《变分方法与无穷维Hamilton系统》主要讨论无穷维Hamilton系统，旨在用现代非线性分析的框架研究无穷维Hamilton系统。《变分方法与无穷维Hamilton系统》先介绍无穷维Hamilton系统的定义和性质，同时选取现代非线性分析中的常见问题为例解释其应用。我们采用变分的方法，建立统一的变分框架并且发展一些抽象的临界点理论来处理无穷维Hamilton系统。特别地，对于量子理论中的非线性Dirac方程、非线性Dirac-Klein-Gordon方程和非线性Dirac-Maxwell方程，我们从无穷维Hamilton系统的角度出发，利用变分方法，讨论这几类系统的基态解的存在性、多解性、正则性、半经典极限和非相对论极限等问题。

作为数学工作室由于数学与物理的这种紧密关系，所以引进了这套英文版物理丛书。《相对论量子场论：第3卷 量子场论的应用（英文）》的中文书名可译为《相对论量子场论·第3卷，量子场论的应用》。《相对论量子场论：第3卷 量子场论的应用（英文）》的作者为迈克尔·斯特里克兰（Michael Strickland），美国人，肯特州立大学的物理学教授，他的主要研究领域是夸克-胶子等离子体物理学（QGP）和高温量子场论（QFT）。斯特里克兰博士发表过与QGP、量子场论、相对论流体力学和许多其他相关主题的研究论文，此外，他还与人合著了一本关于神经网络物理学的经典著作。爱因斯坦（Einstein）曾经说过：“如果没有界定范畴和一般概念，思考就像在真空中呼吸，是不可能的，”他的话回应了西方哲学的一个长期传统，即我们的经验和知识是被范畴或一般概念的框架所构建的。范畴框架（Categorical Framework）包含我们对这个可理解世界的非常基本的、一般性的预设以及我们在其中的地位。相对论与量子力学中的许多概念，包括那些人们熟悉的客体与经验，时空和因果性等。当物理学推向人的观察之外且将物质分解到其非常简单的细分层次时，就会有问题。

本书主要围绕初高中数学的核心知识、常用方法、数学思想、典型问题等内容展开介绍，真正落实数学核心素养.全书共4章：第1章为核心知识再认识——根枝联结篇，主要是对已有数学知识的深度认识；第2章为常用方法再梳理——道法自然篇，主要是对常用的解题方法进行梳理；第3章为数学思想再提升——横跨九霄篇，主要是对分类讨论思想、数形结合思想、函数与方程思想、化归与转化思想的内容进行研究；第4章为典型问题再剖析——扶摇直上篇，是对初中阶段典型的数学问题进行深入的剖析.最后还给出了每节后习题对应的参考答案.本书适合应届初中毕业生，以及中学数学教育者和数学爱好者参考使用.

李乔、李雨生所著的《拉姆塞理论——入门和故事》为其中一册，主要介绍了拉姆塞定理、几个经典定理、图的拉姆塞理论、欧氏拉姆塞理论及拉姆塞理论的一些进展。

本书是一部版权引自俄罗斯的俄文版数学专著，中文书名可译为《分析中的多值映射：部分应用》。本书作者是鲍里斯.格利曼，俄罗斯人，物理和数学科学博士，毕业于沃罗涅日国立大学，现在沃罗涅日国立大学函数和几何学理论教研室教授。

　　？？？？为什么学数学总是学不进去，或是总也学不好？其实是你一直还没踏入数学学习的门槛。数学不是一个单独的学科，众多学科都与其相关联。在生活中，数学也无处不在。当你真正了解了数学的本质，学会用数学思维去思考一切后，你就会发现，原来数学就这么简单，而且，学数学真的会上瘾。请跟随本书，开启一段从史前时期到人工智能时代的跨越千年的数学之旅。

本书从第2章开始逐步引入群的概念，并通过众多例子阐述群的基本性质。第3章介绍群在集上的作用，也用了大量例子说明一个重要的公式，这个公式可以说是波利亚计数定理的前奏。第4章引入权的概念，把前一章的思想推广，本书的主角——波利亚计数定理：也就登场了。第5章介绍这条定理的一项重要应用，是化学上同分异构体的计数问题，在叙述过程中同时介绍了母函数的概念。最后加了一个附录，叙述群这个概念怎样从古典代数的解方程问题产生，希望通过了解前人的业绩提高读者的学习兴趣。

本书主要介绍了线性二阶锥互补问题的矩阵分裂法和随机线性二阶锥互补问题的求解方法。对于线性二阶锥互补问题，提出了一种正则化并行矩阵分裂法，正则化参数是单调递减趋于零的，在合适的条件下，新算法具有收敛性，而且算法可以并行实现，特别是子问题能够精确求解。 对于随机线性二阶锥互补问题，利用不同的二阶锥互补函数和期望残差极小化模型，把随机线性二阶锥互补问题转化成无约束最优化问题，利用蒙特卡罗方法对问题进行了近似，讨论了期望残差极小化问题和近似问题解的存在性以及收敛性，并利用该理论对具有辐射状网络结构的电力系统随机最优潮流问题和天然气运输问题进行了研究，数值结果表明了所提方法的有效性。

本书根据高等院校理工、农林和经济管理等非数学类本科专业概率论与数理统计的 教学大纲及考研大纲编写而成，注重数学概念的实际背景，强调数学的思想与方法，联系理论与实际，服务于专业课程。本书分为三部分， ～5章为 部分，介绍概率论的基础知识，包括：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、大数定律及中心极限定理。第6～9章为第二部分，介绍数理统计的基本内容，包括：样本及抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析。 0章为第三部分，介绍MATLAB在概率与数理统计中的应用。本书既可作为高等院校理工、农林和经济管理等非数学类本科专业概率论与数理统计教材，也可供相关专业领域的读者参考。

本书主要以两个函数和的 小化问题为研究对象，借助Moreau包络函数和广义渐近投影算子的性质，将Hilbert空间中的前后分离迭代算法推广到Banach空间。并研究相关算法的收敛性及收敛速度。本书主要包括以下内容：在Banach空间的框架下研究广义渐近投影算子的基本性质，作为性质的直接应用，构造算法去求一类变分不等式问题的解；利用误差条件得到函数值序列的收敛是线性收敛；梯度算子非Lipschitz连续时的前后分离算法；修正化的隐式前后分离算法和修正化的前后分离算法的各种收敛估计；讨论前后分离算法发生扰动时 优解的稳定性；讨论一类隐式形式的前后分离迭代算法。并在合适的条件下研究该算法的收敛性以及收敛速度；在Hilbert空间下考虑一类混合变分不等式的 小类范数解问题：借助罚函数，构造一类变分不等式问题的前后分离迭代算法，并做收敛分析。本书可供高等院校数学与应用数学专业的高年级学生、研究生、教师及科研工作者参考阅读。