《算法与代数学(修订版)》书作者的代表性著作，也是数学史上具有重要价值的著作。前书系统介绍了十进制记数法，不仅在阿拉伯世界流行，并被译成拉丁文在欧洲传播。后书主要讨论一元一次和一元二次方程，以及相应的四则运算。两书至今仍有很高的价值，被译成多国文字在全世界传播。本次出版的即为二合一的中文译本。《算法与代数学(修订版)》读者对象主要为数学工作者、数学史工作者及相关专业的大学师生。

多元复分析是现代数学中非常活跃的学科之一，其内容广泛、发展迅速。这本由涂振汉编著、陈化主编的《多元复分析》是学习多元复分析的一本基本教材。内容分为8章：多复变全纯函数与全纯映照、a方程与延拓定理、复解析集、全纯域与全纯凸域、多重次调和函数、拟凸域、拟凸域上的a问题的存在性定理及L2估计、L2延拓定理及其应用。另外，本书每章都配置了适量的习题。凡具有大学复变函数、实变函数和泛函分析的读者都能读懂本书。本书内容丰富、叙述清晰、论证严谨，为进一步深入到多复变、复几何、代数几何、几何分析等前沿领域提供了扎实的分析基础。 本书可作为高等学校数学、统计学、物理学、力学等专业本科生及研究生的教材，也可供对多元复分析有兴趣的读者参考。

作为统计学的两大分支，频率论和贝叶斯统计创立的时间相差无几，但贝叶斯统计直到近10年才被逐步引进到生态学数据分析。本书涵盖方法引论与实验分析应用两部分，针对多个时空尺度，介绍了适合于生态学数据的统计推断方法和层次模型，涉及经典频率论和贝叶斯统计的模型、算法和具体编程。首先阐述了生态学数据的层次结构和时空变异性，以及频率论和贝叶斯统计。然后介绍贝叶斯推断的基础概念、分析框架和算法原理；并进一步针对生态学层次模型、时间序列及时空复合格局数据依次展开分析模拟。在应用操作部分，配合方法部分的各章内容介绍基于R的算法与编程实践。最后本书还附录了与生态学数据密切相关的频率论与贝叶斯统计的基础知识。 本书适用于生态学和环境科学专业的研究生和科研人员，可作为实验和观测数据分析的教材或参考书。具有

《交通领域中的聚类分析方法研究》系统而详细地阐述了聚类分析的多种相关方法、技术及具体应用,主要内容包括绪论、复杂多源异构数据整合方法研究、数据预处理技术、常用聚类分析方法、面向混合特征的权熵模糊C-均值优化方法研究、面向混合属性数据的聚类融合方法研究、基于聚类融合的混合属性数据增量聚类方法研究、聚类分析方法在交通领域中的应用.

本卷收录了吴文俊在数学机械化领域发表的46篇论文，内容包括：几何定理机器证明的吴方法、多项式系统符号求解的Ritt-吴特征列方法、构造性微分代数几何理论、不等式机器证明与优化问题的有限核定理等数学机械化领域的奠基性成果,还包括数学机械化方法在数学定理的自动发现、天体中心构型问题求解、平面机构定理的机器证明、机器人的运动学问题的自动求解、几何设计中的曲面拼接等问题中的应用。

本书作者是统计决策理论的主要贡献者，《统计决策理论中的渐进方法》以作者在芝加哥大学多年授课讲义为基础，以易于理解的方式，从逼近复合统计实验概念中推衍出渐进统计理论。书中数学推理严密而且有一定深度，高等问题有较为详细论述。目次：实验——决策空间；源于决策理论的结果：亏格；似然比和锥形测度；基本不等式；充分性和非充分性；控制、紧性和接近；极限定理；不变属性；无穷可分、高斯和泊松实验；渐进高斯实验：局部

《交通领域中的聚类分析方法研究》系统而详细地阐述了聚类分析的多种相关方法、技术及具体应用,主要内容包括绪论、复杂多源异构数据整合方法研究、数据预处理技术、常用聚类分析方法、面向混合特征的权熵模糊C-均值优化方法研究、面向混合属性数据的聚类融合方法研究、基于聚类融合的混合属性数据增量聚类方法研究、聚类分析方法在交通领域中的应用.

李裕奇、刘赪、王沁编著的这本《随机过程（第3版）》是为高等院校非数学专业本科学生和研究生编写的。读者对象为高等院校计算机与通信、交通运输、工程、管理、经济、金融、物理与化学等专业的本科生、研究生与有关专业的实际技术人员。本书内容主要包括随机过程的基本概念、随机过程的分布与数字特征、均方微积分、的泊松过程、平稳过程、马尔可夫过程等随机过程的基本理论与简单应用，以及时间序列的基本概念、趋势项的分离、自回归模型、移动平均模型、自回归与移动平均模型的参数估计，模型拟合与预测等时间序列分析内容。读者只需具备概率论、微积分与线性代数知识，即可顺利阅读全书。本书易读易懂，操作性强，是学习随机过程与时间序列知识的基础。

本书主要介绍了处理反问题（不适定问题）的统计方法，且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。

本书主要包含三个部分：测度论基础、概率论基础与概率极限理论.测度论基础包括前四章：测度空间与概率空间；可测映射与随机变量；积分与期望；乘积空间与Fubini定理.概率论基础包括两章：独立性、条件期望、一致可积性；鞅论简介.概率极限理论包括两章：大数定律；中心极限定理.最后，用一章介绍Chebyshev不等式的经典及最新成果，用一章介绍概率论领域中的三个著名问题：Gauss相关猜测；Hunt假设(H)与Getoor猜测；热点猜测. 本书适合作为研究生及高年级本科生相关课程的教材，也可供教师参考阅读.

本书研究了信息有机体的伦理学基础，在《数字方法》一书中，作者提出了对互联网的社会和文化方面的影响进行研究的新的方法，这一研究方法旨在推动网络研究目前的对互联网文化的研究。它探究的是下面这些广泛的问题:我们研究社交媒体时如何才能获得对社会的新理解，而非如何使用社交媒体?作者把研究聚焦社交媒体如何引发了文化和社会状况的变迁。作者还把这一研究方法用于考察诸如对9·11的调查结果的分析、辨析和气候变化有关的网站的怀疑论者，以及对网络的审查等问题。