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本书并不是一本论文集，而是一系列讲稿的有机组合。本书涉及了Menger定理、重构、矩阵—树定理、Brooks定理、Grinberg定理、平面图等核心论题。在讲述时不仅关注原理本身，而且关注其推导过程。如果想对图论有个基本的了解，本书是选择。另外，书中每一章都附有习题、注记和详尽的参考文献。“相信本书会对在坚实的理论与技术基础上搭建起图论的大厦起到十分重要的作用。”
不确定理论是概率论、可信性理论、信赖性理论的统称，本书旨在介绍不确定理论的公理化框架，提供处理常见不确定性问题的数学工具．全书共分13章，内容包括测度与积分、概率论、可信性理论、信赖性理论、模糊理论、模糊理论、粗糙理论、粗糙理论、模糊粗糙理论、粗糙模糊理论、双重理论、双重模糊理论、双重粗糙理论．本书所选内容部分反映了不确定理论的研究成果、研究方法和研究动向，在理论体系和方法上均有所创新，构建了不确定理论研讨的平台．本书可作为应用数学、运筹学、管理科学、计算机科学、系统科学、信息科学与工程技术等专业高年级大学生和研究生的教材，也可作为相关专业的教师和研究人员的参考书。
本书是Springer《数学研究生教材》第73卷，初版于1974年，30年来一直是美国及世界各国人学数学系采用的研究生代数教本。此书Springer已重印12次，由此证明这是一部经典的研究生教材。全书取材适中，论述清晰，自成体系。本书在一些问题的处理上有其独到之处，如sylow定理的证明、伽罗瓦理论的处理、可分域的扩张，环的结构理论等。书中有大量的练习和精心挑选的例子。
本书为美国加州大学伯克利分校数学系历届攻读数学博士学位者学年水平测试的试题汇编。分问题和题解两部分，章节划分按分支学科进行，包括实分析，多元微积分，微分方程，度量空间，复分析，代数和线性代数等内容。 读者对象为高等院校数学系高年级学生、研究生和教师。
