"本书是根据作者多年的全英文教学经验编写而成的，是与作者编写的《概率论与数理统计（英文）》相配套的学习辅导用书。 本书主要围绕概率与随机事件、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理、参数估计、假设检验、线性回归分析设计问题，并通过系统、详尽的解答分析，以及对题目背后内涵和关系的深入挖掘来帮助读者进一步提高概率论与数理统计的基本理论水平和实践应用能力。在编写过程中，作者吸取了国内外优秀教材和辅导用书的优点，注重理论与实践相结合。本书系统性强，图例丰富，突出统计思想，着力培养学生分析问题和解决实际问题的能力。 本书可用作高等院校理工科各专业本科生“概率论与数理统计”课程全英文或双语教材的辅助用书，也可供工程技术人员、科技工作者参考。"

书主要包含以下内如：**化问题的简介，凸分析基础，无约束优化的理论及线搜索算法框架，信赖域算法，线搜索收敛性分析及收敛速度分析，半光滑牛顿算法，共轭梯度算法，约束优化理论及延伸理论，罚方法，增广拉格朗日算法及算法在实际问题（支持向量机模型、超图匹配）中的应用。本书对知识点的分析紧密结合当前研究前沿问题，并通过对应用问题使用优化算法，让学生看到优化理论与实际数据的结合，将知识点以全方位的立体感呈现给学生。

XBRL（eXtensible Business Reporting Language，可扩展商业报告语言）是基于XML的企业报告标记语言，目前主要用于企业对外财务报告的信息处理。经过20多年的推广与应用，XBRL财务报告已经成为最有效的网络财务报告形式。本书从XBRL财务元数据一致性控制的角度出发，分析了XBRL财务报告的时态与分布式特征。同时运用描述逻辑、本体建模、逻辑推理等方法和工具，研究了XBRL财务报告分类标准和实例文档元数据的形式化表示方法;探索XBRL分类标准时态版本迁移的结构化管理机制以及多个组织之间XBRL财务报告的数据映射规则;剖析了 XBRL财务元数据逻辑推理的不一致检测需求，进而研究同一组织和多个组织之间 XBRL财务元数据不一致性的冲突和消解方法，并开发相应的原型系统加以验证。

金融全球化推动各国竞相放松金融市场的管制，科技与金融的“联姻”为金融创新提供了极佳的市场环境，这使数字影子银行得到快速发展。影子银行的发展源于金融权利的自由行使，但数字经济下的数字影子银行所具有的天然的涉众性，又必然需要强化监管。在保护金融权利和行使金融权力之间寻求平衡，是金融生态良好发展的必然要求。本书立足数字影子银行的基本概念及其监管理论，从数字影子银行产生发展的内在金融权利出发，探究其监管中存在的不足和调整路径，基于金融权利和金融权力平衡的金融生态理念，进一步提出我国数字影子银行监管的原则和建议，促进我国数字经济的发展。

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本书以巴斯扩散模型为基础展开要素协同的理论与实证研究。首先分析和研究了协同生命周期的变迁情况，以及协同的思想和机制，之后进一步分析和研究协同主体或要素之间的协同效应，以此建立了协同的基本数学模型。在此基础上，对模型展开了相关的理论分析和研究，并以中国改革开放四十年情况的数据，对固定资产投资和劳动力投入这两个要素的协同情况进行了实证分析。

离散优化是现代应用数学的一个重要分支，属于数学与运筹、优化、统计、数据分析等多个交叉领域的范畴。离散优化问题存在于现实世界的各个角落，目前人工智能、数据科学、网络安全等新兴学科和领域的急剧发展，也促使了大量大规模离散优化问题的诞生，由此也带来了离散优化领域新的发展和挑战，离散优化领域得到越来越多的重视和关注。 本教材在编者历年讲授的讲义基础上，整理完善而成，其中包含了离散优化领域的经典问题和基本理论方法，每章相对独立，又有关联，便于教师讲授和学生学习。书中包含了大量例题和习题，有理论的证明，有程序的实现，也有书中例题和算法的延伸，适合不同专业学生有针对性的选做。编者也做了大量的调研和专家咨询，相信本书必将得到数学、应用数学、运筹学、数据科学、统计学、人工智能、计算机科学、网络安全、计算生物学等多个领域学生的青睐。

我们时常遇到大量统计数据，如占比、患病率、风险值等。大量或显或隐的数字，都可能因误读或误用而扭曲真相，要读懂它们进而做出合理判断，“统计意识”不可或缺。 本书帮读者了解数字方面的22个常见错误和花招，它们出现在评价速度和重要性的大小、准确率和排名的高低等众多情境中。本书会告诉你各种数字的采集和表达过程可能出现哪些偏差进而产生“睡前看屏幕会死人”等误导性看法，负责可信的统计数据工作又该遵循怎样的指南。

本书分为四个部分：第一部分介绍了基本概念和ZU的公理；第二部分讨论了如何由此引出自然数、实数、线等概念；第三部分的主题是基数和序数；第四部分主要讨论了选择公理和连续统假设。本书不仅由浅入深地呈现了集合论领域的技术手段和证明结论，还论述了这些工作背后的哲学动机，可以让读者了解那些貌似繁杂冗长的技术细节背后的哲学思考。本书适合哲学和逻辑学相关专业的研究生阅读，也可供对集合论、数学哲学感兴趣的读者参阅。

随机平均法是研究非线性随机动力学最有效且应用最广泛的近似解析方法之一. 本书是国内外首本专门论述随机平均法的著作，介绍了随机平均法的基本原理，给出了多种随机激励（高斯白噪声、高斯和泊松白噪声、分数高斯噪声、色噪声、谐和与宽带噪声等）下多种类型非线性系统（拟哈密顿系统、拟广义哈密顿系统、含遗传效应力系统等）的随机平均法以及在自然科学和技术科学中的若干应用，主要是近30年来浙江大学朱位秋院士团队与美国佛罗里达大西洋大学Y.K. Lin院士和蔡国强教授关于随机平均法的研究成果的系统总结. 本书论述深入浅出，同时提供了必要的预备知识与众多算例，以利读者理解与掌握本书内容.