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。

本书共有三角形、几何变换，三角形、圆，四边形、圆，多边形、圆，完全四边形，以及最值，作图，轨迹，平面闭折线，圆的推广十个专题。对平面几何中的500余颗璀璨夺目的珍珠进行了系统地、全方位地介绍，其中也包括了近年来我国广大初等几何研究者的丰硕成果。 本书中的1500余条定理可以广阔地拓展读者的视野，极大地丰厚读者的几何知识，可以多途径地引领数学爱好者进行平面几何学的奇异旅游，欣赏平面几何中的精巧、深刻、迷人、有趣的历史名题及近期新成果。 该书适合于广大数学爱好者及初、高中数学竞赛选手，初、高中数学教师和数学奥林匹克教练员使用，也可作为高等师范院校数学专业开设“竞赛数学”“中学几何研究”等课程的教学参考书。

本书介绍了矩阵及其相关内容，共有17章，主要介绍了矩阵及其运算、高斯算法及其一些应用、n维向量空间中的线性算子、矩阵的特征多项式与最小多项式、矩阵函数、多项式矩阵的等价变换（初等因子的解析理论）、n维空间中线性算子的结构（初等因子的几何理论）、矩阵方程、U－空间中的线性算子、二次型与埃尔米特型等内容。书中配有相关的例题及解答，可供读者更好地了解相应的内容。 本书适合高等院校师生和数学爱好者参考阅读。

本书系统地阐述了以状态空间方法为主的线性系统的时间域理论。全书共12章：第1章介绍与本书密切相关的一些数学基础知识；第2章介绍线性系统的数学描述；第3-5章阐述线性系统的分析理论，分别介绍线性系统的运动分析、能控性和能观性分析以及稳定性分析；第6-10章阐述线性系统的设计理论，分别介绍线性系统的极点配置和特征结构配置、镇定与渐近跟踪、线性二次型最优控制、解耦控制、状态观测器等设计问题；第11章概括性地介绍离散线性系统理论；第12章介绍鲁棒性的概念和几个基本的鲁棒控制问题。

. 本书针对大数据决策理论中涉及的安全可靠风险问题，以及可靠性与精确性的制约折中优化的问题，将研究的重点主要集中于基于Bayesian统计推断的粒子滤波算法的研究和应用，在论述粒子滤波算法的同时，主要融入了作者新的研究思想，即点估计观测值 先验概率，同时将多尺度的概念融入粒子滤波中，形成了具有多尺度粒子滤波的算法，利用不同粗细尺度对动态系统状态空间中的一条马尔可夫链进行交替耦合采样，借助于传递和更新状态信息及参数信息来搜索状态和参数的最大联合后验分布似然函数。细尺度的重要采样能保持精度，粗尺度的重要采样能提高运算效率，粗细尺度交替耦合采样则能有效抑制粒子的退化现象。本书为深度学习人工智能并深入研究奠定坚实的理论基础。 本书适合对大数据、统计信号处理、数字孪生系统故障传播根因诊断以及人工智

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。

本书是与同济大学数学科学学院编写的《高等数学）（第八版）相配套的学习辅导书，由同济大学数学科学学院的教师编写。本书内容由两部分组成，第一部分按《高等数学》（第八版）上册的章节顺序编排，给出习题全解，部分题目在解答之后对该类题的解法作了归纳小结，有的提供了多种解法；第二部分是全国硕士研究生招生考试数学试题选解，所选择的试题以工科门类为主，少量涉及经济学和管理学门类试题：并以数字资源形式，提供近年全国硕士研究生招生考试涉及《高等数学》上册的部分试题及参考解答。本书对教材具有相对的独立性，可为学习高等数学的工科和其他非数学类专业学生以及复习高等数学准备报考硕士研究生的人员提供解题指导，也可供讲授高等数学的教师在备课和批改作业时参考。

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。

《随机非线性系统抗干扰控制理论与方法》重点针对受到不同类型内外干扰的随机非线性系统，研究随机非线性系统的抗干扰控制方法。以近几年国内外的研究成果为背景，探究有界时变干扰、高动态干扰、结构不确定性等多源干扰影响下随机非线性系统抗干扰控制律的设计与分析问题。在此基础上，基于无源性和耗散性理论设计和分析随机非线性系统的抗干扰控制律，建立多源干扰影响下随机非线性系统抗干扰控制方法体系。

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。

本书介绍了多元统计分析的方法和理论，以及R语言计算，涵盖了经典多元统计分析的全部内容，包括：矩阵运算知识、数据可视化与R语言、多元正态分布、多元正态总体的抽样分布、多元正态分布的参数估计、置信域和假设检验、线性回归模型、多元多重回归分析、主成分分析、因子分析、判别分析、聚类分析和典型相关分析等内容，以及R语言的应用。本书除了重点介绍各种多元统计分析的思想、方法和理论外，使用R语言进行计算和数据可视化也是本书的特色，对书中所有的多元统计分析方法和理论都给出了R语言程序和应用，有大量翔实的应用案例可供参考，并配有相当数量的习题可供练习。 本书取材新颖、内容丰富、阐述严谨、推导详尽、重点突出、思路清晰、深入浅出、富有启发性，便于教学与自学。

2019年是中华人民共和国成立70周年。70年来，中国教育学已经有了长足的发展。展望未来，新时代背景下中国教育学如何继往开来，接力发展，需要我们很好地去梳理已有的研究成果，准确定位中国教育学的发展历程和水平，明确未来的研究方向。该套丛书以国家重点课题 中华人民共和国教育学发展研究 为依托，集合全国教育学科各学科专业领军专家，作者队伍强大。从学理层面来看，教育学史越来越凸显其在教育学发展过程中的重要作用。对中国教育学史的研究，既是为了镜鉴现实，为了推动教育学术的传承和发展，又是为了推动我国教育学术的传承和发展以及为了保存和传播教育学发展的积淀。从读者需求方面来看，研究和学习教育学的人需要很好地了解本学科的发展史，明确自己研究的基础和学科定位。该丛书总共12卷本，每本书预计20万字，全套丛书预计2

本书是大学数学学习指导系列之一，包含了线性代数与空间解析几何中的主要内容。全书共分十一章，它们是行列式、矩阵、n维向量空间、线性方程组、空间解析几何、矩阵的特征值与特征向量、二次型、一元多项式、线性空间、线性变换和欧几里得空间等。本书精选了将近400道例题和400道练习题，选材注重突出课程的基本要求，力求做到解题简明，思路清晰，由易到难，从基本到综合，循序渐进。本书编写体例有内容精讲、典型例题、练习和提示与答案四部分。概述了每一章节的基本概念、基本定理和基本方法。在某些难以理解或容易出错的地方特别作出解释，指出各概念之间的联系。在大部分例题中，都有思路分析、解题过程、小结以及注解等，有的题还提供了每一节后面都安排了适量的习题，读者可以通过练习进一步巩固所学到的知识，掌握各种题型的解

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。