如果你是一个有 数学焦虑症 的人，你可能不会相信有一天你会爱上数学。 原因在于，我们在学校所学的数学知识看上去不过是一堆沉闷的规则、定律和公理，都是前人传下来的，而且是不容置疑的。在《魔鬼数学》中，世界知名数学家乔丹?艾伦伯格告诉我们这样的认识是错误的。数学与我们所做的每一件事都息息相关，可以帮助我们洞见在混沌和嘈杂的表象之下日常生活的隐性结构和秩序。数学是一门告诉我们 如何做才不会犯错 的科学，是经年累月的努力、争论所锤炼出来的。 你应该提前多长时间到达机场？民意调查的结果真的能代表人们的意愿吗？为什么父母都是高个子，孩子的身高却比较矮？用什么策略买**才能中大奖？《魔鬼数学》运用数学方法分析和解决了很多的日常生活问题，帮助数学门外汉习得用数学思维思考问题的技能。 作者用数

我们所有人的生活都受到有限空间和有限时间的限制，因此常常面临一系列难以抉择的问题。在一天或者一生的时光里，哪些事是我们应该做的，哪些是应该放弃的？我们对杂乱无序的容忍底线是什么？新的活动与熟悉并喜爱的活动之间如何平衡，才能取得令人愉快的结果？这些看似是人类特有的难题，其实不然，因为计算机也面临同样的问题，计算机科学家几十年来也一直在努力解决这些问题，而他们找到的解决方案可以给我们很多启发。通过丰富的跨学科研究，作者指出，计算机算法也可以用来解答人类面临的这些问题。这本书告诉我们如何更有效地利用直觉、什么时候应该把选择权交给命运、无所适从的时候应该如何做出选择，以及如何有效地与他人保持联系。从找配偶到找停车位，从组织管理个人邮箱的收件箱到理解人类记忆的作用原理，这本书把计算机

本书以易于理解的方式讲述了时间序列模型及其应用，主要内容包括：趋势、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模型、模型识别、参数估计、模型诊断、预测、季节模型、时间序列回归模型、异方差时间序列模型、谱分析入门、谱估计、门限模型.对所有的思想和方法，都用真实数据集和模拟数据集进行了说明. 本书可作为高等院校统计、经济、商科、工程及定量社会科学等专业学生的教材或教学参考书，同时也可供相关技术人员使用.Translation from the English language edition:Time Series Analysis with Applications in R ,Second Edition（ISBN 978 0 387 75958 6）by Jonathan D.Cryer and Kung Sik Chan. Copyright 2008 Springer Science+Business Media,LLC. Springer is a part of Springer Science+Business Media.

在本书中，作者运用标准的博弈论方法，通过对日常生活中的智慧、经济活动中的竞争与合作、政治活动中的技巧、军事活动及战争中的策略等的演绎，系统而简要地介绍了博弈论的基础知识，语言生动诙谐，故事精彩有趣，使得读者在漫游于引人入胜的故事情景中的同时，可以通过博弈论的精致分析工具去了解其所以然。 本书已再版多次, 是美国非常流行的基础博弈论教材。与第三版相比, 第四版的主要创新是混合策略。第四版将简单主题与复杂主题中的一些基本概念合并成有关混合策略的一章;改善并简化了博弈信息的处理方法;增加了对廉价磋商的阐述和例证;厘清了利益同盟与真诚交流之间的关系。第四版将信号传递和甄别的案例分析放在更靠前的章节,从而可以让读者更好地明白这个主题的重要性,并且为更正式的理论学习做好准备。其他章节也大都做了更新

*章 线性规划的数学模型 第二章 线性规划问题解的性质 第三章 单纯形方法 第四章 对偶线性规划问题 第五章 参数线性规划问题与灵敏度分析 第六章 运输问题的特殊解法

