《应用随机过程简明教程》介绍随机过程的基本理论及其应用，其主要内容有：概述与预备知识、Poisson过程、离散参数的Markov链、连续参数的Markov链、平稳过程和随机分析、平稳过程通过线性系统的分析等。对更新过程、鞅论、排队论、时间序列分析以及*优估计理论等内容，只在相关章节作了简要介绍。《应用随机过程简明教程》采用非测度论方式讲述随机过程理论，具有高等数学、线性代数和概率统计等基础知识的读者即可顺利阅读《应用随机过程简明教程》。

本书主要内容包括函数空间及其生成子的定义，伯恩斯坦拟插值的定义及高精度迭代伯恩斯坦拟插值，多项式B-样条拟插值及广义B-样条拟插值，几类经典Multiquadric样条拟插值构造理论、保形性、高阶导数的逼近阶及稳定性，Multiquadric三角样条拟插值构造理论、对高阶导数的逼近阶及稳定性、广义保形性，拟插值的构造理论及性质，随机拟插值的构造理论等。最后，本书还讨论了拟插值在高精度数值微分、无网格微分方程数值解、图像边缘检测、非参数核密度估计等领域的应用，为数据科学、函数逼近等领域提供新方法、新理论。

主要内容包括：向量代数，线性方程组，矩阵代数，行列式及特征值与特征向量及实对称矩阵与二次型等内容；每章开始给出与本章内容相关的历史发展进程，针对相应知识点给出几何及工程实际应用案例，其中工程实际应用案例主要以不同应用领域的具体问题为驱动，利用相关基本知识进行建模与分析，提供应用线性代数知识解决实际问题的思想，并对重点问题给出具体python算例；习题部分设置一定数量的实际应用问题，可以扩展和加深线性代数知识的理解与应用。

本书力图呈现一些证明三维空间中数学的成果及技巧，尽可能提升读者形象化思考能力的技巧，在结果与方法上采用立体几何的一些传统名称，即棱柱、棱锥、帕拉图体（正多面体）、圆柱、圆锥和球。本书共10章，分别用一章的篇幅叙述以下方面的内容：计数、表示法、切割法、截面、交、迭代以及折叠和展开等，同时每一章还给出一组挑战题供读者进一步探索各种性质以及每一种方法的应用，在各章结束后，作者还给出了书中挑战题的提示和解答。

本书旨在让读者了解最简单的初等几何工具，由于它们是初等的，并且经常能得到简洁的证明，故而频繁地被用于数学奥林匹克竞赛中。本书共分为两部分，第1部分介绍了常用的定理和工具，每章结尾都有一些练习题，它们可以利用正文提供的工具进行解答；第2部分是第1部分中的练习题的解答，所给出的解答既不是唯一的，也不是最简单的，它们反映了作者考虑构形的方式，并应用了特定的工具作答。本书可供几何爱好者以及备战数学奥林匹克竞赛的学生们使用。

Paul Erd？s在其一生中发表的论文比任何其他数学家都多，尤其是在离散数学领域。他善于发现漂亮且陈述简洁的问题，他的解决方案对整个数学界产生了深远影响。这本引人入胜的书籍专为学生撰写，通过提出引发Erd？s兴趣的问题及其处理这些问题的卓越方法，向读者提供了一本易于理解的离散数学入门书籍。书中包括年轻时Erd？s证明的Bertrand假设、Erd？s-Szekeres幸福结局定理、De Bruijn-Erd？s定理、Erd？s-Rado Δ 系统、Erd？s-Ko-Rado定理、Erd？s-Stone定理、Erd？s-Rényi-Sós友谊定理、Erd？s-Rényi随机图、Chvátal-Erd？s关于Hamilton环的定理，以及Erd？s的其他成果；另外还有一些与其工作相关的成果，如Ramsey定理或关于弱Δ系统的Deza定理。附录涵盖了通常在入门课程中缺失的内容。书中穿插了关于Erd？s的个人轶事，提供了与这位传奇合作者互动的一些幕后故事。

.本书针对大数据决策理论中涉及的安全可靠风险问题，以及可靠性与精确性的制约折中优化的问题，将研究的重点主要集中于基于Bayesian统计推断的粒子滤波算法的研究和应用，在论述粒子滤波算法的同时，主要融入了作者新的研究思想，即点估计观测值 先验概率，同时将多尺度的概念融入粒子滤波中，形成了具有多尺度粒子滤波的算法，利用不同粗细尺度对动态系统状态空间中的一条马尔可夫链进行交替耦合采样，借助于传递和更新状态信息及参数信息来搜索状态和参数的最大联合后验分布似然函数。细尺度的重要采样能保持精度，粗尺度的重要采样能提高运算效率，粗细尺度交替耦合采样则能有效抑制粒子的退化现象。本书为深度学习人工智能并深入研究奠定坚实的理论基础。本书适合对大数据、统计信号处理、数字孪生系统故障传播根因诊断以及人工智能研究领域感兴趣的高年级本科生、硕士研究生、博士研究生及从事相关领域研究的科研人员参考阅读。

《矩阵之美（算法篇）》对多种**矩阵算法进行了新颖、全面且深入的解读。具体而言，第1章从代数、几何、分析和概率等多个角度详细介绍了*小二乘法；第2章对主成分分析进行了深入解析，涵盖代数、几何、子空间逼近与概率视角；第3章探讨了一种新兴的非对称数据分析方法——主偏度分析，并深入剖析了其性质和理论内涵；第4章介绍了典型相关分析及其关键性质，并从几何角度对其本质进行了进一步的阐释；第5章聚焦于非负矩阵分解，探讨了其与混合像元分析、奇异值分解、聚类分析及KKT条件的关联；第6章重点介绍局部线性嵌入，并将其与其他典型非线性特征提取方法进行了系统比较；第7章深入介绍**的傅里叶变换，并从矩阵角度对其内涵进行了新的诠释；第8章介绍了一种新颖的一阶统计分析方法——连通中心演化，重点阐明其在数据中心识别方面的优势和潜力；第9章探讨了（广义）瑞利商，展示了其在十种不同场景中的广泛应用。附录部分还收录了向量范数与矩阵范数、矩阵微积分等常用概念和公式。

函数的凸性和广义凸性是运筹学和经济学研究中的重要基础理论. 本书系统地介绍数值函数各种类型的广义凸性以及它们在运筹学和经济学中的一些应用. 主要内容包括：凸集与凸函数、拟凸函数、可微函数的广义凸性、广义凸性与最优性条件、不变凸性及其推广、广义单调性与广义凸性、二次函数的广义凸性和几类分式函数的广义凸性.

本书主要介绍基于状态空间模型的线性定常系统理论.书中系统介绍了输入输出规范型理论，并用之解决了极点配置、不变因子配置、解耦控制、最小相位系统的输出反馈镇定、输出跟踪和状态跟踪等问题;详细讨论了函数能控能观性、强能控能观性、强能检测性和强能稳性等与不变零点有关的系统量，并将之与系统结构分解和设计问题相联系，深刻地揭示了线性系统的结构特点;充分利用二次最优性能指标的特殊性，完整介绍了基于配方法的二次最优控制理论;全面讨论了观测器设计问题，在统一的框架下介绍了全维/降维/函数观测器、对偶观测器-控制器、未知输入观测器以及干扰观测器的设计理论.本书既有基础知识，也有先进理论，还有部分最新研究进展，特别是包含了作者的部分研究成果.