研究从重新提出经济基本问题入手分析数字经济学与工业经济学的不同，将经济学基本问题，从工业时代的“数量-价格”的均衡与最优，拓展为数字时代的“品种-数量-价格”的均衡与最优，从而将差异化、多样化、异质性纳入均衡的核心。使质量、创新与体验由工业时代的边缘问题，发展为数字经济的核心问题。将数字经济与工业经济的核心区别，概括为异质完全竞争与同质完全竞争的区别，改变了经济学以同质完全竞争为核心的体系。全书分初级、中级、高级三个不同层次，对均衡理论、需求理论和供给理论，进行了系统的数理分析。初级解释，以现有垄断竞争理论在差异化层面分析数字经济的均衡逻辑；中级解释，基于内生品种的D-S模型在多样化层面分析数字经济的均衡逻辑；高级解释，基于“品种-数量-价格”广义均衡理论在异质性层面分析数字经济的均衡逻辑。研究得出拉姆齐定价为数字经济广义最优的结论。

本书是沙法列维奇代数几何基础教程的第１卷。本书作者沙法列维奇是当代著名数学家，被誉为苏联数学三巨头之一，他建立了为世人瞩目的苏联代数几何和代数数论学派。他的代数几何基础教程（俄文版1972年初版，英文版1977年初版）问世五十多年来，历经三版修订，一直被视为一部重要的代数几何经典名著。与同类教材相比，该教程内容全面详尽，注重给出抽象理论的几何背景和起源，并配有充分反映几何本质的实例和图解。本书所需预备知识仅限于代数基础，是高年级本科生和研究生学习代数几何的首选教材。该教程的第３版分为两卷，第１卷讨论射影空间中的簇，第２卷讨论概形和复流形。

积分嵌套拉普拉斯近似（Integrated Nested Laplace Approximation，INLA）是一种新的近似贝叶斯计算方法，相比传统的马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法，它可以高效地拟合多种贝叶斯模型。INLA旨在解决潜在高斯马尔可夫随机场模型参数的边际推断，利用模型中潜在变量的条件独立性来提高计算速度。 《基于INLA的贝叶斯推断》提供了便于实施模型拟合的R包及其使用指南。本书介绍了INLA算法的基本原理以及如何用与其相关的R包拟合一大类模型，涵盖的主题包括混合效应模型、多层次模型、空间和时间模型、平滑方法、生存分析、缺失值的插补，以及混合模型。本书讨论了INLA包的高级功能以及如何扩展先验和INLA包中可用的潜在模型。书中的所有例子都是完全可复现的，数据集和R代码可通过扫描封底二维码获得。 这本书的例子涵盖了生物统计学、计量经济学、教育、环境科学、流行病学、公共卫生和社会科学等主题。这将有助于来自不同领域、在贝叶斯推理方面有一定背景的研究人员，应用INLA方法解决他们工作中遇到的问题。

独立连续映射 （Independent Continuous and Mapping，ICM） 方法是结构拓扑优化的主流研究方法之一，本书系统总结了自 2014 年以来关于 ICM方法的**发展成果，对 ICM 方法中的基本概念进行了补充、梳理和提升，即完成了概念深化的研究。尤其进一步论证了 ICM 方法的阶跃函数离散本质及其光滑逼近、逼近的快慢特性和多映射策略；对 ICM 方法的数学基础、求解算法和本体理论进行了拓展性的研究，提出了可分离凸规划转换为求解对偶显式模型 DP-EM 解法、互逆规划理论及其优化应用；发展了基于K-S 函数的优化解法；探讨了该领域忽视的结构拓扑优化合理化建模问题；发展了包含疲劳寿命性能的局部性能约束的结构拓扑优化解法；归纳了破损-安全设计理论的演化；详细阐述了位移、应力及频率约束的破损-安全拓扑优化问题的建模及求解；并移植 ICM 方法至国际上广泛应用的变密度方法中；本书最后还列出了 Matlab 结构拓扑优化程序。

本书为高等学校非数学专业的概率论与数理统计教材。教材以全国硕士研究生入学考试数学一和数学三中概率论与数理统计考试大纲为编写大纲，全书分上下2编共8章，第1编概率论基础包括：随机事件与概率、随机变量及其分布、随机向量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理；第2编数理统计基础包括：样本与抽样分布、参数估计、假设检验。本教材具有实用性、基础性、趣味性的特色，可作为高等学校经济、管理、工科、农林、医药、教育、传媒等专业概率论与数理统计课程的教材，也可作为考研（数学一和数学三）学生的自学参考书。

本教材计划共8章，其中1－5章为概率论相关内容，包括概率论的基本概念、一维随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律及中心极限定理；6－8章为数理统计相关内容，包括样本及抽样分布、参数估计及假设检验等。本教材在介绍概率统计基本内容的基础上，加入课程思政、数学文化、释疑解惑、应用案例、小节要点、考研训练、微课小视频等模块。本教材可作为高等学校理工、经管和农林各类专业“概率论与数理统计”课程的教材或教学参考书。

本书内容包括行列式、矩阵、线性方程组、矩阵的特征值与特征向量、二次型等基本理论与方法. 例题配置注重层次性和典型性， 按章节配有相当数量的习题， 各章还精心设置了较为丰富、有助于考研等需求的复习题，书末附有部分习题参考解答. 此外， 还附有线性代数应用实例与MATLAB在代数计算中的用法供学生进一步参考学习. 在概念的引入和内容的叙述等方面， 全书力求做到由浅入深、条理清晰、通俗易懂、易教易学.

随着我国社会和经济建设的高速发展，全国高等教育规模日益扩大，工科院校各专业对公共数学课的课程建设、教学内容的更新和教材建设提出了新的要求。本书包括概率论和数理统计两部分内容。具体内容为随机事件及其概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验。本书结构清晰、逻辑严谨、讲述详细、通俗易懂、例题多样、习题丰富，既便于学生自学，也易于教学，可供高等院校工科类各专业的学生使用。

在这本书中，主要研究了一些线性矩阵方程的有限迭代算法、MCGLS迭代算法及解析算法。本书提出线性矩阵方程的两类算法（有限迭代算法和MCGLS迭代算法）并推广到耦合算子矩阵方程上，同时把线性矩阵方程的一般迭代解推广到约束解，这两类算法的各章节之间密切相关并层层递进。最后，本书给出了几类线性矩阵方程的解析算法，推广了国外专家的已有结论。

本书包含三方面内容。第一部分是工程中的数学模型设计与分析，如非线性化学过程中的周期演化、振动紧致系统及其性态等；第二部分讨论气候变化方面的数学建模问题；第三部分考虑分数维动力系统和控制问题，如变阶分数维最优控制的新型矩阵运算技术、带广义多项式的非线性变阶时间分数阶对流扩散方程、微分方程和积分微分方程的可解性和反问题。 数学家、物理学家、复杂系统科学家、网络技术专家、土木工程师、数据科学家、城市规划师都可以阅读本书。