"本书涵盖数值分析、统计计算的核心内容，既包含一些经典的数值方法，又系统地介绍了统计计算中的新方法。本书共8章，内容包括计算统计引论、矩阵计算、函数逼近与最小二乘法、方程与方程组的数值解法、数值积分与数值微分、马尔可夫链蒙特卡洛模拟、EM优化算法、组合优化与启发式算法等。 本书结合理论算法、计算机程序与计算机专业领域应用案例，较为全面地介绍数值计算方法和统计计算方法，让学生真正了解计算统计中重要算法的基本思想，掌握相关程序的编写和培养学生的编程思维，使其具备解决复杂工程问题的能力。本书除附了Python程序外，还可提供MATLAB部分程序，适合计算机类新工科专业本科生及研究生使用，而且对数学、统计、科学计算等专业学生也有参考价值。"

汪文义，博士，江西师范大学教授，博士生导师，美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（UIUC）访问学者，江西省一流本科课程《线性代数及应用》负责人。主要研究教育测量与信息处理、智能教育软件和计算机化自适应测验等。主持国家自然科学基金2项，教育部人文社科基金1项，江西省自然科学基金1项，江西省社会科学基金2项，在核心期刊上发表论文40多篇，出版学术专著2部，获江西省社会科学成果奖三等奖1项。

前言 习近平总书记指出，“我们对高等教育的需要比以往任何时候都更加迫切，对科学知识和卓越人才的渴求比以往任何时候都更加强烈”。钟登华院士认为，“新工科是基于国家战略发展新需求、国际竞争新形势、立德树人新要求而提出的我国工程教育改革方向”。面对第四次工业革命，新工科应该积极应对变化，引领创新，探索不断变化背景下的工程教育新理念、新结构、新模式、新质量和新体系。新工科教育的最终目的是培养能适应和引领未来发展的创新型工程人才。 多学科交叉融合将成为未来工程发展的显著趋势，复杂性是现代工程问题的本质特征，绿色化、信息化和智能化将对未来工程产生十分重要的影响，伦理问题将成为未来工程发展必须高度重视的内容。在大数据时代催生的巨量人才缺口背景下，数据科学与大数据技术、人工智能、智能科学与技术专业应运而生，它们属于典型的数学、统计、计算机科学等多学科交叉融合的新兴工科专业。 图灵奖得主吉姆·格雷(Jim Gray)将科学研究分为实验、理论、计算和数据密集型科学发现四类范式。作为新工科专业的数据科学与大数据技术集多范式于一身。信息技术新工科产学研联盟发布的《数据科学与大数据技术专业建设方案（建议稿）》的培养目标中要求学生掌握面向数据应用的统计学、数学、计算机科学以及应用领域学科的基础理论和方法，并能利用统计建模和机器学习的基本理论、方法对数据进行深度分析和产品化开发。 在大数据时代，计算统计(Computational Statistics)正是由以计算密集为特征的统计方法及其支持理论所构成的一门学科，它融合了多学科交叉融合的领域，通常包含科学计算中的数值计算和统计计算的理论...