《偏Hopf作用与Galois理论》主要介绍了基于Hopf代数及量子群的偏Hopf作用的研究进展，包含了对偏Hopf群（余）作用、偏群扭曲Smash积及Morita关系、偏群缠绕结构与偏群Galois扩张等理论的探讨与分析。《偏Hopf作用与Galois理论》给出了某些重要偏作用的系统构造形式，刻画了一些重要代数结构的普遍性质和等价条件等。《偏Hopf作用与Galois理论》内容由浅入深，循序渐进，既有理论推导，又有实例应用，反映了近年来在偏Hopf作用领域的新研究成果。

很多机器学习任务中有多个冲突的目标需要同时被优化，基于群搜索策略的进化算法在求解多目标优化问题领域得到了广泛的应用。多目标机器学习在近几年引起了广泛的关注，并且得到快速的发展。但是多目标机器学习在模型建立和优化学习方面仍然存在很多瓶颈问题。《多目标学习算法及其应用》内容围绕多目标机器学习新模型探索和多目标学习算法设计展开，主要包括：多目标学习基础、基于三维凸包的进化多目标优化算法、基于三维增量凸包的进化多目标优化算法、进化多目标稀疏集成学习、多目标稀疏神经网络学习、多目标卷积神经网络及其学习算法、基于多目标学习的垃圾邮件检测，以及多目标深度卷积生成式对抗网络。

本书涵盖了函数、函数的应用、导数、导数的应用、定积分、多元函数等微积分基本知识，内容全面，与经管、社会科学等结合，实用性强。本书有以下特点：1.内容全面、灵活，适合工商管理、经济学、生命科学、社会学等专业的学生使用；2.本书提供了精心设计的大量练习题，按题目难度分出等级，便于教师根据学生程度选择适合的题目；3.本书将学生易犯错的地方、问题陷阱等做了特别提示，帮助学生提高学习技巧。

本书主要内容包括：行列式、矩阵、矩阵的初等变换与线性方程组、矩阵的特征值与特征向量、随机事件与概率、随机变量、随机变量的数字特征与极限定理、数理统计的基础知识、参数估计、假设检验、MATLAB在工程数学中的应用。本书可作为理工科本科生教材。

Navier-Stokes方程是流体的经典方程。在本《不可压缩流Navier-Stokes方程数值方法》，我们将从线性的Stokes问题入手，研究如何利用协调有限元方法、有限体积方法以及非协调有限元方法高效求解。然后在强解情况和非奇异解束两个层面研究定常Navier-Stokes方程理论和高效计算方法，同时介绍求解定常Navier-Stokes方程的三种迭代方法和针对较大雷诺数问题的Euler时空迭代方法。最后研究了非定常Navier-Stokes方程的有限元离散方法以及高效全离散方法。

《医学灰关联方法与应用》主要包括：动态成组序列的灰关联分析、遍历性灰关联空间理论方法、灰关联极性分析、灰关联序检验、多层次灰关联的公理体系以及临床试验的灰关联理论与方法及其医学研究分析的应用案例等内容。

《写在科学边上》是作者在几十年的科研人生中所写的一些非专业的文字，是在科研实践之余写的东西。《写在科学边上》分为“铭记篇”“家庭篇”“学风篇”“散文篇”和“诗歌篇”，分别写给人生中遇到的不同的人和事。写人、写景、讲故事，表达的则是作者的思想和感情。

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本卷收录由法国Hermann&Cie出版社出版的吴文俊的博士论文Sur les Classes Caractéristiques des Structures Fibrées Sphériques（《论球丛结构的示性类》）与Springer出版的 Rational Homotopy Type——A Constructive Study via the Theory of theI*-Measure（《有理同伦类》）。吴的博士论文给出了两类具有特定群结构的纤维丛等价的一个非平凡的必要条件与4维复型到格拉斯曼流形映射的同伦分类。作为应用，证明了4k维球体不存在概复结构。进一步给出4维与6维流形具有概复结构的充分必要条件，并确定了4维流形所有可能的概复结构。论文还给出了Whitney示性类的对偶定理的证明。Whitney对这个定理给的证明极为复杂，全文没有发表。吴的证明则非常简洁，这是示性类的一个经典结果。《有理同伦类》一书介绍了吴文俊引进的I*函子，其显著特点之一是可计算性。I*函子比已知的经典函子如同调函子H与同伦函子。等更易于计算及使用。I*函子不仅可以得出H*及π的有理部分信息，而且可以得出一些更加复杂的关系。这使得I*函子成为构造性代数拓扑学的重要内容。

《常用积分表（第2版）/高校核心课程学习指导丛书》专门讲述积分方法，涵盖各种函数积分的方法，从初等函数到特殊函数，从实变函数到复变函数。《常用积分表（第2版）/高校核心课程学习指导丛书》以方法为中心、以算例为导向，读者可在算例的引导下，逐步掌握积分的方法。《常用积分表（第2版）/高校核心课程学习指导丛书》从易到难，由浅入深，适合不同层次、不同群体的人阅读，他们可以是初学微积分的大学生，可以是已经学过微积分的研究生，也可以是有工作经验的科学家、工程师。