高等数学二（II）-2023-2024-2
授课教师：070068,070097,070135,170172,180131
总学时：72
课程教材：《高等数学》(第七版)下册, 同济大学数学系, 高等教育出版社, 2014年7月
先修课程：高等数学二 (I)
主要参考书目：
《数学分析简明教程》(第2版) (上下册)，邓东皋，尹小玲著，高等教育出版社，2010年。
[1]. 《数学分析》（第四版）上下册，华东师范大学数学系编，高等教育出版社， 2010年
课程内容简介（中文）：高等数学二（II）的主要内容包括：空间解析几何与向量代数、多元函数微分法及其应用、 重积分 、曲线以及曲面积分和无穷级数。微积分是人类智慧的最伟大成就之一。它是理工类、经济类和管理科学类的重要必备课程。通过本课程的学习，教学时应准确地理解高等数学的有关内容，掌握高等数学处理问题的方法，使学生牢固掌握基本的数学理论，为后继的数学与专业课程提供必要的数学基础。并使学生能够理解微积分的思想，以培养、提高学生严谨的逻辑推理、理性思维能力以及辩证的思想，要求学生初步具有应用所学数学知识去理解、分析与解决在其他相关领域中所遇到的有关问题的能力。
课程内容简介（英文）：
概率统计（理工类）-202312661
授课教师：020181
总学时：58
课程教材：概率论与数理统计（第五版），浙江大学，高等教育出版社。
先修课程：高等数学
主要参考书目：
概率论与数理统计（第四版），中国人民大学，龙永红主编，高等教育出版社。
课程内容简介（中文）：概率与数理统计是研究随机现象和实验数据处理的科学。课程的主要内容包括：概率的定义；古典概型；全概公式与Bayes公式；随机变量（向量）的分布；随机变量函数的分布；边缘分布与条件分布；随机变量的独立性；随机变量的期望与方差；协方差与相关系数；大数定律与中心极限定理；矩估计与最大似然估计；估计的优良性等。
课程内容简介（英文）：
应用回归分析-2023-2024-1
授课教师：100094,220168
总学时：90
课程教材：1、主讲教材 The Main Textbook Kutner, M. H., Nachtsheim, C. J., and Neter, J. Applied Linear Regression Models, fifth edition. McGraw-Hill/Irwin, Boston. 影印版：机械工业出版社, 2016. 2、辅助教材 Supplementary Materials 应用回归分析（第5版）何晓群，刘文卿 .中国人民大学出版社
先修课程：数理统计学
主要参考书目：
1. Douglas C. M. Introduction to Linear Regression Analysis (Fifth Edition) 影印版：机械工业出版社，2016
[1]. 2. 薛毅, 陈立萍. 统计建模与R软件. 清华大学出版社, 2007.
课程内容简介（中文）：应用回归分析课程主要介绍线性回归分析的基础理论知识. 内容包括简单线性回归, 多元线性回归, 回归建模, 回归诊断等. 另外, 本课程简单介绍R软件在回归分析中的使用. 通过实例让学生掌握回归分析的理论以及如何利用R软件解决实际问题
课程内容简介（英文）：
数学实验与数学软件-202310728
授课教师：170045
总学时：72
课程教材：张志涌、杨祖樱，Matlab教程R2018a，北京航空航天大学出版社，2018
先修课程：数学分析、几何与代数、数值分析、概率论、数理统计、数据结构与算法
主要参考书目：
（1） Experiments with MATLAB，Cleve Moler，北京航空航天大学出版社; 第一版，2013年2013.12.112月1日
[1]. （2）卓金武、李必文、魏永生，MATLAB 在数学建模中的应用，北京航空航天大学出版社，第2版，2014年9月1日
课程内容简介（中文）：教学目标与任务：培养学生熟练使用数学软件，掌握数学实验的基本思想和方法,从问题出发,借助计算机编程, 通过学生亲自设计和动手, 体验解决问题的过程, 从实验中去学习、探索和发现数学规律，培养良好的应用基础和思维习惯。 教学内容包括两部分: 第一部分是数学软件，熟练掌握符号计算、数值计算、数据处理、可视化和应用编程。第二部分是数学实验，围绕高等数学的基本内容，并向边缘学科发散, 实验可涉及到微分几何, 数值方法, 数理统计,图论与组合, 微分方程, 运筹与优化等问题, 甚至涉及到现代新兴的学科和方向, 如声音、图像和其他数据等内容。 课程特点：教师讲授数学软件，并介绍数学实验的主要思想, 提出问题和任务, 以问题为载体，通过上机实验，在老师的指导下，探索解决问题的方法，观察实验结果，在失败与成功中获得真知。
课程内容简介（英文）：
概率统计（经管类）-2023-2024-1
授课教师：006887
总学时：72
课程教材：概率论与数理统计（第三版），龙永红，高等教育出版社
先修课程：高等数学
主要参考书目：
概率论与数理统计（第四版），浙江大学，高等教育出版社
课程内容简介（中文）： 概率的概念；概率的加法公式、乘法公式、全概率公式、贝叶斯公式；独立试验概型；随机变量（包括二维随机变量）的分布；随机变量的函数的分布；随机变量的数学期望和方差；二维随机变量的协方差和相关系数；几种重要的分布；大数定理和中心极限定理；数理统计的基本概念；样本均值及样本方差；点估计；正态总体的区间估计；正态总体参数的假设检验。
课程内容简介（英文）：
线性代数-2023-2024-1
授课教师：003975,006030,006058,006156,006351,006495,006887,050109,070097,070133,100136,110177,130251,140219,170044,180132,190502
总学时：72
课程教材：《高等代数》(第三版，上册)， 丘维声，高等教育出版社。
先修课程：无
主要参考书目：
1.《线性代数》， 同济大学数学系主编，高教出版社；
[1]. 2.《线性代数》， 齐民友，高等教育出版社
[2]. 3.《高等代数》 北京大学数学系主编， 高教出版社
课程内容简介（中文）： 线性代数是研究变量间线性关系的一门重要的数学基础课程，它是理工科学生的必修基础课程之一。它有着深刻的实际背景，在自然科学、社会科学、工程技术等领域中有广泛的应用。本课程要求学生熟练掌握线性方程组、矩阵、行列式、二次型、线性空间及线性变换等基本工具和理论。通过本课程的学习，使学生提高逻辑思维能力、分析能力以及解决一些实际问题的能力。这将为学生进一步学习其他数学课程及专业课程打下基础。
课程内容简介（英文）：