《无网格微分方程数值解法》是作者在总结课题组十多年来在无网格方法及其理论和应用方面研究工作的基础之上， 经过系统整理而著成的. 《无网格微分方程数值解法》内容丰富， 不仅包括了无网格方法中构造逼近函数的重要方法， 而且包括了求解一些（初）边值问题的 无单元 Galerkin 法、无网格边界积分方程法和无网格配点法. 在系统阐述这 些无网格方法的基本原理之后， 重点讲述它们的性质、稳定性、误差估计和 收敛性等数学理论及分析过程.

分支现象广泛存在于生物学、信息学、物理学、经济学及各种工程问题中.结合不同实际背景的系统， 分支理论也需要不断完善. 本书在常微分方程自治系统的分支理论基础上， 围绕周期系统和随机系统， 对这两类系统的分支理论进行延拓. 内容包括自治系统、周期扰动系统、随机扰动系统的分支研究， 以及在生物、信息、物理、经济等领域的应用. 本书给出基本数学概念、相关定理和非线性分析方法， 并对具体模型进行理论分析和使用适当的数学计算软件进行数值模拟， 步骤详细清楚， 便于不同领域的读者阅读.

本书共包括3编19章，介绍了广义斐波那契数列、希尔伯特与希尔伯特第十问题、曾炯之与希尔伯特第十七问题相关内容。本书适合高等学校数学专业学生、教师及相关领域研究人员和数学爱好者参考阅读。

《观察性研究的设计》是一本专注于介绍观察性研究方法的权威著作。它提供了对于在无法实施随机试验的情况下，如何规划和执行观察性研究以深入了解处理效应的全面指南。本书强调了好的设计在观察性研究中的核心地位，并说明了如何将科学问题转化为可行的研究计划。它还详细阐述了如何通过精心的设计来选择和执行适当的数据收集和分析策略的步骤，从而开展实证研究，得出有效的研究结论。 本书提供了从理论到实践的清晰指导，帮助读者理解设计和分析之间的联系和界限。它还详细介绍了如何使用样本分割来指导设计，并强调了消除测量偏倚和限制未测量因素影响的重要性。本书提供了实用的方法和技巧，以处理和解决观察性研究中可能遇到的各种挑战，包括选择研究设计、数据收集、匹配和偏倚控制以及统计分析等。 此外，本书通过展示大量的实例和案例分析，说明了如何在不同的领域和情境中更好地理解和应用这些实用的方法和技巧。这些案例涵盖了广泛的领域，包括医学、社会科学、行为科学和环境科学等。 对于需要进行观察性研究的读者来说这是一本极具价值的参考书。无论您是研究生、研究者还是实践者或相关从业人员，都会从中获得宝贵建议并受益匪浅。

本书以通俗易懂的方式系统地介绍和阐述结构方程模型 （SEM） 的基本概念和统计原理，侧重结构方程模型的实际运用，介绍和示范各种常用结构方程模型，以及许多新近发展的模型，包括带分类条目的验证性因子分析 （CFA） 模型、双因子CFA模型、贝叶斯CFA 模型、缺失值多重插补 （MI）、潜变量合理值的估计和应用、调节中介效应模型、贝叶斯路径分析模型、带个体差异观察时间的潜发展模型 （LGM）、检验带分类变量的量表的测量不变性、纵向潜类别分析 （LLCA）、潜转换分析 （LTA）、带协变量和远端结局变量的潜发展混合模型 （GMM）、手动实施 BCH 方法和三步法混合模型建模、各种结构方程模型的蒙特卡罗模拟功效分析以及潜类别分析 （LCA） 模型的样本量估计。本书采用国际著名 SEM 软件Mplus估计所有模型，使用真实数据演示各种模型估计，详细解读程序代码及输出结果。本书提供用于示范模型的数据和相应的Mplus程序，参照本书提供的例题和相应的计算机程序，读者便能自己实践各种结构方程模型。本书可作为大学社会科学及公共卫生学院研究生以及统计和生物统计专业本科生的参考书，也可作为相关学科的研究人员从事统计分析的工具书。

