本书介绍了现代数值分析中的重要概念与方法，包括线性和非线性方程与方程组的求解、数值微分和积分、插值、小二乘、常微分方程与偏微分方程的求解、特征值与奇异值的计算、*数与压缩方法，以及优化技术。全书穿插介绍了收敛、复杂度、条件、压缩和正交这5个数值分析中重要的概念。本书内容广泛,实例丰富,可作为自然科学、工程技术、计算机科学、数学、金融等专业人员进行教学和研究的参考书。

本书系统介绍数学建模的理论及应用，作者将数学建模的过程归结为五个步骤（即“五步方法”），并贯穿全书各类问题的分析和讨论中。本书阐述了如何使用数学模型来解决实际问题，提出了在组建数学模型并且求解得到结论之后如何进行灵敏性和稳健性分析。此外，将数学建模方法与计算机的使用密切结合，不仅通过对每个问题的讨论给了很好的示范，而且配备了大量的习题。

全书共分成8章，主要包括：复数、复函数、作为映射的解析函数、复积分、级数与乘积展开、共形映射、狄利克雷问题、椭圆函数以及全局解析函数。此外，大部分章节后都有练习，便于学生掌握书中内容，其中加上“*”号的练习供学有余力的学生选做。本书假定读者具备大学二年级的数学基础，可作为高等院校高年级本科生以及研究生的教材和参考书。

本书从实用和简明的角度介绍了数值分析的基本概念和方法，并对误差估计、方法的收敛性和稳定性以及优缺点等作了适当分析.全书共分8章，内容包括：绪论，插值法，曲线拟合与函数逼近，线性方程组的数值解法，数值积分与数值微分，非线性方程与方程组的数值解法，常微分方程初值问题的数值解法，矩阵特征值问题的数值方法.附录中给出了MATLAB简介.书中配有典型例题、习题和实验题，书后给出了部分习题答案.本书可作为理工科各专业研究生和高年级本科生的教材或教学参考书，也可供从事科学与工程计算的科技工作者参考.

ThisbookistheouteofseveralcoursesandseminartalksheldattheInstitutodeMatematicaPuraeAplicada(IMPA)overtheyears.Itisagreatlymodifiedversionofapreviousworkbytheauthors,EquacoesDiferenciaisParciais,Umalntroducao,(ProjetoEuclides,IMPA,1978).Ithasatwofoldpurpose,namelytointroducethestudenttothebasicconceptsofFourieranalysisandprovideillustrationsofrecentapplicationswheretheseconceptswereusedtostudyvariouspropertiesofthesolutionsofsomeimportantnonlinearevolutionequations.

《傅里叶分析导论》由在国际上享有盛誉普林斯大林顿大学教授Stein撰写而成，是一部傅立叶分析的入门教材，理论与实践并重，为了便于非数专业的学生学习，全书内容简明、易懂.全书分为三部分，部分介绍傅立叶级数的基本理论及其在等周不等式和等分布中的应用；第二部分研究傅立叶变换及其在经典偏微分方程及Radom变换中的应用；第三部分研究有限阿贝尔群上的傅立叶分析。书中各章均有练习题及思考题。目次：傅立叶积分的起源；傅立叶级数和基本性质；傅立叶级数的收敛性；傅立叶积分的应用；IR上的傅立叶变换；IRd上的傅立叶变换；有限傅里叶分析；Dirichlet定理。

《傅里叶分析导论》由在国际上享有盛誉普林斯大林顿大学教授Stein撰写而成，是一部傅立叶分析的入门教材，理论与实践并重，为了便于非数专业的学生学习，全书内容简明、易懂.全书分为三部分，部分介绍傅立叶级数的基本理论及其在等周不等式和等分布中的应用；第二部分研究傅立叶变换及其在经典偏微分方程及Radom变换中的应用；第三部分研究有限阿贝尔群上的傅立叶分析。书中各章均有练习题及思考题。目次：傅立叶积分的起源；傅立叶级数和基本性质；傅立叶级数的收敛性；傅立叶积分的应用；IR上的傅立叶变换；IRd上的傅立叶变换；有限傅里叶分析；Dirichlet定理。

本书旨在以动力系统理论为基础，阐述时间序列分析的现代方法。这部修订版，增加了一些新的章节，对原版进行了大量的修订和扩充。从潜在的理论出发，到实际应用话题，并用众多领域收集来的大量经验数据解释这些实用话题。本书对研究时间变量信号的各个领域包括地球、生命科学科学家和工程人员都十分有用。目次：基本话题：导论；线性工具和一般考虑；相空间方法；确定论和可预测性；不稳定性：Lyapunov指数；自相似性：当决定论是弱的时候非线性方法的应用；非线性线性精选；高等话题：高等浸入式方法；混沌数据和噪音；更多有关不变量；模型和预测；非平稳信号；耦合和非线性系统综合；混沌控制。A:TISEAN程序应用；B：实验数据集合描述。读者对象：数学、生命科学、经济等众多实践应用领域的科研人员。

复杂性理论主要研究决定解决算法问题的必要资源，以及利用可用资源可能得到的结果的界，而对这些界的深入理解可以防止寻求不存在的所谓有效算法。复杂性理论的新分支随着新的算法概念而不断涌现，其产物——如NP一完备性理论——已经影响到计算机科学的所有领域的发展。本书视随机化为一个关键概念，强调理论与实际应用的相互作用。本书论题始终强调复杂性理论对于当今计算机科学的重要意义，包含各种具体应用。

A carefully prepared account of thebasic ideas in Fourier analysis and its applications to the studyof partial differential equations. The author succeeds to make hisexposition accessible to readers with a limited background, forexample, those not acquainted with the Lebesgue integral. Readersshould be familiar with calculus, linear algebra, and plexnumbers. At the same time, the author has managed to includediscussions of more advanced topics such as the Gibbs phenomenon,distributions, Sturm-Liouville theory, Cesaro summability andmulti-dimensional Fourier analysis, topics which one usually doesnot find in books at this level. A variety of worked examples andexercises will help the readers to apply their newly acquiredknowledge.