本书荣获2023年度Steele数学阐述奖，中文版首次出版！ 本书是偏微分方程领域权威著作的第二版。它全面概述了现代技术在偏微分方程理论研究中的应用，其中特别强调非线性方程。本书内容广泛、论述清晰，这使其成为研究生偏微分方程课程的优秀教材。作者在第二版中做了许多修改，其中包括： - 新增一个关于非线性波动方程的章节； - 新增80多道习题； - 增加几个新的小节； - 大大扩充了参考文献。 第一版的书评： 我在常规的偏微分方程课程以及专题课程中都用过这本书。它巧妙地整合了深刻的洞察力和丰富的技术细节 Evans的书证明了他对该领域十分精通，并且表述清晰易懂。 Luis Caffarelli，得克萨斯大学 用Evans的书来教学非常有趣。它解释了许多偏微分方程的基本思想和技巧 每个学习分析的研究生都应该读读它。 David Jerison，麻省理工学院 我用这本书

《泛函分析》为普林斯顿分析译丛中的第四册泛函分析，其内容分为8章，第1章介绍Lp空间和Banach空间，第2章过渡到调和分析中的Lp空间，第3章讨论分布：广义函数，第4章讲述Baire纲定理的应用，第5章为概率论基础，第6章介绍Brownian运动，第7章为多复变引论，第8章介绍Fourier分析中的振荡积分，全书展现了泛函分析理论的基本思想，特别强调它与调和分析的联系。 《泛函分析》可作为数学专业高年级本科生或研究生的泛函分析教材，同时也可作为相关科研工作者的参考书。

贝叶斯方法因其灵活性且可以轻松地将相关性和层次结构正式纳入数据中，所以对包括空间和时间信息在内的大型数据集建模尤为有效。然而，其所依赖的诸如马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)等经典模拟方法在计算上会使之变得不可行；本书所介绍的积分嵌套拉普拉斯近似（INLA）方法则可作为一种计算有效且强有力的MCMC的替代方法。 本书介绍了贝叶斯方法的基本范式，并阐述了相关的计算问题;详细介绍了 INLA 方法和 R-INLA 软件包背后的理论，并把重点聚焦在区域和点参考数据的空间和时空建模上。 全书将详细的理论和实际数据分析相结合，对任何水平的读者都会大有裨益。所有示例都提供基于R-INLA的代码，其数据集可在INLA 网站获得，这对于想了解INLA 方法或提高其实践能力的应用研究人员来说，是一个极具吸引力的特点。

本书共分6章，主要涉及分数阶偏微分方程的理论分析以及数值计算。第1章着重介绍分数阶导数的由来以及一些分数阶偏微分方程的物理背景；第2章介绍Riemann-Liouville等分数阶导数以及分数阶Sobolev空间、交换子估计等常用的工具；第3章从理论的角度讨论一些重要的偏微分方程；从第4章开始重点讨论分数阶偏微分方程的数值计算，介绍了有限差分法、级数逼近法（主要是Adomian分解和变分迭代法）、有限元法以及谱方法、无网格法等计算方法。本书涵盖了该领域的一些前沿结果以及作者目前的一些研究结果。

本书是作者根据多年从事高等代数与解析几何课程教学的经验编写而成的。本书分上、下两册。上册主要包括：空间向量、平面与直线、矩阵初步与n阶行列式、矩阵的秩与线性方程组、多项式、矩阵的相似与若尔当标准形；下册主要包括：常用曲面、二次型与矩阵的合同、线性空间、线性变换、欧氏空间。本书在编写中将二次型及其矩阵的特征值这一历史上的经典问题作为引入整个课程内容的一条叙述主线，将高等代数与解析几何有机地结合起来。本书合理地引入了每一个重要概念，给出了主要定理的推理步骤，设置了不少经典例题和习题来指导学生理解和运用这些定理。

本书由三部分内容组成。第一部分是测度论基础（第1～3章）。主要介绍测度的扩张定理和分解定理，Lebesgue-Stieltjes测度、可测函数及其积分的基本性质，还有乘积可测空间和Fubini定理等。第二部分是第4～6章。主要介绍独立随机变量序列的极限定理，包括中心极限定理、级数收敛定理、大数定律和重对数律。在介绍中心极限定理之前，介绍了测度的弱收敛、特征函数以及相关结论。这部分内容突出了经典的概率论证明技巧。第三部分为第7、8章，介绍一些特殊的随机过程。第7章介绍离散鞅论，第8章简单介绍了马氏链、布朗运动和高斯自由场。

《广义微分几何讲义》是为对微分几何感兴趣的学生准备的，尤其是那些在经典理论未涵盖的几何情形。它是已出版的《广义微分几何》（ Diffeology ）的配套教学笔记，一半源自作者在汕头大学访问时的专题讲座，一半则是作者在同各方学者多年研究探讨后的研究成果、思考、练习等作者希望与读者分享的笔记。全书以时间线为轴，讲述Diffeology领域的起源和发展，编排合理，每章篇头都有总述、定义、理论等讲解，辅以推论过程，由简到难，自然过渡到结论，很符合授课讲义的风格，其后还有习题、问题、思考探讨等用以巩固讲义知识，并启发思考，对研究微分几何或数学物理的学生与研究人员非常有用。

