《行为视角下的库存管理》系统地介绍了库存管理的基础知识和基本理论，给出了常见的库存模型及其扩展，包括经济订单批量模型和报童模型等。在此基础上， 又讨论了带行为偏好和带供应链协调的库存系统。

偏微分方程是描述在变化中有守恒之物理世界诸多机制的重要手段。《数学物理方程及相关分析工具简明教程（英文版）》将围绕波动、热传导以及泊松方程三类*典型的二阶偏微分方程展开讨论，同时介绍特殊函数这一可用于求解偏微分方程的分析工具。《数学物理方程及相关分析工具简明教程（英文版）》旨在帮助读者初步形成综合运用偏微分方程分析解决物理问题的能力。

非参数估计方法是现代统计学中的重要方法，《现代非参数统计》主要介绍非参数密度估计、非参数回归估计和经验似然方法.非参数密度估计的内容包括核密度估计、*近邻密度估计和频率插值密度估计，而非参数回归估计的内容包括随机设计权函数回归估计、固定设计权函数回归估计和混合相依样本下的回归估计.《现代非参数统计》主要介绍这些估计方法的构造和定义，以及相关的大样本性质.在内容选取时，有部分参考了一些学术专著，也有部分来源于学术论文，并经过提炼和升华，对一些数值模拟计算还配有R软件代码，使其更加通俗易懂，适应更多读者.

《随机发展方程引论》在讲授了随机微分方程、随机反应扩散方程、随机Navier-Stokes方程和带切换的随机微分方程解的存在唯一性和正则性的基础上，系统地讲授了加性噪声和乘性噪声驱动的随机发展方程的适定性及正则性，总结了Hilbert空间和Banach空间中随机发展方程遍历性证明方法，简要讲述随机动力系统的Wong-Zakai逼近及随机系统同步分析方法，总结了作者在分数阶偏微分方程、随机弱耗散系统和随机流体类发展方程的数值遍历性方面的研宄成果。

《分数阶广义线性系统的研究与应用》主要研究了分数阶广义线性系统的系统分析和基本控制问题。首先介绍《分数阶广义线性系统的研究与应用》的研究背景、研究意义和技术路线，给出必要的分数阶数学理论作铺垫。其次，分别研究了分数阶广义线性定常系统的运动分析、能控性、能观性和状态观测器设计等问题。最后，将研究成果应用于分数阶电路系统的建模和控制，证实了研究成果的有效性和应用价值。《分数阶广义线性系统的研究与应用》可供研究分数阶系统及其控制的高年级本科生和研究生参考，但读者需具备一定的分数阶微积分、线性系统（现代控制理论）、广义系统等基础。《分数阶广义线性系统的研究与应用》也可作为应用数学、运筹学与控制论、控制科学与工程、系统理论等理工类大学生和工程人员的参考书。

本书介绍了多元统计分析的方法和理论，以及R语言计算，涵盖了经典多元统计分析的全部内容，包括：矩阵运算知识、数据可视化与R语言、多元正态分布、多元正态总体的抽样分布、多元正态分布的参数估计、置信域和假设检验、线性回归模型、多元多重回归分析、主成分分析、因子分析、判别分析、聚类分析和典型相关分析等内容，以及R语言的应用。本书除了重点介绍各种多元统计分析的思想、方法和理论外，使用R语言进行计算和数据可视化也是本书的特色，对书中所有的多元统计分析方法和理论都给出了R语言程序和应用，有大量翔实的应用案例可供参考，并配有相当数量的习题可供练习。《BR》本书取材新颖、内容丰富、阐述严谨、推导详尽、重点突出、思路清晰、深入浅出、富有启发性，便于教学与自学。

《新型人工蜂群和粒子群算法及应用》立足于解决工程实际问题，通过建构人工蜂群和人工粒子群优化算法寻优机理的理论框架，针对解决船舶电力系统稳定器设计、非线性动态系统辨识、船舶内壳板材优化设计、多约束问题优化、盲源分离、混沌系统参数辨识、图像有序盲分离、太阳能电池模型参数辨识、船舶混合能源系统配置优化及能量管理等若干关键问题，进行深入的研究和分析。《新型人工蜂群和粒子群算法及应用》的主要特点在于不仅针对相关问题进行理论上的分析，还通过一系列仿真实验予以验证，彰显其研究成果在理论和实践上的双重价值和意义。《新型人工蜂群和粒子群算法及应用》适合从事信号处理、自动化控制、智能信息处理和船舶工程的科研人员以及研究生学习参考。

《典型非线性多稳态系统的随机动力学》基于非线性随机动力学理论方法，研究了典型多稳态随机系统的动力学特性，揭示了由多稳态和噪声诱导产生的新颖非线性现象。《典型非线性多稳态系统的随机动力学》共7章，第1章详细介绍了随机共振经典理论及典型噪声的数值模拟方法等基础知识。从第2章开始，系统研究了不同随机激励下周期势系统和三稳态系统的噪声诱导共振、时滞三稳态系统的随机动力学特性等，并将理论结果应用于微弱故障信号的提取和随机振动能量采集系统的参数优化设计中。《典型非线性多稳态系统的随机动力学》内容主要来自于作者长期从事非线性随机动力系统的研究成果，体系完整，有助于深入认识噪声、非线性和时滞等对随机系统动力学的影响。

.近年来，分支理论在实际数学模型中得到了极大的应用，特别是在人工神经网络与离散映射中已经取得很大发展。作者将动力系统分支理论中的方法分别应用于用时滞微分方程及迭代方程所表示的数学模型中，分析它们各自的分支情况。《分支理论在三维神经网络与二维离散映射中的应用》全书分为两部分，分析两类时滞神经网络模型的分支情况及三类离散映射模型的分支情况。有利于数学专业的高年级本科生与研究生对动力系统分支理论的理解与应用，为从事这方面研究的学生提供一个学习借鉴的机会。

本书旨在让读者清晰明了地学习广义相对论。作者以通俗易懂且生动活泼的写作风格，对广义相对论做了全面现代式的介绍，包括弯曲时空中的量子场论。全书只需要很少的预备知识即可阅读，所用的数学知识都是现用现讲，减低了学习难度。本书从平直时空的物理学（狭义相对论）开始讲起，循序渐进深入学习微分几何和爱因斯坦方程，最后讲到令人兴奋的应用，如黑洞、引力辐射和宇宙学。 更具体地，书中第一章介绍狭义相对论和基本张量代数，并包含一个场论的简要概述。紧接着的两章引入流形和曲率，并介绍与之密切相关的物理知识，主要目标还是建立数学框架。第四章引入广义相对论，并且给出一些择一性定理的讨论。紧接着的四章主要讨论广义相对论的三大主要用途：黑洞、扰动理论和引力波，以及宇宙学，这些章节都贯穿有实验结论的讨论。附录中则提供了大量的数学材料来帮助读者理解正文，而且这些附录大多本身也是独立完整的。