本书研究的内容为非经典扩散方程在时间依赖空间中的吸引子，受到时间依赖整体吸引子的一些研究成果的启发，我们首先研究了时间依赖整体吸引子和强吸引子的存在性，之后通过调整对时间依赖函数的假设，如重新设置其下界和单调性，得到了一些在时间依赖空间中关于拉回吸引子的存在性和正则性、以及拉回吸引子和整体吸引子的上半连续性的成果，它们都是新的尝试，并且通过这些模型的研究为在时间依赖空间中研究吸引子提供了一些新的思路和方法。此外，注意到时间依赖空间的范数中包含了时间依赖函数，因此很容易知道在此类空间中研究吸引子的存在性或其吸引子的其他性质要比在Sobolev空间中更为复杂和困难，例如在证明吸收集和渐近紧性时计算量会大大增加等。虽然计算和分析较为困难，但相空间范数中时间相关项的存在拓宽了以往的研究框架，使人们能够在更接近物理现实的模型中对解的长时间行为进行讨论，促进了对动力系统解的适定性的研究进程，具有重要意义。

本书结合作者近几年的研究成果，主要介绍人工蜂鸟算法和蝠鲼觅食优化算法的提出、改进及其工程应用，内容包括：人工蜂鸟算法，包括算法提出的灵感、步骤、数学模型、性能测试及其工程应用等；人工蜂鸟算法的改进及其工程应用，从运用切比雪夫混沌映射进行初始化来提高求解的精度和引导觅食时加入莱维飞行，使得算法避免过早收敛和具有良好的稳定性两个方面对人工蜂鸟算法进行改进，改进后的算法应用在抽水蓄能机组调节系统非线性模型参数辨识中，并取得了比较好的效果；蝠鲼觅食优化算法，包括算法提出启发、步骤、数学模型、性能测试及其工程应用等；蝠鲼觅食优化算法的改进及其工程应用，采用精英反向学习算法优化初始种群、在链式觅食处采用自适应t分布代替链式因子优化个体在链式觅食点的更新策略等对蝠鲼觅食优化算法进行改进，采用改进的蝠鲼觅食优化算法对混流式水轮机尾水管压力脉动特征进行了有效识别。

数值分析随计算机的发展和使用逐渐受到科学计算工作者的广泛重视，是一种如何利用计算机解决数学问题的近似方法。随科技发展和各种行业迅速崛起的需要，高效的计算方法与高性能并行计算机硬件的需要同等受到当前科学研究的重视。科学计算己与实验、理论分析共同成为现在科学研究的三大重要手段。数值计算的核心是给出和研究各种数学问题的高效而稳定的算法，包括算法的收敛和稳定性讨论。本书主要为高校理工科研究生专业开设的“数值分析或计算方法”双语课程编写的教材，重点介绍常用数值计算方法及相关概念和理论。

本书主要介绍粗糙微分方程及其动力学方面的若干研究成果。全书分为七章。第1章介绍相关背景材料；第2章为全书的基础，给出粗糙路径、高斯粗糙路径、受控粗糙路径的定义及相关性质；第3章介绍粗糙积分和粗糙微分方程的解理论；第4章介绍随机动力系统基本理论；第5章介绍有限维粗糙微分方程所生成随机动力系统的相关动力学？？中心流形、随机吸引子以及随机动力系统的逼近；第6章介绍几类粗糙偏微分方程的基本解理论，内容涵盖特征线方法、Feynman-Kac表示、半群方法、变分方法；第7章介绍随机粗糙偏微分方程生成的无穷维随机动力系统的局部稳定性、局部不稳定流形以及粗糙噪声输运驱动的三维Navier-Stokes方程生成随机动力系统。

整数剩余类环上导出序列，主要介绍环上线性递归序列基础理论、本原序列的权位压缩导出序列的保熵性和模2压缩导出序列的保熵性；第二部分是带进位反馈移位寄存器（FCSR）序列，主要介绍FCSR序列算术表示、有理逼近算法和极大周期FCSR序列的密码性质；第三部分是非线性反馈移位寄存器（NFSR）序列，主要介绍NFSR序列簇的线性结构、NFSR串联结构分解、环状串联结构分析、Galois NFSR的非奇异性等。