本书以简洁易懂的数学语言，全面系统地介绍了基础数学的方方面面，并对许多经典的数学论证给出了严谨的证明。本书共分10章，在介绍了实数、复数的概念后，从第4章和第5章引入了极限的概念，较之一般书的处理方法更为轻松自然、易于接受。另外，本书每章后面配有大量有代表性的杂例，供读者参考练习以巩固所学知识。 本书适合每位学习数学以及对数学感兴趣的人学习和阅读。

本书共分八章，力求语言和叙述简洁精炼。章简述了微分流形的基本内容，是学习后面章节的基础。第二章到第六章是黎曼几何的。依本人的兴趣，第七章讲子流形理论，第八章讲复几何。希望所著之书的内容，既在基础理论上自成体系，又能给读者奠定坚实的基础。

本书主要阐述由常微分方程所定义的非线性动力系统定性理论与分岔方法，为读者打开这扇大门提供一些基本知识和基本方法。内容包括平面线性系统的性质，非线性系统奇点的双曲性与稳定性，非双曲平衡点的类型判别，指标理论，中心流形定理，周期微分方程的周期解与全局分岔，极限环稳定性及存在性准则，焦点量及Hopf分岔，Poincaré分岔，次调和解分岔，平均法，松弛振荡，Lorenz系统，Duffing方程中的分岔和浑泊，Melnikov方法及时间序列分析方法等。 本书适合于高等院校理工科研究生及其有关科研工作者使用。

《泊松点过程：成像、跟踪和感知》提出了一种学习泊松点过程（PPP）的结构性方法，结构性的定义较公理更易于理解。它能够使有数学能力的读者在不借助公理化的测度论方法的情况下，获得对PPP的理解和方法。 全书共9章，分为3部分。部分的2～4章是数学基础，介绍泊松点过程、强度估计及其克拉默-拉奥界。第2部分的5～7章是本书的重点，着眼于泊松点过程的三个重要应用主题，即断层成像、目标跟踪和分布感知，其中的目标跟踪内容反映了的研究进展。第3部分的8～9章给出了泊松点过程的其他点过程，作为进一步的研究方向。本书也反映了作者长期从事声呐技术研究的理论成果和实践。 《泊松点过程：成像、跟踪和感知》可作为高年级本科生、研究生的参考书，也可供相关领域（如断层成像、目标跟踪和分布检测等）的科研人员和工程人员阅读。

《线性混合效应模型引论》系统阐述了线性混合效应模型的基本理论、方法和应用，全书共12章。章通过实例引进各种线性混合效应模型。第2章讨论矩阵论方面的补充知识和线性模型的相关重要定理。第3章讨论线性混合效应模型的固定效应的估计。第4章讨论预测问题。第5～9章系统讨论混合效应模型的方差分量的基本方法与相关理论，包括：方差分析估计、极大似然估计、限制极大似然估计、范数二次无偏估计、谱分解估计。0章讨论估计的性问题。1章讨论平衡数据情形下的混合效应模型的各种估计的统计性质。2章给出了混合效应模型下的假设检验。 《线性混合效应模型引论》可作为高等学校数学科学系、数理统计系或统计系、生物统计系、计量经济系等有关专业的高年级本科生及研究生的学位课或选修课教材。同时可供数学、生物、医学、工程、经济、金融等

是一部现代数学名著，一直受到数学界的推崇。作为Rudin的分析学经典著作之一，本书在西方各国乃至我国均有着广泛而深远的影响，被许多高校用做数学分析课的必选教材。本书涵盖了高等微积分学的丰富内容，最精彩的部分集中在基础拓扑结构、函数项序列与级数、多变量函数以及微分形式的积分等章节。第3版经过增删与修订，更加符合学生的阅读习惯与思考方式。 本书内容相当精练，结构简单明了，这也是Rudin著作的一大特色。 与其说这是一部教科书，不如说这是一部字典。

《EECS应用概率论》精心选取了6个当前热门的科技应用：谷歌PageRank算法、链路复用技术、数字链路通信、追踪预测、语音识别和路线规划，并通过讲述概率论在不同应用中的作用来详细介绍基础的概率知识以及概率论中的重要概念，包括马尔可夫链、大数定律、中心极限定理、假设检验、方差预测等。

《微分方程导论与应用（第6版）》的主要内容包括Ito积分和鞅表示定理、微分方程、滤波问题、扩散理论的基本性质和其他的论题、在边界值问题中的应用、在优停时方面的应用、在控制领域中的应用及数理金融中的应用。 《微分方程导论与应用（第6版）》可供理工和金融管理类的高年级本科生及研究生阅读，也可作为数学系高年级本科生及研究生的教材或科研工作者的参考用书。

《模糊集理论及其应用》系统介绍了模糊集理论及其应用的基本知识和研究方法．全书共分三个部分。部分详细介绍模糊集合的基本理论；第二部分系统介绍了模糊聚类分析、模糊模式识别、模糊综合评判、模糊决策与预测、模糊规划、模糊概率和模糊统计等研究领域的基本原理、研究方法及其应用程序；第三部分介绍模糊推理的基本理论与算法，以及模糊控制系统的基本原理。 《模糊集理论及其应用》可作为高等院校数学类本科生，以及经济类、管理类、机械类、计算机科学类、信息科学类等专业高年级本科生和研究生的教材，也可作为工程技术人员的参考书。

