小朋友，你觉得数学难学吗？你认为数学枯燥吗？先别急，请打开这套《图图兔与兔突突数学闯关故事漫画书》来看看吧！本系列图书通过图图兔和兔突突兄弟俩在历险途中解答出一个个数学难题，终于战胜敌人的故事，让孩子们在愉悦的氛围中获取数学知识，在不知不觉中爱上数学。曲折离奇的故事情节，幽默诙谐的语言，在愉悦的氛围中开阔眼界。图文并茂，知识丰富，轻松拓展知识领域，培养辩证思维，从此爱上数学。生动有趣的插图，精心设计的动物形象，让小读者越读越开心。本系列丛书由北京大学数学科学学院著名教授张顺燕倾力推荐。张顺燕教授1962年毕业于北京大学数学力学系，并于同年留校任教。上世纪90年代多次访问美国辛辛那提大学、华盛顿大学和依利诺斯大学，从事教学与研究工作；回国后，致力培养中国数学人才，同时，发表过30余篇论文及多本著作。曾在中央电视台参与录制了《走近科学》《百家讲坛》等相关节目。

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问题在数学以及数学教育中占有重要地位。问题意识及问题解决能力的培养是数学教育的重要目标。同时，问题又是驱动与引领学生数学学习的重要抓手。教师所特别关心的问题是：在数学课堂上，如何设置和利用问题，以促进学生数学学习？本书在分析了数学问题链教学的文化基础后，阐述了数学问题链教学的内涵与特征，进而给出了“以关联为问题链设计的逻辑起点”“以数学思维为数学问题链设计的基本依据”“以教学功能决定数学问题链的应用方式”等数学问题链教学设计与实施的关键点，同时具体地呈现并检验了利用挑战性任务优化数学问题链教学、利用数学问题链落实数学深度学习的思路和方法，以期为数学教师落实数学核心素养的要求提供理论视角与实践经验。

数学分析的主要目的就是以极限为工具，研究函数的分析运算性质。本书内容包括实数域和初等函数，数列的极限，函数的极限和连续性，函数的导数及导数的应用，一元微分学中的Taylor定理，求导的逆运算，函数的积分，积分学的应用，级数理论，多元函数及其微分学，多元函数微分法的应用，重积分曲线积分、曲面积分等。本书在内容的安排上，深入浅出，表达清楚，系统性和逻辑性强。书中列举了大量例题来说明数学分析的定义和定理及方法，便于理解与学习，是一本不错的著作。

马大雄、夏小宇和严小妍顺利地进入了少年警校的“数学小警察”夏令营，并且三人组成了“警侠队”。夏令营里，迎接他们的是坦克教练的“魔鬼训练”和队友白翔的一次次挑战。经过了艰苦而有意义的训练，终于等到实训协助破案的时间了，等待他们的是神秘的毒品情报、漏网的毒贩老大、奇怪的游艺大厅、狡猾的诈骗集团……面对重重谜团，小警察们能否将坏蛋一网打尽？

本书是“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材，主要研究矩阵和向量空间的有关理论。内容包括：矩阵的运算与初等变换，方阵的行列式，可逆矩阵，线性方程组与向量组的线性相关性，方阵的特征值、特征向量与相似化简，二次型与对称矩阵，线性空间与线性变换等。每节都配备了精选的习题，书后附有部分习题参考答案，便于读者参考。本书可供高等学校非数学类理工科各专业学生选用，也可供工程技术人员参考。

离散数学是计算机相关专业的主干课程之一。本书将理论紧密联系实际，摒弃了一些烦琐的定理证明，从工程实际出发，引入工程案例和解决方案，注重提升学生的应用模拟解题技巧，力求做到脉络清晰，重点突出，精讲多练，实用有效，从而培养学生的抽象思维和缜密概括能力。本书内容包括离散数学4大分支的基础理论——数理逻辑、集合论、代数系统和图论。全书共9章，依次为命题逻辑、谓词逻辑、集合、关系、函数、代数结构、格与布尔代数、图论及其应用、树。全书包含较多的与计算机科学和工程有关的例题和习题。本书适合作为高等院校计算机科学与技术、软件工程等相关专业的教材。

《钟开莱随机积分导论 第2版》 是关于随机积分和随机微分方程的研究生入门教程，主要研究对象为连续样本轨道的局部鞅的随机积分。第2版对第1版做了大幅扩展。第9章关于Cameron-Martin-Girsanov 公式的内容和第10章的随机微分方程的内容是全新增加的。另外，此版对Feynman-Kac-Schr？？dinger展开式和反射布朗运动的内容也做出了更新。基于作者在斯坦福大学和加州大学圣迭戈分校讲授课程的经验，本书还选取了经典习题供读者参考。 本书属于世界图书出版有限公司经典译丛数学篇开山之作，之前出过英文影印版（978-7-5100-7025-9），可供读者参考阅读。

代数几何是现代数学的一个重要分支学科.本书共6章，主要内容包括∶;二次曲线，三次曲线与椭圆曲线，高次曲线，仿射簇，射影簇，层与上同调等.本书包括一系列的练习以及一些背景信息和解释，通过对这些练习解法的研究，让学习者轻松堂握代数几，何的相关理论，本书适合数学专业及相关爱好者参考使用.

这是一本具有高中数学知识就能读懂的机器学习图书，书中通过大量程序实例，将复杂的公式重新拆解，详细、清晰地解读了机器学习中常用的数学知识，一步步带领读者进入机器学习的领域。本书共22章，主要讲解了数据可视化、math模块、sympy模块、numpy模块、方程式、函数、最小平方法、集合、概率、贝叶斯定理、指数、对数、欧拉数、逻辑函数、三角函数、大型运算符、向量、矩阵与线性回归等数学知识。本书语言简明，案例丰富，实用性强，适合有志于机器学习领域的研究者和爱好者、海量数据挖掘与分析人员、金融智能化从业人员阅读，也适合作为高等院校机器学习相关专业的教材。