理工科院校“高等数学”课程多以理论教学为主，对学生借助计算机实现科学计算的能力培养不足。本书作者常年从事“大学数学”和“数学建模”课程的教学工作，基于各大高校广泛使用的教材：《高等数学》（第8版），选取典型例题和课后习题作为案例和习题，编写了《Python 高等数学实验》，以实现对“高等数学”中常见数学问题的程序设计和计算，是大一学生软件学习的入门级图书，降低了学生学习软件的难度。本书内容体系完整，涵盖《高等数学》的全部内容，主要有Python 程序设计基础、函数与极限、导数与微分、微分中值定理与导数的应用、函数的积分、定积分的应用、常微分方程、向量代数与空间解析几何、多元函数微分法及其应用、重积分、曲线积分与曲面积分、无穷级数 12章内容，并附有每章课后习题的详细解答和程序设计。本书所有程序均在 Python 3.11.6 下调试通过，适用于“高等数学”课程同步开设的“数学实验课程。本书适合大一学生自学 Python 软件使用，也是一般工程技术、经济管理人员 Python学习软件的入门级图书。

《边缘计算模式》共13章。第1章和第2章介绍边缘计算模式的相关概念和发展现状。第3～5章阐述边缘计算的新型框架，包括边缘联盟计算架构、混合边缘计算架构、移动节点辅助的边缘计算架构。第6～9章系统论述边缘存储理论与方法，包括边缘计算的数据协同存储和访问服务、数据缓存高效索引机制、跨层混合数据共享机制，以及安全可信的边缘存储架构。第10～13章系统论述边缘计算的任务调度理论方法，包括边缘计算的在线任务分派和调度方法、复杂依赖性应用分派和调度方法、服务链请求调度方法、服务增强模型。

《有限群的特征标理论》介绍有限群特征标理论的基本内容以及近期的一些研究成果，同时也介绍特征标理论在纯群理论研究中的应用技术。《有限群的特征标理论》共四章。第1章介绍模、代数的基本概念和基本理论，它是有限群特征标理论的基础。第2章介绍特征标的基础理论，包括特征标的构造、Clifford理论以及Frobenius群。第3章介绍比较深入的特征标理论，主要包括射影表示、群作用下的特征标和共轭类、特征标的张量积诱导、域扩张下的群表示和特征标，*后还将专题介绍本原群和线性群理论。次数是特征标*重要和显著的数量指标，特征标次数也是特征标理论中*活跃的研究课题，这部分内容将在第4章中作专题介绍。

朗道-利夫希茨流是研究铁磁现象的基本方程，是一类重要的色散型方程。经过国内外数学家的多年研究，朗道-利夫希茨流的数学理论已经非常丰富。《朗道-利夫希茨流》主要介绍了朗道-利夫希茨流的*新进展，特别是解的长时间行为，包括目标流形为凯勒流形的朗道-利夫希茨流的小初值解的渐近行为，以及目标是球面的朗道-利夫希茨流的有限时刻爆破解的动力学刻画。值得指出的是，还有很多公开问题与朗道-利夫希茨流相关，我们希望感兴趣的青年学生和研究人员能通过此书了解相关的数学理论，从而去攻克此领域中更多的重要问题。

本书在广泛收集2024年全国（文、理）高考真题的基础上，为便于读者通过对比和了解近年来高考命题趋势的变化，又精心遴选了从2015—2023年的有一定区分度的高考数学试题，同时给出了这些题目的详细解答及审题要津.有些题目不仅给出了一种解法，还给出了这些题目的多种解法及其推广.通过对本书的阅读，读者能够更好地掌握高考试题的解题方法.本书适合中学师生及数学爱好者参考阅读.

本书旨在为研究生提供一个全面的入门指南。深入浅出地向学生传授在研究生期间如何处理好“学与问”“学与思”“学与习”“学与术”“学与研”“学与缘”“学与业”等七个方面的关系，以及写作与表达的重要性，最后还特别关注了研究生心理素质的培养。通过理论与案例相结合的方法帮助学生解答研究生学术生涯所遇到的各类困惑与难题。

本书以MATLAB为工具，以实际问题数学模型的建立与求解为案例，介绍数值计算方法及其在实际问题中的应用。主要内容包括：MATLAB的基本操作、误差分析、曲线插值与曲面插值、曲线拟合、数值积分与数值微分、特征值与特征向量的计算、线性方程组的数值解法、非线性方程（组）的数值解法、常微分方程（组）的数值解法、综合案例讲解等。在每章方法讲解之后均附有相关应用案例分析及练习题，旨在通过理论讲解和实验操作，使学生了解和掌握数值计算中的基本概念、基本方法和相关算法，学会用数值计算方法解决实际问题，提高科学计算和程序设计能力，为专业课程的学习和参加工程应用与实践奠定必要的数学基础。

本书第一部分主要介绍了广义函数论的基本内容，包括广义函数的定义、正则化、局部理论、乘子、卷积与张量积以及它的Fourier变换等经典内容；作为应用，考虑了常系数线性偏微分方程的基本解。第二部分主要介绍了经典函数空间的基本内容，包括Sobolev空间、H。lder空间、Lorentz空间在内的常见函数空间；Sobolev空间的延拓定理、嵌入定理与迹定理，以及Littlewood-Paley理论和Bony仿积分解。为了方便读者学习，我们在第三部分附录中补充了部分相关内容，并在各章节后配置了习题，使得本书基本上形成了一个自洽的体系。若作为授课教材，一个80学时的课程可以涵盖本书的主要内容，120学时则足以涵盖全部的内容。

《三支决策与三支计算》探讨了三支决策的基本概念、方法、模型以及应用，内容涵盖了TAO模型、分布式三支决策、概念三支决策模型、强化学习三支决策模型以及三支决策在自然语言处理、云计算领域的应用等内容。《三支决策与三支计算》既有理论的证明推理，也有实际模型的构建；既有方法论的阐述，也有紧密结合当下热门领域的交叉实践。理论和实践紧密结合、从实际场景出发以及问题导向的思路构成了《三支决策与三支计算》的重要特点。

《样本量确定理论的研究》全面地介绍了各种常见统计应用场景下的样本量确定方法，重点讨论了样本量确定的原理，弥补了已有统计学在这方面的不足。特别地，在统计学领域内*次介绍了分布估计和建模等应用场景中的样本量确定方法，填补了空白。