《Mathematica基础及其在数学建模中的应用（第2版）》是作者结合多年的Mathematica与数学建模课程教学实践编写的，其内容包括Mathematica软件介绍、Mathematica应用基础、Mathematica在高等数学中的应用、Mathematic性代数中的应用、Mathematica在概率统计中的应用、利用Mathematica编程、Mathematica在数值计算及图形图像处理中的应用、Mathematica在绘制分形图中的应用、Mathematica在数学建模中的应用共9章。书中配备了较多关于Mathematica与数学建模的实例，这些实例是学习Mathematica与数学建模必须掌握的基本技能。 《Mathematica基础及其在数学建模中的应用（第2版）》由浅入深，由易到难，可作为学习Mathematica与数学建模的自学用书，也可以作为数学建模培训教材。
本书的内容是现代科学计算中常用的数值计算方法及其原理，包括数值逼近，插值与拟合，数值积分，线性与非线性方程组数值解法，矩阵特征值与特征向量计算，常微分方程初值问题、刚性问题与边值问题数值方法，以及并行算法概述等。本书是为学过少量《计算方法》的理工科研究生学习《数值分析》而编写的教材。内容较新，起点较高，叙述严谨，系统性强，偏重数值计算一般原理。每章附有习题及数值试验题，附录介绍了Matlab软件以便于读者使用。本书可作为理工科研究生《数值分析》课程的教材或参考书，也可供从事科学与工程计算的科技人员学习参考。
模拟进化算法求解多目标优化问题是智能计算的一个热门和重要领域，它突破古典运筹学中多目标优化方法的局限性，并具有区别于传统单目标进化算法的特征，在工业工程、科学和国防军事上具有很高的应用价值。本书较系统全面地介绍和讨论多目标进化算法理论与应用方面的基本知识和问题。主要内容包括多目标优化和模拟进化算法的基本概念；主要的多目标进化算法；多目标进化算法的理论问题；设计解决多目标优化的新型进化算法的性能法的理论问题；设计解决多目标优化的新型进化算法的性能评价和测试问题；典型的应用实例。另外，还着重介绍进化算法领域中最近兴起的粒子群算法处理多目标问题的理论方法与应用示例。 本书在参考外有关书籍的基础上，借助合作者的科研成果，细致而全面地展示多目标进化算法的研究进展，具有新颖性、学术性