《非线性系统的事件触发控制及其应用》系统性地介绍非线性系统事件触发控制的理论和方法，涵盖事件触发采样机制和事件触发控制器设计两个方面，兼顾自触发控制和周期采样控制的相关研究，并将数值仿真和物理实验验证相结合，涉及严格反馈型系统、输出反馈型系统、非完整链式系统以及移动机器人等多种被控对象。《非线性系统的事件触发控制及其应用》大部分内容是作者近年来的研究结果。作者在《非线性系统的事件触发控制及其应用》撰写过程中尽量降低了对预备知识的要求，第2章专门介绍分析和设计时用到的工具。《非线性系统的事件触发控制及其应用》力争将相关方法和结果图文并茂地展现出来。《非线性系统的事件触发控制及其应用》可供自动控制、机器人、应用数学等领域的科研人员，以及从事网络化、分布式、非线性控制等理论与方法以

本书系统地介绍分数阶微积分学与分数阶控制领域的理论知识与数值计算方法。特别地，作者提出并实现一整套高精度的分数阶微积分学的数值计算方法；提出线性、非线性分数阶微分方程的通用数值解法和基于框图的通用仿真框架，为解决分数阶控制系统的仿真问题奠定了基础；开发面向对象的分数阶系统控制的MATLAB工具箱，可以用于多变量分数阶系统的建模、分析与控制器设计的全过程。本书所有知识点均配有高质量的MATLAB代码，有助于读者更好地理解知识点的内涵，更重要地，可以利用代码实践并创造性地解决相关问题。

本书基于 MM 算法原理和组装分解技术系统地介绍了统计优化问题中 MM 算法的构造方法及其性质特征。本书共分7章内容，具体包括绪论、凸性、MM 算法与组装分解技术、单 (多)元分布参数估计的 MM 算法、混合模型的 MM 算法、生存模型的半参数估计与 MM 算法、收敛性与加速算法。本书的目的在于为读者特别是统计工作者提供一套简单、有效、可靠的优化工具构造方法，强调广度而非深度，希望本书所介绍的算法开发方法能够为更多的实际问题而服务。 本书既适合高等院校数学、统计学、计算机科学、航空航天、电气工程、运筹学专业的本科生和研究生阅读，也适合作为相关技术人员的参考书。

Paul Erd?s在其一生中发表的论文比任何其他数学家都多，尤其是在离散数学领域。他善于发现漂亮且陈述简洁的问题，他的解决方案对整个数学界产生了深远影响。这本引人入胜的书籍专为学生撰写，通过提出引发Erd?s兴趣的问题及其处理这些问题的卓越方法，向读者提供了一本易于理解的离散数学入门书籍。书中包括年轻时Erd?s证明的Bertrand假设、Erd?s-Szekeres幸福结局定理、De Bruijn-Erd?s定理、Erd?s-Rado 系统、Erd?s-Ko-Rado定理、Erd?s-Stone定理、Erd?s-R nyi-S s友谊定理、Erd?s-R nyi随机图、Chv tal-Erd?s关于Hamilton环的定理，以及Erd?s的其他成果；另外还有一些与其工作相关的成果，如Ramsey定理或关于弱 系统的Deza定理。附录涵盖了通常在入门课程中缺失的内容。书中穿插了关于Erd?s的个人轶事，提供了与这位传奇合作者互动的一些幕后故事。

本书将从强化学习 基本的概念开始介绍，将介绍基础的分析工具包括贝尔曼公式和贝尔曼 优公式，之后会推广到基于模型的和无模型的强化学习算法， 后会推广到基于函数逼近的强化学习方法。本书强调从数学的角度接引入概念、分析问题、分析算法。并不强调算法的编程实现，因为目前已经有很多这方面的书籍，本书将不再重复造轮子。 本书面向对强化学习感兴趣的本科生、研究生、研究人员和企业研究所从业者。 它不需要读者有任何关于强化学习的背景，因为它会从 基本的概念开始介绍。如果读者已经有一些 强化学习的背景，这本书也可以帮助他们更深入地理解一些问题或者带来新的视角。 本书要求读者具备一定的概率论和线性代数知识。本书的附录中包含了一些 需的数学基础知识。

本书是同济大学数学科学学院编《高等数学》第八版，内容深广度符合2014年版“工科类本科数学基础课程教学基本要求”，适合高等院校工科类各专业教学使用。 本书第七版曾获首届全国教材建设奖全国 教材特等奖，在保持原书结构合理、逻辑清晰、叙述严谨、例题丰富等特色的基础上，对第七版进行了一次细心的修订：少数地方作了一些必要的修改，个别章节补充了例题；对习题进行了适当的调整和补充， 换了少量习题；附录增加了一些初等数学内容介绍；增加了可通过扫描二维码查阅的释疑解难、例题精讲等数字教学资源。经过修订，本书 加完善，能 好地满足当前的教学需要。 本书分上、下两册出版，上册包括函数与极限、导数与微分、微分中值定理与导数的应用、不定积分、定积分及其应用、微分方程等内容，书末还附有基本初等函数的图形、几种