微分拓扑学有三个主要的研究领域：纤维丛、复流形和微分流形。本书对应用于微分流形和微分映射研究的拓扑学，对其基本思想作了全面的介绍，书中体现了作者的独特简明风格和独立的观点。取材得当，结构清晰，例题精彩，习题丰富，并尽量不使用代数拓扑的方法而是把几何分析内容提炼成一些数值不变量入手。目次：①流域和映射，②函数空间，③横割性，④向量丛和管状邻。⑤映射度、相交数和欧拉示性数，⑥Morse理论，⑦协边理论，⑧合痕，⑨曲面。读者对象：数学及相关专业的研究生。

本书被公认为是一套概率论方面的标准经典教科书，供高年级大学生和研究生使用，同时也是概率论和统计学方面研究人员经常使用的参考书。本书把概率论建立在严格的逻辑基础上，理论体系完整。第2卷包括两部分内容，涉及条件运算及独立随机变量和极限性质的相依性、二阶随机函数、随机分析的基本概念以及鞅、可分解性、随机函数的马尔可夫型等。读者对象：数学及相关专业的研究生。

本书是在1996年第六版《常微分方程》（德文）一书的基础上编写而成的。本书主要介绍了常微分方程的基础理论，内容包括：可积一阶微分方程，微分方程解的存在性，微分方程的初极值问题，边值问题和特征值问题，稳定性与渐进稳定性理论。此外，本书还增加了在一般相关教材中很少涉及但具有一定难度的内容，并对一些复杂基本定理给出了新的证明。阅读本书须具备一定的计算代数、线性代数及泛函分析的基础知识。目次：一阶微分方程，一些可积的例子；一阶微分方程理论；一阶系统，离阶微分方程；线性微分方程；复线性系统；边值问题与特征值问题；稳定性与渐进稳定性。

本书是Springer《数学研究生教材》第73卷，初版于1974年，30年来一直是美国及世界各国大学数学系采用的研究生代数教本。此书Springer已重印12次，由此证明这是一部经典的研究生教材。全书取材适中，论述清晰，自成系统．本书在一些问题的处理上有其独到之处，如Sylow定理的证明、伽罗瓦理论的处理、可分域的扩张、环的结构理论等。书中有大量的练习和精心挑选的例子。 目次：群和群的结构；环；模；域和伽罗瓦理论；域的结构；线性代数；交换环和模；环的结构；范畴论。读者对象：数学专业研究生和科研人员．

本书是一部很有影响力的研究生教材，全面介绍了代数的基本概念。本书的突出特点是书中不但保留了代数的经典内容，同时也介绍了从 范畴理论和同调代数思考的学习方式，各章有大量习题。本书可做为研究生教材，学时一年。目次：（一）代数基本内容：群；环；模；多项式。（二）代数方程：代数 扩张；伽罗瓦理论；环的扩张；扩张；代数空间；诺特环和模；实域；绝对值。（三）线性代数和表示：矩阵映射和线性映射；单同态表示；双线性型结构；张量积；半单性；有限群表示；交错积。（四）一般同调理论；有限自由解。读者对象：数学专业的研究生及相关专业的研究人员。

首尔美术馆正在举行一次特别的展览“在绘画中寻找数学”，让我们随着小主人公一边欣赏毕加索、马蒂斯、德加、达利的绘画作品，一边寻找其中的数学要素和数学原理吧。可能有的小读者会觉得数学和美术不可能会有什么关系，其实数学和美术的关系是非常密切的。美术作品中蕴含着几何透视法、对称、黄金比例、点、线、面等多种多样的数学概念。《美术馆里遇到的数学（数学与艺术）/数学绘本大升级》的目的不是要用数学的眼睛去分析美术作品，而是为了让大家知道，数学对我们的生活，以及其他艺术领域具有什么样的影响，希望大家能够重新认识数学的意义和价值。数学不仅仅是单纯的数数和计算，事实上，在一些意想不到的地方发现数学要素更会引起孩子们对数学的兴趣。

《概率论与数理统计》是为理工类各专业和相关专业本科生编写的教科书。使用《概率论与数理统计》需要学生们具备初等数学基础、高等数学基础（可考虑与高等数学下册并行学习）和线性代数基础知识。学完《概率论与数理统计》就基本上具备了学习和研究理工类和相关专业课程的概率统计基础。基于课程设置的要求和培养学生创新精神及创新能力的要求，在《概率论与数理统计》中着力于介绍概率论与数理统计的基本概念，基本方法和基本理论，适度增加了反映概率统计现代发展的部分，适度增加了学生运用所学知识创造性地解决新问题的能力的内容，力求做到理论和实际的紧密结合，为学生们进入理论研究和实际应用领域的学习及研究打下扎实的基础。全书分概率论与数理统计两大部分，共十章。概率论部分包括随机事件与概率，离散型随机变量及其分布，连续型随机变量及其分布，随机变量的数字特征，大数定律与中心极限定理，共五章；数理统计部分包括数理统计基本概念，参数估计，假设检验，方差分析与正交试验设计，回归分析，共五章。《概率论与数理统计》的初稿是编者十几年来给理工类本科生讲授概率论与数理统计课程的讲义，历经多次修改和加工，但总感到有些不足。在出版前对《概率论与数理统计》又进行了补充和改进。主要补充了一些新的概念、思想和方法，调整了一些叙述方法，使《概率论与数理统计》更易阅读和理解。书中丰富的例子着力说明概率统计概念、方法和思想的含义，以及如何利用这些工具去研究和解决新的问题。每章后面都有大量的习题供学生们练习使用，以便更好地掌握《概率论与数理统计》内容，获得解决问题的基本能力。

《迭代学习控制： 一种优化方法》主要介绍范数优化迭代学习控制的基本理论和新进展。《迭代学习控制： 一种优化方法》内容分14 章，系统地介绍了选代学习控制的基本思想和理论体系，并对基于逆模型的迭代学习控制、范数优化选代学习控制、参数优化迭代学习控制、基于逐次投影的迭代学习控制等迭代学习控制的新研究成果进行了详细的阐述。《迭代学习控制： 一种优化方法》也是Owens院士关于其在优化迭代学习领域中长期的研究结果的凝练和总结。

《概率论与数理统计》分为三部分，1至5章为第一部分，介绍概率论的基础知识，内容包括：事件及其概率、随机变量及其概率分布、多维随机变量及其概率分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理等。6至9章为第二部分，介绍数理统计的基本内容，主要包括：数理统计的基本概念、抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析等。以上各章之后配有一定数量的习题，书后附有习题参考答案。10章为第三部分，介绍了MATLAB在数理统计中的应用。《概率论与数理统计》可作为高等院校非数学专业理工科类概率论与数理统计课程的教材，也可供工程技术人员参考。

可靠性理论是以产品的寿命特征作为主要研究对象的一门交叉学科，它涉及基础数学、技术科学以及管理科学的许多领域。近年来，靠前外可靠性类书籍很多，但是针对数学模型的可靠性类书籍却很好少，而现有的书籍也只是以单一的概率论为数学基础，建立的可靠性数学模型。《基于不确定寿命的可靠性理论》针对系统的不同寿命特征，分别采用概率论、模糊理论、随机模糊理论三种不同的数学工具对系统进行可靠性建模及分析，这也是《基于不确定寿命的可靠性理论》的特色所在。《基于不确定寿命的可靠性理论》的成果既能充实和完善系统传统可靠性理论，同时也会促进相关学科的发展，具有重要的理论意义。