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。

《解析数论研究》中作者采用正确的方法，解决了大整数表为两个平方与一个素数之和这个猜想，给出能表为两平方和的整数的分布渐近公式这一经典问题的带有O型余项的结果，并对相邻素数差问题、奇数Goldbach猜想、三维除数问题等问题进行重新处理（以前一些处理有问题），给出适当的结果。《解析数论研究》适合从事解析数论研究的专家学者阅读。

本书讲述各种数值逼近的理论和方法。除介绍传统的数值逼近内容外，还介绍了多元插值、多元直交多项式、高维数值积分、多元样条，以及曲线、曲面的生成与逼近等多种新理论和新方法，其中还包括了作者的部分科学研究成果。 本书可作为大学本科计算数学专业教材，也可作为其他理工学科硕士、博士研究生的教材或参考书。

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

“青少年心灵治愈故事系列”，包含了六本书，收录了近四百个精彩的小故事，囊括了勇气、诚信、认知自我、专注、友爱、情绪管理等各个不同的情商培养主题，是暖心的读物，写给正值青春前期，在经历某种程度的迷茫与疼痛的人。 李加臣编著的这本《说话要算数》就是该系列丛书之一，精心选编了数十个精彩的以“诚信”为主题的小故事。这些故事，或出自一些对后世有着深远影响的历史事件，或来自古今中外名圣先哲们的生活片段。书中的每个故事都不长，却以通俗的语言和生动的方式诠释着本来简单的人生真谛与深刻道理。每个故事都有“心灵物语”和“心灵加油站”两个板块，为读者提供了一种阅读引导，这里既阐述了故事的内涵，也给了读者静心思考的空间。每个故事都配有精美插图，美图美文，带领读者走进美好的故事世界。

该书系统地阐述了有限单元法的基本原理及其在工程问题中的应用,包括弹性力学平面问题和空间问题,薄板,薄壳,厚板,厚壳,弹性稳定,塑性力学,大位移,断裂,动力反应,徐变,岩土力学,混凝土与钢筋混凝土,流体力学,热传导,工程反分析,仿真计算,网格自动生成,误差估计及自适应技术。 该书内容丰富,取材新颖,概念清晰提出了不少新的计算方法,并特别重视理论联系实际,兼有科学性和实用性,可供土木,水利,机械等工程专业的设计,科研人员使用,并可供高等院校有关专业的师生学习参考

本书系统总结了到本世纪初为止近似算法领域的成果，重点关注近似算法的设计与分析，介绍了这个领域中最重要的问题以及所使用的基本方法和思想。全书分为三部分：部分使用不同的算法设计技巧给出了下述优化问题的组合近似算法：集合覆盖、施泰纳树和旅行商、多向割和k-割、k-中心、反馈顶点集、最短超字符串、背包、装箱问题、时间跨度排序、欧几里得旅行商等。第二部分介绍基于线性规划的近似算法。第三部分包括四个主题：在一个格中找一个最短向量、计数问题的可近似性、基于PCP定理的近似困难性以及未解决的问题等，这些问题都是近似算法领域中的前沿研究内容。 本书可作为计算机科学、应用数学、运筹学、信息科学与网络工程、物流与交通运输、管理科学与工程、生命科学、电子科学与技术等学科专业的研究生及高年级本科生的教学用书

《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。

本书讲述各种数值逼近的理论和方法。除介绍传统的数值逼近内容外，还介绍了多元插值、多元直交多项式、高维数值积分、多元样条，以及曲线、曲面的生成与逼近等多种新理论和新方法，其中还包括了作者的部分科学研究成果。 本书可作为大学本科计算数学专业教材，也可作为其他理工学科硕士、博士研究生的教材或参考书。

云计算正在成为一种通用的计算技术，它将深刻地改变地球科学应用的传统方法和模式，解决21世纪地球科学面临的诸多挑战。本书通过17个章节及实例，从5个方面为读者介绍了全面的空间云计算知识，包括：（1）云计算的基本概念和为什么地球科学需要云计算？（2）如何将简单的地球科学应用迁移到云计算？（3）如何使云计算支撑复杂的地球科学应用？（4）如何测试一个云服务是否已准备好支撑地球科学应用？（5）什么是需要进一步研究的问题和需求？本书可为读者提供系统的空间云计算知识，指导读者了解空间云计算，应用空间云计算，进一步研究空间云计算。

科学家预言：“21世纪，人类将从经典信息时代跨越到量子信息时代。”创立了一个世纪的量子力学随着20世纪90年代与信息科学交叉融合诞生的量子信息学，已成为量子信息时代来临的重要标志。 本书是一部研究量子计算与量子优化算法的学术著作。在简要综述外该领域研究成果的基础上，主要篇幅介绍了作者近年来取得的创新性研究成果。全书共8章，主要内容包括：量子力学基础；量子计算基础；基本量子算法；Grover量子搜索算法的改进；量子遗传算法；混沌量子免疫算法，量子蚁群算法，量子粒子群算法；量子神经网络模型与算法；量子遗传算法在模糊神经控制器参数优化设计中的应用。 本书由浅入深、深入浅出、可读性好，具有系统性、交叉性、前沿性等特点。为便于学习，书中给出了多种量子优化算法在搜索、优化、聚类、识别与控制中的应用例