《开来学于今:复杂性科学纵横论》按照作者的观点，复杂性科学并非一门学科，而是一个庞大学科群，代表整个科学作为系统的一种新的历史形态。所以，作为一本论述复杂性科学的书，不能像信息科学或控制理论那样阐释它的基本概念，建立理论框架，只能是总论性质的，即从科学、科学学、科学哲学、科学史等不同角度探讨复杂性科学蕴育和产生的社会背景、历史条件、发展现状、存在问题和可能走向，除了基本概念的阐释，更应从它的认识论、方法论、逻辑工具、思维方式等方面对一些争论和热点问题展开论述。故名之日纵横论，或日概览，概略观览是也。虽为概览，却也耗尽了我这几年的精力。效果如何，敬候阅者批评。

《重温微积分》根据作者多年来为各种不同程度的大学生和研究生讲课及讨论班上报告的内容整理而成。章对极限理论的发展作了历史的回顾。以下六章分别讨论函数、微分学、积分学、傅里叶分析、实分析与点集拓扑学基础以及微分流形理论。每一章都强调有关理论的基本问题、基本理论和基本方法的历史的背景，其与物理科学的内在联系，其现代的发展与陈述方式特别是它与其他数学分支的关系。同时对一些数学和物理学中重要的而学生常常不了解的问题作了阐述。因此，它涉及了除微积分以外的许多数学分支：主要有实和复分析、微分方程、泛函分析、变分法和拓扑学的某些部分。同样对经典物理学-牛顿力学和电磁学作了较深入的讨论。其目的则是引导学生去重新审视和整理自己已学过的数学知识，并为学习新的数学知识——例如数学物理做准备。 《

数论是研究数的性质的一门学科。《数论经典著作系列：初等数论（3）》从科学实验的实际经验出发，分析了数论的发生、发展和应用，介绍了数论的初等方法。本书为《初等数论（2）》的后续，介绍了自然数的一些有趣的性质、数论中常见的数、平方剩余及其计算方法等数学方法。每章后有习题，并在书末附有习题解答。本书写得深入浅出，通俗易懂，可供广大青年及科技人员阅读。

《概率论与数理统计》根据*颁布的全国高校经济管理类“概率论与数理统计课程基本要求”和“经济管理类研究生入学考试大纲”的相关要求，系统介绍了概率论与数理统计的基本理论和方法。主要内容包括：随机事件与概率，随机变量及其分布，随机变量的数字特征，大数定律与中心极限定理，数理统计的基本概念，参数估计，假设检验，方差分析，回归分析等。 《概率论与数理统计》内容深浅适度，语言流畅，例题类型多，并注意阐述概率统计在经济、管理及社会学中的应用，可作为高等学校经济管理类、人文社科类及相关专业的“概率论与数理统计”课程的教材或教学参考书。

这本经典的概率论教材通过大量的例子系统介绍了概率论的基础知识及其应用，主要内容有组合分析、概率论公理、条件概率、离散型变量、连续型变量、变量的联合分布、期望的性质、极限定理和模拟等，内容丰富，通俗易懂.各章末附有大量的练习，分为习题、理论习题和自检习题类，并在书末给出自检习题的解答. 本书是概率论的入门书，适合作为数学、统计学、经济学、生物学、管理学、计算机科学及其他各工学专业本科生的教材，也适合作为研究生和应用工作者的参考书.

这是一本内容丰富且可读性很强的科普书,作者言简意赅地为读者描绘了一个神秘的概率世界,书中避免了冗长的数学推导和复杂的公式,取而代之以妙趣横生的例子,为读者展示了概率在日常生活中所起的作用, 这些例子在具备娱乐性的同时又富有代表性。 比方说，其中有一些是我们生活中不易察觉但与概率密切相关的例子，如:生日问题，购物的策略，等车时间问题等，此外，还有一些违反直觉的例子，如:蒙提霍尔悖论、辛普森悖论、决斗的策略等。同时书中也介绍了许多概率统计的应用及其原理产生的背景，如: 贝叶斯法则在医疗诊断中或法庭断案中能提供的帮助等。 本书既适合学生增加学习兴趣，又适合教师作为教学参考。同时，数学爱好者以及概率统计应用的科技人员也能从中获益。

《过程基础(原书第2版)》包括离散时间Markov链、Poisson过程、更新过程、连续时间Markov链、鞅和金融数学六章内容，涵盖了过程的核心知识点，涉及大量较新应用，书中内容完全以应用为导向，不涉及高深的理论证明或数学推导，极富思想性作者力求通过展示过程的实际应用来让学生学习这门学科，因此书中有大量的例子，还有200多道习题来加深读者对内容的理解。

《非线性系统自学习控制：自适应动态规划方法（英文版）》presents a class of novel， self-learning， optimal control schemes based oadaptive dynamic programming techniques， which quantitatively obtaithe optimal control schemes of the systems. It analyzes the properties identified by the programming methods， including the convergence of the iterative value functions and the stability of the system under iterative control laws， helping to guarantee the effectiveness of the methods developed. Whethe system model is known， self-learning optimal control is designed othe basis of the system model; whethe system model is not known， adaptive dynamic programming is implemented according to the system data， effectively making the performance of the system converge to the optimum. With various real-world examples to plement and substantiate the mathematical analysis， the book is a valuable guide for engineers， researchers， and students icontrol science and engineering.

这本经典的概率论教材通过大量的例子介绍了概率论的基础知识及其应用，主要内容有组合分析、概率论公理、条件概率、离散型变量、连续型变量、变量的联合分布、期望的性质、极限定理和模拟等，内容丰富，通俗易懂.各章末附有大量的练习，分为习题、理论习题和自检习题类，并在书末给出自检习题的解答. 本书是概率论的入门书，适合作为数学、统计学、经济学、生物学、管理学、计算机科学及其他各工学本科生的教材，也适合作为研究生和应用工作者的参考书.