本书将基础经济学、高频数据的经验基础和数学工具以及模型联系在一起，为读者在试图理解和设计成功的交易算法时面对的各种各样的问题，提供足够广阔的视野。本书分为三个部分。第一部分给出了交易市场的基本概念、理论以及经验事实。第1章介绍了电子交易市场、市场参与者和订单簿。第2章概述了金融微观结构市场模型。第3章和第4章对市场进行了实证和统计分析。第二部分也就是第5章介绍了交易算法分析相关的数学工具。第三部分深入研究算法交易策略的建模。第6-8章涉及最优执行策略，即代理商必须在预先指定的窗口上清算或收购大头寸，使用市价单或限价单进行持续交易。第9章涉及基于交易量日程的执行算法，为希望跟踪市场整体交易量的投资者制定战略。第10章展示了做市商如何在限价订单簿中选择限价单的发布位置。考虑了包括对库存风险的
图论作为数学的一个重要分支，已广泛应用于计算机科学、信息科学、生命科学、管理科学等领域。平面图是图论的主体内容。由于诸如四色猜想、唯一4-色平面图猜想和九色猜想等的研究对象均为极大平面图，故从1879年至今，学者们从各种角度展开了对极大平面图的研究。本书系统地介绍极大平面图的结构、构造及着色等相关理论，内容包括：基于放电变换的极大平面图乃至一般平面图的结构特征研究；四色猜想的计算机证明；极大平面图的几种构造方法；极大平面图生成运算系统；极大平面图色多项式递推公式；唯一4-色极大平面图猜想的研究；极大平面图中Kempe 变换与σ-特征图理论等。
本书系统介绍了随机传染病动力学模型建立、分析以及数值分析，以期为传染病防控提供科学依据。全书共8章：第1章详细介绍了传染病动力学仓室建模方法和基本再生数的计算、随机模型构建及研究进展等；第2章给出了随机传染病模型研究需要的基础知识，包括概率空间、随机过程、It*微积分、随机微分方程及其稳定性、Markov半群、不变测度以及Fokker-Planck方程等；第3，4，5章分别研究了人口流动、干预策略、媒体报道等因素对随机传染病模型动力学行为的影响机制；第6章给出了猫免疫缺陷病毒模型的随机分析，特别是考虑了季节变化对疾病传播的影响；第7章研究了具有均值回归过程的随机传染病模型动力学行为；第8章给出了随机传染病动力学模型研究的基本算法及其相应的R程序代码。
本书以作者团队进行的农业、林业、草业、生态等学科试验及获得的调查数据作为主要研究对象，全面阐述数量研究方法在这些学科中应用的基本特征和学科特点，并总结归纳数量研究方法的灵活性、普适性和独特性；书中相关案例可作为农学、林学、草学、生态学及生物学应用的基本模式。
本书是Fred等三个美国流行病学模型专家、数学家合著的Mathematical Models in Epidemiology一书的中译本。内容分流行病学的基本概念（包括各种类型的仓室模型、地方病模型、流行病模型、异质混合模型、媒介传播的疾病模型）,特殊疾病的模型（包括结核病模型、艾滋病病毒/艾滋病（HIV/AIDS）模型、流感模型、埃博拉模型、疟疾模型、登革热模型与寨卡病毒模型）,进一步概念（包括年龄结构和空间结构的疾病传播模型等）和展望未来四个部分,另加三个附录。
本书提出了时间序列混合智能辨识、建模与预测的理论和方法。内容分四篇共16章。篇阐述了时间序列分析的重要性，从文献计量学的角度对时间序列的**国际研究进展进行了归纳总结，系统阐述了当前国内外主流时间序列辨识、建模与预测的计算策略和经典算法体系；第二篇介绍了铁路沿线风速混合智能辨识、建模与预测理论方法，包括基于特征提取的GMDH神经网络、长短期记忆深度网络、卷积门限循环单元网络、Boosting集成预测和Stacking集成预测模型；第三篇提供了智慧城市大气污染物浓度的特征分析方法及浓度时间序列建模与预测模型，包括点预测、区间预测、聚类混合预测和时空混合预测等理论；第四篇对金融股票价格时间序列进行特征提取与混合预测，包括贝叶斯统计预测模型、BP/Elman/RBF等神经网络预测模型、CNN/LSTM/BiLSTM等深度网络预测模型。本书提供
《工程数学问题求解算法及应用》是一本专注于介绍各类数值计算算法的专著，其主要内容安排如下：*先，介绍各类矩阵的分解算法，比如**的LU分解、QR分解等，并以矩阵分解原理为基础，介绍各类线性方程组的求解方法。其次，介绍求解线性方程组的各类迭代算法，如Jacobi迭代算法、Gauss-Seidel迭代算法等，接着导入非线性方程的求解问题，介绍求解该问题的各类迭代算法，如Newton算法等，进一步介绍求解非线性方程组的Newton算法衍生的各类迭代算法，如拟Newton算法等。再次，介绍各类插值和拟合算法，如三次样条插值、*小二乘拟合等。*后，以Euler算法为基础介绍常微分方程（组）求解算法和偏微分方程求解算法。