数学规划是一种寻找*化的方法，比较典型的有线性规划、非线性规划、动态规划等。经济主体的行为大多可以理解并表达成数学规划中的*化问题。经济学中*典型的假设是，市场经济里的企业和个人都是谋求自身利益的，企业追求利润*化，也就是所谓的 经济人假设 。而劳动者谋求自身收入和消费效用*化，同时在劳动和休闲之间进行优化选择。对于一个政府而言，可以考虑比GDP更综合的目标函数。如果用数学规划来考虑这些问题，会有很多优势，有些问题能够看得更透彻，并以一个更精确的角度来分析问题。 作者对上述问题进行了系统的研究，对于将数学规划运用到经济分析中具有丰富的经验。《数学规划与经济分析》一书由其研究成果整理而成，包含五章内容，分别是经济分析中的数学模型，基本经济关系的数学表达与统计核算，均衡、激励与机制设计，信息

微观金融分析探讨在动态事件和不确定环境下，个人如何做出*消费/投资决策；企业又如何根据生产的需要接受个人融资；经济组织（金融市场和金融中介）在协助个人及企业完成资源动态配置任务时，应当起什么样的作用，其中*关键的是金融资产的合理均衡价格体系如何决定。这些内容构成了现代金融理论研究和实际操作基础和核心，完整学习以上内容需要以掌握大量的数学工具为前提，特别是随机分析技术。本书以一种通俗的方式提供了这方面的有力支持。 本书可作为经济、金融和管理方向的高年级本科生和研究生的教材或参考书。此外，本书也为实践领域的金融工作者（包括MBA学生）提供了相当系统的金融/数学知识。

如果你是一个有“数学焦虑症”的人，你可能不会相信有一天你会爱上数学。 原因在于，我们在学校所学的数学知识看上去不过是一堆沉闷的规则、定律和公理，都是前人传下来的，而且是不容置疑的。在本书中，世界知名数学家乔丹·艾伦伯格告诉我们这样的认识是错误的。数学与我们所做的每一件事都息息相关，可以帮助我们洞见在混沌和嘈杂的表象之下日常生活的隐性结构和秩序。数学是一门告诉我们“如何做才不会犯错”的科学，是经年累月的努力、争论所锤炼出来的。 你应该提前多长时间到达机场？民意调查的结果真的能代表人们的意愿吗？为什么父母都是高个子，孩子的身高却比较矮？用什么策略买彩票才能中大奖？本书运用数学方法分析和解决了很多的日常生活问题，帮助数学门外汉习得用数学思维思考问题的技能。 作者用数学这条主线穿起了时

A.H.施利亚耶夫编著的《*金融数学基础(第2卷理论)》原版自1998年出版以来，被认为是“*金融数学方面深刻的一本著作”。全书共分两卷，每一卷都包含四章。卷的副题为：事实·模型。第二卷的副题为：理论。这两卷的内容既相互联系，又相对独立。读者可把本书看作一本“*金融数学全书”。 第二卷有关“理论”的四章是：“*金融模型中的套利理论”或“定价理论”：先是“离散时间”，再是“连续时间”。“套利理论”主要指资产定价的和第二基本定理：市场无套利机会等价于存在(局部)等价概率鞅测度，使得所有证券的折现价格过程为鞅(定理)，并且当市场完全时，这样的鞅测度是的(第二定理)。这些定理在近二、三十年的研究中已经近乎尽善尽美。无论对数学还是对金融的发展都有深远影响，但所涉及的数学工具也越来越艰深。作者高瞻远瞩。抓住

A.H.施利亚耶夫编著的《*金融数学基础(第1卷事实模型)》原版自1998年出版以来，被认为是“*金融数学方面深刻的一本著作”。全书共分两卷。每一卷都包含四章。卷的副题为：事实·模型。第二卷的副题为：理论。这两卷的内容既相互联系。又相对独立。读者可把本书看作一本“*金融数学全书”。 卷的章有关国际金融市场以及金融理论和金融工程的“事实”。它可看作一位前苏联数学家对西方金融市场和金融理论、金融工程的独特理解。其中作者不但概述了金融市场的基本状况、金融学的基本概念以及Markowitz证券组合选择理论、资本资产定价模型《CAPM)、Ross套利定价理论(APT)、有效市场理论等。甚至还简要介绍了保险业和精算理论。 卷的后三章都有关金融学的*“模型”：离散模型、连续模型和统计模型。作者提出，Doob分解、局部鞅、鞅变换等概念

