本书旨在让读者了解最简单的初等几何工具，由于它们是初等的，并且经常能得到简洁的证明，故而频繁地被用于数学奥林匹克竞赛中。本书共分为两部分，第1部分介绍了常用的定理和工具，每章结尾都有一些练习题，它们可以利用正文提供的工具进行解答；第2部分是第1部分中的练习题的解答，所给出的解答既不是唯一的，也不是最简单的，它们反映了作者考虑构形的方式，并应用了特定的工具作答。本书可供几何爱好者以及备战数学奥林匹克竞赛的学生们使用。

本书从一道日本东京大学的入学试题谈起，详细介绍了π的相关知识。全书共分为5编，主要包括从教学的视角看π、从数学文化的视角看π、从超越数论的视角看π、从数学研究的视角看π、从物理研究的视角看π等内容。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。

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 Δ 系统、Erd？s-Ko-Rado定理、Erd？s-Stone定理、Erd？s-Rényi-Sós友谊定理、Erd？s-Rényi随机图、Chvátal-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Δ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。

多变量基本超几何级数，由于它的产生具有深刻的根系统的代数表示论背景，亦称伴随根系统基本超几何级数。本书是作者结合自己的长期研究，系统介绍多变量基本超几何级数研究领域的主要理论、方法及其应用的著作。全书共十二章，内容包括单变量基本超几何级数的基本理论及经典结果、多变量基本超几何级数的引入与分类、求和与变换公式、U（n+1）级数的基本定理及其应用、算子算子恒等式及其应用、多变量Bailey变换及其应用、多维矩阵反演、行列式计算方法及其应用、U（n+1）AAB Bailey格及其应用、多变量WP-Bailey对链及其应用、椭圆超几何级数初步、多重级数的收敛性等。本书尽可能多地容纳多变量基本超几何级数的众多繁杂的公式，尽量对读者起到查阅已有结果的手册作用。

本书是作者及其团队多年来部分研究成果的总结。本书给出了模糊代数中的模糊子（半）群度、模糊子环度、模糊理想度、模糊子域度、模糊向量子空间度、模糊子格度和模糊效应子代数度等概念，并建立了它们和模糊凸空间之间的联系。

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。

中国原创学科可拓学，用形式化的模型，研究事物拓展的可能性和开拓创新的规律与方法，并用于创新和处理矛盾问题. 本书系统地阐述了可拓学的基本理论？？可拓论、基本方法？？可拓创新方法及其在各领域的应用？？可拓工程，并给出可拓工程方法的应用案例. 本书理论与应用相结合，分析透彻，可操作性强. 读者可以从中学会如何创新、如何化不相容为相容、如何化对立为共存. 为方便不同知识背景和不同层次的读者学习，各部分内容都配备了通俗易懂的案例.

.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能研究领域感兴趣的高年级本科生、硕士研究生、博士研究生及从事相关领域研究的科研人员参考阅读。

《数学分析讲义》（上、下册）是作者在中国科学院大学授课期间编写的，讲义内容主要参考了华东师范大学数学系编写的《数学分析》，以及国内外一些优秀的教材，并在此基础上作了一些补充。讲义注重分析的几何直观性、理论的严谨和系统性、应用的深入性，以及与后续学科的衔接性。

函数的凸性和广义凸性是运筹学和经济学研究中的重要基础理论. 本书系统地介绍数值函数各种类型的广义凸性以及它们在运筹学和经济学中的一些应用. 主要内容包括：凸集与凸函数、拟凸函数、可微函数的广义凸性、广义凸性与最优性条件、不变凸性及其推广、广义单调性与广义凸性、二次函数的广义凸性和几类分式函数的广义凸性.