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、离散型随机变量、连续型随机变量、随机变量的联合分布、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三大类，并在书末给出自检习题的全部解答。 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。 2步获取导学视频： ①微信视频号关注 IT阅读排行榜 ②点击 直播回放 栏，上滑寻找

本书阐述了半参数回归模型的统计理论和方法，所考虑的模型包括部分线性模型、单指标模型、变系数模型和可加模型等，这些模型对复杂数据分析起着重要作用。本书在取材上侧重内容的科学性和应用性，体现学术思想；在写作上注重阐述方法论、模拟计算和实例分析：在结构上安排每个模型为一章，本书的内容不仅为从事该领域的科研人员提供了尽可能全的资料，又为实际应用者提供了一些数据分析的方法，同时也为想全面了解现代统计模型的读者提供参考读物。

具有复杂时空结构的数据很普遍，这类分层结构数据的分析方法很快应用到各研究领域，本书全面、系统、严格地阐明分层分位同归建模理论与方法，并尽力反映复杂分层数据分析国际前沿研究。内容涉及分层线性分位回归模型、分层广义线性分位回归模型、分层非线性分位回归模型、分层半参数分位同归模型等该领域前沿课题。

《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.

《粮食安全与粮食生产:基于灰色模型技术的分析》主要介绍灰色模型技术基础理论和方法创新，侧重于灰色模型技术在粮食安全与粮食生产最化分析中的实际应用技巧阐述，以灰色模型技术应用于量化和比较分析区域粮食安全与粮食生产为主线贯穿全书，集中反映了作者及其团队多年来针对相关问题研究取得的成果积累，同时也融入了外同行相关的研究成果。

本书针对学习过初级微积分以及概率论与统计学预备课程的高年级大学生或刚入学的研究生。不要求正式学习过概率论。章回顾了本书所需要的关于概率论和微积分的知识。 本书着重讲述了概念的开发，并通过生产、金融和操作领域的应用说明了这些概念。本书扩展了《运筹学——应用范例与解法》中所讲述的概率模型，并更加综合地介绍了一些流行的概念。本书应该适用于下列课程： 企业管理学系、运筹学系、数学系、商业学校，以及雇主财务计划中提供的概率论模型或过程中的课程。 运筹学系列中的第二门课程。 为导引性课程提供足够材料的财务工程学中的课程。

《试验设计及其优化》从技术与应用观点出发，重点阐述了试验设计及其数据处理的优良化方法和各种分析技术，以进一步提升试验设计的水平及其优化的成效。 全书共分11章，除介绍试验设计的基本原理、常用方法外，还介绍了试验设计的全新方法、全新研究成果及应用实例。此外，还介绍了试验设计的常用统计软件。 《试验设计及其优化》可作为理、工、农、医、经济、管理等专业本科生的教学用书，也可供科研人员、工程技术人员、设计人员、实验人员、营销人员和管理人员参考。

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。

《论九点圆》共两章，章介绍了三角形九点圆的出处、定名、归属和发展到圆锥曲线上等问题.第2章介绍了十几种有启发性的证法和二百多个说明，从证法和说明中给出了图形变换的性质和一些三角形九点圆的推广，以及与三角形九点圆相关定理推广的一些新性质，故三角形九点圆与其他命题浓厚的关系，把三角形九点圆推入由浅入深的境地，从侧面也介绍了“三圆几何”的一些性质，故“三圆几何”的所有性质对于三角形九点圆都成立。 《论九点圆》可供数学教师和数学爱好者阅读和收藏。

本书属于数学概览系列，选编了杰出数学家Robert Langlands的综述性文章，介绍了Langlands纲领的起源和发展及其创始人的数学生活。Langlands纲领将看似无关的学科如数论、分析、代数和几何联系在一起，揭示了所有数学的深层结构，并提供了解决棘手问题的新方法，现在经常被描述为“大统一数学理论”。本书由季理真选文，征求了作者和其他著名数学家的意见，并可 获得无偿的专有出，大多数文章还有作者本人及其他数学家的评论。 书中所涉及的内容称得上是20世纪数学上重要的成就之一，但大部分都是思想性的文章，并非对某个定理的详细证明，有利于读者更快地一览当代数学的前沿。透过书中的内容，读者可以体会Langlands如何看待数学并提出Langlands纲领。Langlands教授还亲自为本书撰写了很长的自序，分享了他的数学生涯，其对所关心的数学的想法和热情也对年

本书讲解概率论的基础内容, 包括组合分析、概率论公理、条件概率、离散型随机变量、连续型随机变量、随机变量的联合分布、期望的性质、极限定理和模拟等, 内容丰富, 通俗易懂, 并配有丰富的例子和大量习题, 涉及物理学、生物学、化学、遗传学、博弈论、经济学等多方面的应用， 启发性。

《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。

本书主要介绍了处理反问题(不适定问题)的统计方法，尤其侧重于建模与计算这两大问题。与经典文献中处理反问题的方法不同，本书立足于Bayes统计学的框架，将所有变量都视作随机变量，并把反问题的解以概率密度函数的形式给出。同时，对于数学模型本身存在的误差和数值离散导致的额外误差，本书还创造性地进行了源自建模误差的统计分析。 本书详细讨论了先验模型的构造、测量噪声建模、Bayes估值以及非静态统计反演方法等，并引入Markov链Monte Carlo方法以及最优化方法来探究概率分布。另外从Bayes统计学的角度重新研究了经典正则化方法，揭示了两者之间的关系。对于书中得到的结论和涉及的技法，作者还佐以易懂但深刻的例子帮助读者理解。本书将统计方法应用到一些较为前沿的问题中，例如离散误差分析、模型降阶等。在书中，这些统计方法还被

《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。

本书比较全面系统地介绍蒙特卡罗方法的理论和应用.全书15章,前8章是蒙特卡罗方法的理论部分,包括蒙特卡罗方法简史、随机数产生和检验、概率分布抽样方法、马尔可夫链蒙特卡罗方法、基本蒙特卡罗方法、降低方差基本方法、拟蒙特卡罗方法和序贯蒙特卡罗方法.后7章是蒙特卡罗方法的应用部分,包括确定性问题、粒子输运、稀薄气体动力学、自然科学基础、数理统计学和可靠性、金融经济学及科学实验模拟.