这是一本辅助学习宏观经济学的教学参考书。作者通过讲解宏观经济学中的四个基本模型，即IS-LM模型、Solow模型、Ramsey模型和OLG模型，以及每个模型的基本假设和假设的合理性、模型的基本特点和对模型的分析，来满足学生从初级宏观经济学到中、高级内容时系统和完整的衔接需求。此外，对那些数学基础比较薄弱的读者而言，作者*后还准备了一章数学附录，主要给出阅读本书所需要的一些数学知识。同时，配合课后的练习题，学生在掌握理论的同时还能解决实际问题，并动手建立自己的模型。 本次修订，完善了索洛 斯旺模型、拉姆齐模型和现金优先货币模型，并新增了真实经济周期理论一章。

我们所有人的生活都受到有限空间和有限时间的，因此常常面临一系列难以抉择的问题。在一天或者一生的时光里，哪些事是我们应该做的，哪些是应该放弃的？我们对杂乱无序的容忍底线是什么？新的活动与熟悉并喜爱的活动之间如何平衡，才能取得令人愉快的结果？这些看似是人类特有的难题，其实不然，因为计算机也面临同样的问题，计算机科学家几十年来也一直在努力解决这些问题，而他们找到的解决方案可以给我们很多启发。 通过丰富的跨学科研究，作者指出，计算机算法也可以用来解答人类面临的这些问题。布莱恩·克里斯汀、汤姆·格里菲思著万慧、胡小锐译的《算法之美(精)》告诉我们如何更有效地利用直觉、什么时候应该把选择权交给命运、无所适从的时候应该如何做出选择，以及如何有效地与他人保持联系。从找配偶到找停车位，从组织管

本书是"经济数学应用教程"之一。本书主要内容包括线性规划方法、目标规划方法、整数规划方法、动态规划方法、非线性规划方法、网络分析方法、存储优化方法、排队优化方法、决策方法、博弈方法等各章，并配有适量习题。本书贯穿问题教学法的基本思想，对许多数学概念，先从提出经济问题入手，再引入数学概念，介绍数学工具，后解决所提出的问题，从而使学生了解应用背景，提高学习的积极性；书中详细介绍相应的数学软件，为学生将来的研究工作和就业奠定基础；穿插于全书的数学建模的基本思想和方法，引导学生学以致用，学用结合。因此本书可*限度地适应财经类各专业学习该课程和后续课程的需要，以及报考研究生的需要和将来从事于财经有关的实际工作的需要。

本教材是国内市场上**的在理论上对当今时间序列研究领域内的研究成果作了较为严格的处理和介绍，为理论工作者和研究生提供了研究工具。

数据本无大小，但应用场合、处理方式的不同却分出大小，是谓小数据。数据表示的是过去，但表达的是未来，所以应用数据不仅需要全量数据，也需要样本数据；不仅要了解相关性，更要明白因果关系；不仅要预见未来，更要量化自我。这就迫使我们从更广泛的角度理解小数据，梳理小数据与大数据的分野，从而将相关思路投射、印证于小数据，考察其核心特点和应用特质。本书系统、全面的阐释了小数据，揭示了小数据之美、小数据之道、小数据之魅、小数据之巅，揭示了数据的局面在变化、逻辑在更新、未来在演进。重新审视我们的时代，小数据，尽管仍笼罩在迷雾中，但其已经开始在我们脑海中浮现出整体的轮廓。

统计学的思想和各种统计数据对政府、社会乃至我们的工作和日常生活都有着不可忽视的影响，甚至超乎你的想象。通过阅读本书，你将会对我们生活的这个世界有更完整、更清晰的认识。 这不是一本讲述干巴巴的统计学理论的书，它主要介绍统计学概念的应用及其对日常生活、公共政策和许多其他领域的影响。书中没有烦琐的公式、图表和计算，你只要看得懂而且会解简单的方程式就足够了。本书着重于启发思考，这比生搬硬套地使用数学公式更有助于训练看问题的视角和解决问题的思维。 本书把统计学概念分成四个部分来呈现：数据的生产、整合数据、机会与概率、统计推断。 本书一点儿也不乏味，恰恰相反，它是那样生动有趣，深入浅出地把统计学的概念和分析方法呈现在你面前。通过一个个具体的案例、简单的练习和知识普及，能让你在阅读过程

