20世纪最伟大的数学家之一 André Weil 在本书中用真诚朴实的语言讲述了他从童年到1947年秋季的经历。他在书中回忆了主要游历：意大利、德国、瑞典以及英国；然后在印度工作两年多，其间他短暂地遇到了甘地；返回巴黎后参与创立了布尔巴基学派；战争年代继续到访了苏联、芬兰，他被芬兰警察当作苏联间谍，险些被执行死刑，辗转于多个监狱，在鲁昂监狱完成了他最伟大的工作：证明有限域上的光滑射影曲线的黎曼猜想；最后以美洲经历为本书画上句号。通过阅读本书，读者可以洞察一位深刻思想者的内心，这位思想者具有超强的创造性。本书值得对数学、哲学感兴趣的读者收藏。

《沿着鹦鹉螺线滑行-建筑室内设计的数学思考》一书主要涉及了微积分、分形几何和幂律指数在建筑室内设计中的应用和启示。作者从自然界的最小作用量原理出发，探索了数与形之间的联系，以及不同系统之间的相似性。本书分为三个部分，第一部分介绍了微积分的基本概念和原理，以及它们在造型设计中的作用；第二部分介绍了分形几何的特点和美学，以及它们在自然界和艺术中的体现；第三部分介绍了幂律指数的规律和意义，以及它们在不同系统中的普遍性。本书旨在用数理逻辑为建筑室内设计提供理论依据和创新思路，是一本集科学、艺术和哲学于一体的跨学科著作，适合对建筑室内设计、数学和自然感兴趣的读者阅读。

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。

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本书对四维流形几何学的现代研究提供了清晰且易于理解的描述，是该领域的经典。书中对四维流形拓扑发展的主线进行了透彻的讲解——特别是四维流形的新不变量的定义——并且还对几何和全局分析的相关主题进行了广泛的处理。本书源自第一作者菲尔兹奖得主西蒙·唐纳森（S.K. Donaldson）在牛津大学1985年和1986 年的两份课程讲义，这些课程讨论杨-米尔斯理论在四维流形拓扑学中的应用。物理学中的杨-米尔斯理论可能有助于阐明四维流形几何中的深层问题，这一想法自 1984 年以来一直为数学家和物理学家的工作注入活力，并激发了许多令人兴奋的不同领域专家间的互动。这些结果对几何、拓扑和数学物理产生了深远的影响，并成为数学研究的主要动力。这个想法在很大程度上就归功于唐纳森爵士。全书的内容按两个目的组织起来。首要的目标是对这些新技术给出一个自足的综合处理，因为它们已经被应用于四维流形的研究中。第二个目标是把杨-米尔斯理论自身的一些发展，置于当代的微分和代数几何的框架中。不考虑拓扑上的应用，来自杨-米尔斯理论的想法自1970年代后期以来由众多数学家发展起来，已经指明了几何学的一个现代研究方向。本书作者尝试把这些想法中的一部分呈现出来，以期弥补教科书和研究论文间的差距。所有研究涉及该主题的数学和理论物理研究者都需要阅读本书。

本书是探索性数据分析（Exploratory Data Analysis， EDA）提出者、“数据科学之父” 约翰·图基（John Tukey）的经典著作，书中尤其强调对数据分析采取更灵活态度以及仔细探索数据以了解其中可能包含哪些结构和信息的重要性。探索性数据分析是现代数据科学的鼻祖，建立了数据科学的关键基础。

本书是统计领域无可替代的经典教材，由两位美国国家科学院院士师徒约翰·图基（John Tukey）和弗雷德里克·莫斯特勒（Frederick Mosteller）共同撰写。书中既强调进行有效数据分析所需的一系列哲学态度，也传授能使其展现力量的实用技术。这本书会促使学生思考，并且会教学生如何思考手头的数据，然后问出正确的问题并选择适当的技术去阐释这些数据。

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。

本书从数学的视角梳理了人类对引力、时间和空间的认识过程。自19世纪中期以来，人类的时空观经历了从伽利略相对性原理、狭义相对性原理到广义相对性原理的变化，而相对性（或称协变性）恰恰是现代微分几何中的核心观念。以此为主要线索，本书介绍了万有引力定律、狭义相对论和广义相对论的提出和发展历程，揭示了这些理论与微分几何的内在联系。本书通过一些简明的数学推导解释了水星进动、星光偏折、引力红移、宇宙膨胀、引力波、黑洞等物理现象，展现了微分几何和广义相对论是如何改变人类对客观世界的认识的。本书可作为数学、物理学及相关专业本科生与研究生的课外读物，也可作为大学教师、工程技术人员的参考资料。

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。