本书内容包括：概率空间与随机变量、数字特征与极限理论、随机过程的基本概念、随机分析与随机微分方程等。
本书系统深入地介绍了如何用随机模拟方法求解经典和量子耗散系统的问题及其策略，全书分两大部分，第一部分为经典随机系统，第二部分为量子耗散系统。本书从基础到前沿阐明了处理随机问题的行之有效的方案，也包含了作者多年科研与教学的体会。
《概率论与数理统计（第2版）》共分10章。前4章介绍了随机事件及其概率、随机变理及其分布、随机变量的数学特征以及大数定律与中心极限定理的内容。第5章至第8章介绍数理统计学的有关内容，主要包括数理统计的基本概念与抽样分布、参数估计、假设检验及回归分析等内容。最后两章介绍随机过程的基本概念和平稳过程的基本知识。各章均配有习
本书主要是针对一般大学本科生学习概率统计的需要而编写的，适用于大学本科理工、管理、经济等各类专业。其特点是适当压缩概率论中较繁难的部分，注重对解决实际问题能力的培养，以及增加数理统计中的基本思想、推断方法等方面的描述，力争使读者在有限的学习时间内对概率统计这门课程有较全面的了解。本书力求做到重点突出，难点分散，文字通顺
《微分方程数值解法（第4版）》是编者在《微分方程数值解法》（第三版）的基础上修订而成的。本次修订的宗旨是加强方法及其应用，考虑到不同院校的需要，仍然保留常微分方程数值解法这一章。为了更方便教学，采取先介绍有限差分法，后介绍GMerkin有限元法，去掉原来的第七章，将离散方程的有关解法与椭圆方程的差分法和有限元法合并，同
《复杂系统与复杂网络》从研究复杂系统的角度来介绍复杂网络。作为一本入门引导，前五章介绍一些复杂系统理论的基础知识，包括熵、计算机与信息、非平衡统计物理学、耗散结构与协同学、临界现象与自组织临界性、混沌、元胞自动机模型、复杂性的定义与量度、有关的统计物理学方法、博弈论、数理统计、图论等。第六、第七章介绍复杂网络的一些基础
IterativeMethodsforSparseLinearSystems，SecondEditiongivesanin-depth，up-to-dateviewofpracticalalgorithmsforsolvinglarge-scalelinearsystemsofequations.Theseequati
《Origin8.0实用指南》结合大量实例，由浅入深、循序渐进地介绍了Origin8．O的基本功能（函数拟合、数据管理、数据分析、二维和三维绘图、多层绘图等）和最新增强功能（全新工作簿、数据处理、图形处理、图像处理，以及利用XML技术对软件各种功能实现定制和X-Functions技术等）。此外，《Origin8.
本书主要内容包括：多项式插值方法；多项式最佳平方逼近方法和最小二乘方法；数值积分方法和数值微分方法；非线性方程求根迭代法等。
《数理统计》系统地讲述了统计推断的基本理论和方法，包括参数估计和假设检验；详细地介绍了数理统计应用较广的方法：回归分析、方差分析和正交试验设计；简明扼要地介绍了数理统计三个分支——可靠性统计、多元统计分析和时间序列分析的众多有实用价值的方法；简单地介绍了著名统计软件SAS的使用方法。《数理统计》是为非数学类专业研究生编
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