本书的主要内容包括计算思维概述、计算思维之抽象、计算思维之自动化、人工智能、GoogleBlockly语言程序设计等。本书以培养学生的计算思维能力为目标，以提高学生的创新能力和抽象思维能力为重点，培养学生从计算思维的角度理解计算学科的基本知识和方法，并用Blockly语言进行程序设计，使计算思维融入学生分析问题和解决问

本书是根据教育部高等学校统计学专业教学指导分委员会制定的《统计学专业教学规范(授经济学学位)》中提出的课程设置和教学内容纲要编写出版的系列教材之一。本书介绍数理统计学的统计思想、理论和方法，主要内容包括总体、样本、统计量等概念以及常用分布、点估计理论、假设检验、区间估计、线性模型以及统计决策理论和贝叶斯推断等。本书强调

本书通过经典的案例分析，翔实介绍在科学研究和数学建模竞赛中常用的优化控制方法，包括数学规划方法、网络优化、计算机仿真方法、智能优化算法、微分方程与模糊数学等。全书共5个部分25章，各自独立且相互补充，每一个案例均有详细的计算代码，便于读者自学与应用。

本书采用GUI界面操作与APDL命令相互对照的方式，从基础知识、专题技术两个层面详细地阐述ANSYS2020有限元软件的使用方法和技巧。本书自始至终采用实例作引导，内容系统完整，且每章又相对独立，是一本简明的ANSYS读本。全书分为基础知识和专题技术两部分，共22章。基础知识部分（第1～7章），讲解了使用ANSYS进行

本书从传统的数值计算技术到先进的多智能体模拟基础，均边展示Python程序，边对其进行了具体讲解。在第1章中，介绍了运用Python进行数值计算时普遍存在的注意点。在接下来的第2章和第3章中，作为传统的模拟技术，提到了运用微分方程式表示的物理现象模拟。在第4章中，提到了利用元胞自动机的模拟。第5章的主题是利用随机数进行

本书是概率论与数理统计课程的学习辅导书，内容包括：概率论的基本概念、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律及中心极限定理、样本及抽样分布、参数估计、假设检验等。每章均按章节顺序从基本概念、典型例题、综合练习三部分进行编写，并对典型例题进行了分析和详解.书后附有4套模拟试题，方便学生期末复习

本书主要介绍了统计和数据分析的基本知识、数据采集的操作、数据采集后的清洗加工操作、描述性统计分析、抽样估计分析、统计指数分析、相关与回归分析、时间序列分析、数据可视化展现，以及制作数据分析报告等内容。本书采用理论结合实战的方式，不仅介绍了数据分析的必要原理、方法，还充分结合了日常生活和工作中的案例，将理论加以实践和分析

《概率论与数理统计第二版》依据教育部高等学校大学数学课程教学指导委员会制订的《大学数学课程教学基本要求（2014年版）》，在第一版教材基础上，结合编者多年来教学改革研究的经验修订而成。《概率论与数理统计第二版》包括概率论和数理统计两个部分，概率论部分包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量

本教材主要内容包括线性规划、运输规划、决策分析、图与网络、对策论、组合优化、运筹学软件等章节，此外，还包括计算软件lingo的介绍和线性代数、概率统计等基础预备知识。

本书上一版的基础上，精简了部分章节的内容，对例题和习题进行了甄选优化，订正个别疏漏之处。全书主要包括随机事件及其概率、一维随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、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八章内容，书中添加二维码，在二维码中链接相关的内容资源与服务，引导读者在阅读时