在中国科大“高等应用数学”课程讲义的基础上编写而成，是研究生从事科学研究的“入门”课。第1～3章主要介绍应用数学处理问题的思路，回顾大学数学基础并引出渐近分析方法；第4～5章通过案例介绍应用数学的分析过程；第6～7章介绍量纲分析和尺度化等数学问题的简化方法；第8～10章介绍正则摄动、奇异摄动、多尺度摄动等各种摄动方法；

本书是国家自然科学基金委员会青年项目（12001517）：基于随机矩阵理论的高维时间序列检验与估计成果。传统的统计方法常常在高维度数据下失效，因此统计学研究者提出了各种适用于高维度数据的方法，其中谱分析是一个强有力的工具。在经济等领域，非平稳时间序列型数据极为常见，但目前针对非平稳时间序列谱分析的统计学研究还非常少见，

本书首先概述了约束多目标优化算法的研究进展及存在的不足；然后介绍了智能优化算法的基本原理及框架；接着针对静态和动态的约束多目标优化问题，提出多种改进型的智能优化算法，对于每种新算法均以国际基准测试集进行测试，同时与国际上最新的同类算法进行比较分析和评价，总结算法的优越性，给出进一步研究方向；最后针对具体的电力系统动态环

本书系统地介绍了运筹学中最基本、应用最广泛的线性规划、整数规划、动态规划、图与网络分析、网络计划技术、存储论6个方面的内容，其中以线性规划为重点。全部内容深入浅出，图文并茂，注重理论联系实际，阐明各种方法的背景、应用条件及实际意义。书后还以附录形式给出了运筹学上机指导。为了便于读者全面掌握书中所教授的内容，每章后都配有

运筹学是现代数学的重要分支。《运筹学教程（第3版）》系统地介绍了运筹学中线性规划、运输问题、目标规划、整数规划、非线性规划、动态规划、图与网络分析、网络计划、排队论、存贮论、对策论、决策论的基本理论和方法．《运筹学教程(第3版）》结构严谨，条理清晰，理论与实际相结合，例题与习题难易适中，书后附有习题参考答案，便于教学或

本书是供概率论与数理统计专业研究生使用的教材，内容包括绪论、先验分布的选取、贝叶斯统计推断、贝叶斯统计决策、贝叶斯计算方法、贝叶斯大样本方法、贝叶斯模型选择和经验贝叶斯方法等。本书内容新、概念清晰、应用性强，前七章配备了大量的习题，最后一章是为对经验贝叶斯方法感兴趣的读者准备的研读材料，为这些读者尽快进入这一研究领域提

从数字生成视角出发，将单位根与确定数据生成过程融为一体，以经典单位根检验量为研究对象，结合Sootstrap检验方法，从理论证明、仿真模拟和实证分析3个层面展开，内容包括：PP、ADF、KSS3种检验模式下检验量分布；KPSS检验模式下模型误设与检验流程构建；递归均值调整检验功效与递归趋势调整检验；各种检验模式下的So

本书主要介绍了线性方程组的数值解法、非线性方程（组）的数值解法、数值逼近（包括插值、三次样条和B样条、最小二乘法、最佳平方逼近与最佳一致逼近）、数值微积分、常微分方程初值问题和边值问题的数值解法以及矩阵特征值、特征向量的数值解法等内容。

《应用概率与数理统计（第2版）》是按照高等院校教学指导委员会关于概率统计课程的教学基本要求编写而成的，全书共分8章，前3章为概率部分，内容包括随机事件及其概率、随机变量及其分布以及数字特征；第4～7章为数理统计部分，内容包括抽样分布、参数估计、假设检验、回归分析；第8章为Excel在统计分析中的应用。《应用概率与数理统

本书内容包括：如何应用Mathematica7做因式分解、数项求和、函数极限、不定积分、求解偏微分方程、求解线性方程组、计算矩阵的特征值和特征向量、矩阵分解、插值、拟合和统计等数学运算；如何用函数、数据、图元素画图；如何自定义函数和写程序构建程序包。