本书共十章，分为四篇。篇技术融合，讲透各技术名词的相关概念，拨开云雾看本质；第二篇场景变革，讲述在新基建 数字经济的场景下，企业如何转型，如何从传统基建到新基建，如何发挥工业互联网的力量；第三篇模式创新，讲述新秩序背后的各种新定律，并通过实例分析总结失败经验，找到获得成功的新道路；第四篇生态重塑，通过实例分析了华为、阿里、西门子等关键企业，以及多个投资机构，解读5G时代产业变革与投资机会，并对智能革命的未来 6G进行展望。

《数字经济 中国经济创新增长新蓝图》从数字经济与强国战略详、传统产业数字化转型、科技创新驱动数字经济和新经济下的数字化转型4个部分细阐述了数字经济发展的历史进程，以及我国如何布局数字经济、数字经济如何与国家战略高度契合、数字经济如何和企业转型升级相呼应等内容，为企业及机构提供应对中国战略转型的指导措施，使之清晰了解国家战略路线图，抓住利好政策，合理规避产业风险。《数字经济 中国经济创新增长新蓝图》适合企业（集团）总裁、副总裁、董事长、总经理、营销总监、市场总监、分公司经理、大区经理等企业高层，以及其他有意于了解经济形势的社会各界精英及研究数字经济的专业人士阅读。

数字经济是世界科技革命和产业革命的先导，是经济增长的新引擎，如今已成为我国经济发展的重要战略方向。那么，为什么会产生数字经济？数字经济是什么？企业、消费者、政府及整个社会该如何迎接数字经济的到来？ 本书作者简要描述了数字经济的定义和发展历史，详细阐述了数字经济的资源、消费者、生产、市场、企业、金融、贸易等内容。同时，作者还通过对世界各国相关实践经验的呈现，验证了书中的数字经济理论，以期利用这些理论为国内各地数字经济未来发展策略的制定提供指导。本书高度综合了大量国内外经济理论研究成果，构建了完整的数字经济理论体系，内容由浅入深，通俗易懂。 无论你是互联网经济、数字经济的各类从业人员，还是对数字经济感兴趣的学生或教师，抑或是从事数字经济研究的学者，本书可以为你提供详

本书为了满足普通高等院校及高职高专类院校经济、金融、管理专业本专科学生学习的需要，定位在“以应用为目的，以必需够用为度”的平台上，简略了定理的推导、证明，采用了学生容易理解的方式叙述，并选配了适量的例题、练习，使学生掌握基本理论和解题方法，并结合应用例题解决经济和日常生活中遇到的问题，提高学生应用数学和数学应用的能力。 本书内容包括函数、极限与连续、导数及应用、积分的计算及应用、行列式、矩阵及线性方程组、概率和统计初步知识等，每章附有习题。

本书研究经济变量联系的计量模型 新发展与实践，讲论的技术方法涉及类似宏观经济变量的随机变量的非线性关系、具体投资或生产函数等。本书提供实证研究示例。本书也仔细讨论估计、经验和模型评价的问题，讨论的模型类型包括数模型、神经网络和投影跟踪的非参数模型，也特别关注光滑区间转移模型。

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《时态数据挖掘算法》由孟志青、蒋敏、姜华著，介绍了时态数据挖掘算法，主要内容包括时态数据模型、时态关联规则模型、时态关联规则算法、时态数据下周期模式、部分周期和近似周期模式的算法、时态数据流算法和时态文本算法，这些算法可用于商业、金融、医学和互联网等领域中的数据挖掘应用。 本书主要供数据挖掘研究人员使用，也可作为大学本科高年级和研究生数据挖掘方面的教学参考用书。 随着大数据时代的到来，大数据流、大文本流和多媒体流的出现，使得时态数据挖掘进入了一个全新发展阶段，如何找到大数据下的快速时态挖掘算法是我们面临的巨大挑战，本书旨在为学习和研究时态数据挖掘提供一些解决方法，为大数据的应用提供新的途径。