计算几何是计算机理论科学的一个重要分支。自20世纪70年代末从算法设计与分析中独立出来起，不到30年，该学科已经有了巨大的发展，不仅产生了一系列重要的理论成果，也在众多实际领域中得到了广泛的应用。 本书的前4章对几何算法进行了讨论，包括几何求交、三角剖分、线性规划等，其中涉及的算法也是本书的一个鲜明特点。第5章至0章介绍了多种几何结构，包括几何查找、kd?树、区域树、梯形图、Voronoi图、排列、Delaunay三角剖分、区间树、查找树以及线段树等。1章至6章结合实际问题，继续讨论了若干几何算法及其数据结构，包括高维凸包、空间二分及BSP树、运动规划、网格生成及四叉树、最短路径查找及可见性图、单纯性区域查找及划分树和切分树等，这些也是对前十章内容的进一步深化。 本书不仅内容全面，而且紧扣实际应用，重点突出，既有

本书是在初等概率论、测度论和泛函分析初步的基础上展开的。全书共分部分：一、高等概率的基本概念与工具，诸如元(含特例变量)及其分布，元的特征泛函，各种收敛性(含依概率收敛、概率为1地收敛、LP收敛、完全收敛、淡收敛、局部弱收敛及弱收敛等)；二、概率极限理论，包括大数定律，中心极限定理，重对数律，不变原理，无穷可分律的理论及其应用等；三、过程论，包括可数状态离散时间的马尔可夫链，可数状态连续时间的马尔可夫过程，环境中马尔可夫链，鞅论等。在每章的最后，附有习题与应用。 本书是研究生的教学用书，也可供概率论的理论研究工作者、概率论与数理统计的应用研究工作者参考。

概率风险评估是对工程系统中事故的发生频率和后果进行分析和评价。事件发生频率低，数据缺乏，是制约概率风险评估准确性的瓶颈。贝叶斯推断为突破该瓶颈提供了理论框架和技术手段。 《贝叶斯概率风险评估》系统介绍了运用贝叶斯推断处理风险分析中常见模型的方法，以及模型检验、收敛性等易忽视的事项，并提供了大量运用 OpenBUGS进行贝叶斯推断的案例。本书浓缩了两位作者多年来在风险评估中推广贝叶斯推断方法所积累的宝贵经验，具有很强的理论指导作用及工程实用价值。 本书可供从事风险评估的技术人员和管理人员开展工作时参考，可作为培训教材使用；也可作为可靠性系统工程、安全工程等专业本科生、研究生的教材或参考书。本书作者Dana Kelly(凯利)和Curtis Smith(史密斯)是美国爱达华国家实验室的可靠性与风险评估领域专家。

赵春娜等编著的《分数阶系统分析与设计》阐述了分数阶系统的本质特征，介绍了分数阶系统近似、建模等分析方法。针对过程控制中应用最广泛的PID控制器进行分析，阐述了性能更好的分数阶：PID控制器及整定方法，并进行了温度控制等实例分析。分数阶PID控制器的设计及整定方法，将对过程工业控制有重要的理论意义和巨大的应用前景。在自然灾害和教育评估中应用分数阶模型来建立多因素问的复杂关系，充分体现分数阶系统的特点。本书在叙述上重点突出、条理清晰、语言精练流畅、通俗易懂，便于知识点的理解和进一步研究，具有较高的学术价值。

本书是斯坦福一项目(Stanford-Cambridge Program)之一。 对于许多应用，算法是最简单可行的，或者是最快的，或者两者兼得。本书由该领域两位专家写成，给出了算法设计和分析的基本概念，适用于接近研究生开始阶段的水平。 本书的部分介绍了概率论的基本工具，以及在算法应用中经常使用的概率分析。为了说明每个工具的作用，在具体设置给出了一些算法示例。本书的第二部分为算法的应用，共包括七章，每一章集中在算法应用的一个重要领域，如数据结构、几何算法、图算法、数论、计数、并行算法及在线算法等。对于每个领域中的算法，做了全面并且具有代表性的选择。 尽管本书基本按照教材写成，也可作为一本有价值的参考书供专业人员和研究者使用。

《常微分方程：理论、建模与发展》是在数学与应用数学专业使用的常微分方程讲义的基础上编写而成的，除了讲述常微分方程的基础理论外，突出“发展”和“建模”两条线索，体现常微分方程学科的建立和发展与解决实际问题的密切关系。全书分为7章，分别讲述微分方程概论、微分方程模型、初等积分法、基本定理、线性微分方程（组）的理论和解法、非线性微分方程组、首次积分与一阶偏微分方程。 《常微分方程：理论、建模与发展》可以作为数学与应用数学、信息科学与计算数学等专业“常微分方程”课程的教材或教学参考书。

本书吸取了外多种教材的研究成果，同时又结合编者们使用多年的数学分析习题课讲义的基础上编写的。本书按章编写，每章包括：本章重点，内容提要，典型习题分析，补充练习题，自测题（包括A、B两卷），补充练习题和自测题都附有答案或提示，本书所编写的内容注意提高学生对数学分析基本概念、基本定理及基本计算技巧的理解和应用。 本书可作为高等院校数学专业的教师和学生使用，也可作为准备报考高等院校理工科各专业研究生的学生的复习参考书。

《数学经典教材（）-结合代数表示论基础（第2卷）》包括Stable tubes、Standard stable tubes、Generalised standard ponents、Generalised standard stable tubes等内容

本书是斯坦福一项目(Stanford-Cambridge Program)之一。 对于许多应用，算法是最简单可行的，或者是最快的，或者两者兼得。本书由该领域两位专家写成，给出了算法设计和分析的基本概念，适用于接近研究生开始阶段的水平。 本书的部分介绍了概率论的基本工具，以及在算法应用中经常使用的概率分析。为了说明每个工具的作用，在具体设置给出了一些算法示例。本书的第二部分为算法的应用，共包括七章，每一章集中在算法应用的一个重要领域，如数据结构、几何算法、图算法、数论、计数、并行算法及在线算法等。对于每个领域中的算法，做了全面并且具有代表性的选择。 尽管本书基本按照教材写成，也可作为一本有价值的参考书供专业人员和研究者使用。

近年来，多目标进化算法(MOEA)的研究进入了快速发展阶段，越来越多的人开始从事MOEA新方法和新技术的设计与实现，MOEA的应用日益广泛。 本书比较全面地综述了MOEA的国际研究现状和发展趋势，介绍了MOEA的基础知识和基本原理；论述和分析了构造Pareto优解集的方法、保持进化群体分布性的方法和策略，以及MOEA的收敛性；讨论了目前国际上具代表性的MOEA以及高维MOEA、偏好MOEA和动态MOEA；探讨了MOEA的性能评价方法、MOEA的测试方法，以及MOEA测试实验平台。，讨论了用多目标进化方法求解约束优化问题，并分类概述了MOEA的应用及两个具体应用实例。 本书可作为计算机、自动控制和其他相关专业高年级本科生、硕士研究生、博士研究生，以及MOEA爱好者研究和学习的教材或参考书。