构严谨，内容丰富，循序渐进，通俗易懂，例题丰富。《概率论与数理统计》共分为十章：前五章为概

本书主要包括五章概率论内容和三章数理统计内容.每章内容包括基本要求、内容提要、典型例题、历年考研真题、自测题，书中习题难易结合，有助于读者开拓思路加深理解，更好地掌握概率论与数理统计的基本内容和解题方法.书后附有三份综合练习题，并给出参考答案.

本书分上、下册出版。该分册为上册（数学规划部分），系统讨论了运筹学中数学规划问题的模型、原理和方法，内容包括绪论、线性规划、单纯形法、对偶单纯形法、运输问题、整数规划、目标规划、非线性规划、动态规划，各章均附有习题。本书在讨论运筹学原理和方法的基础上，突出了数学建模、算法原理与设计以及实际应用。全书结构严谨，逻辑清晰、

概率论与数理统计

本书主要针对模糊聚类算法中最经典的FCM算法进行了系统分析，并对原始算法进行了改进，将经典的FCM算法和改进的FCM算法应用图像识别、数据聚类和软件测试等不同领域。全书共分7章，第1章介绍了聚类分析发展背景和基础概念；第2章介绍了模糊理论基础知识及模糊聚类分析的方法和应用；第3章介绍了模糊C均值算法的理论知识和研究现状

本套教材分为上、下两册。应用数学(第二版·下册)涵盖了向量与空间解析几何、多元函数微积分学、无穷级数、数学软件包等内容。书后附有初等数学常用公式、节后练习题、章后总习题参考答案及提示供读者参考。