稀疏统计模型只具有少数非零参数或权重，经典地体现了化繁为简的理念，因而广泛应用于诸多领域。本书就稀疏性统计学习做出总结，以LASSO方法为中心，层层推进，逐渐囊括其他方法，深入探讨诸多稀疏性问题的求解和应用；不仅包含大量的例子和清晰的图表，还附有文献注释和课后练习，是深入学习统计学知识的参考。本书适合计算机科学、统计学和机器学习的学生和研究人员。

作者研究出一套用于心算的“魔数”乘法。用此乘法，只要经过大约十多个小时的学习与训练，几乎每个有初中数学基础的人都可轻易心算出100以内任何数的平方及任意两位数的乘法。这套“魔数”乘法简单易学，同时又含有深刻的数学原理，必将激起各年龄段读者对算术及数学的浓厚兴趣，特别是能够启迪中小学生对数学的理解，激发对数学的热爱，为中国培养出更多的数学精英。在第一版的基础上，作者进行了大量修改，形成了第二版。

本书全面介绍了经典的和现代的网络流技术，包括综合的理论、算法与应用。主要内容包括：路径、树与周期，算法设计与分析，最大流与最小流算法，分派与匹配，最小生成树，拉格朗日松弛与网络优化等。书中包含大量练习题，拓展了本书的内容，便于教学。

本书是分数阶系统与高阶逻辑形式化验证的基础理论研究著作。分数阶系统是建立在分数阶微积分方程理论上实际系统的数学模型。分数阶微积分方程是扩展传统微积分学的一种直接方式，即允许微积分方程中对函数的阶次选择分数，而不仅是现有的整数。分数阶微积分不仅为系统科学提供了一个新的数学工具，它的广泛应用也表明了实际系统动态过程本质上是分数阶的。高阶逻辑形式化验证是形式化验证方法的一种，它是一种人机交互的定理证明方法。本书以分数阶微积分和高阶逻辑形式化验证为切入点，系统性研究了分数阶系统的求解、近似化、控制器设计与高阶逻辑形式化分析验证等内容。

本书围绕数据模型及计算主线，按共性算法案例、数据工程领域中数据计算案例展开.第1章（概述篇）概述了数据建模与计算的思想与方法，提出了数据建模的多模型融合思想和数据计算的多算法集成策略，让模型和算法点亮数据的光芒.第2章到第6章（共性算法篇）例举了若干共性数据计算方法，包括几何模型重建、图像处理中的优化算法、数值微分算法、主成分分析方法与改进、数据拟合的梯度型优化算法.第7章到第17章（数据建模与计算篇）围绕统计生成性模型与数据机理模型融合、多算法集成创新主线，例举了十一个数据工程领域数据建模与计算的案例，涉及医学、金融、量化投资、图像处理、智能决策、音乐流派分类、疫情数据分析、功能服装设计、海洋数据分析等领域的数据分析及应用.后记概括了本书的主要特点和核心内容，强调了数据模型融合和算法集成是上策，对未来进一步完善本书内容进行了展望.《BR》本书的共性算法案例和数据工程领域的建模案例独立成章，读者可以自由选择感兴趣的章节研读.为便于读者阅读和学以致用，本书封底提供了二维码扫码方式以获取案例的程序代码和彩图.

由中共广州南沙经济技术开发区工作委员会政策研究和创新办公室组织编写的《全球溯源中心—— 数字经济时代的南沙方案》一书，对我国发展溯源体系做出了较高水平的诠释，有助于我国数据基础制度的建设。本书基于“全球溯源中心”实践，遵循了提出问题、分析问题和解决问题的思路，以全球溯源中心建立的背景和意义为出发点，详细介绍了溯源中心的发展现状与溯源理论体系，着重从技术、平台、标准体系与法律制度四个维度分析溯源中心的运行模式，再将问题回归实践，并附上最新案例。更难得的是，该书还讨论了与溯源中心相关的前瞻性问题， 开展了“ 数据权益分配、国际规则、离岸贸易、碳排放、DEPA（数字经济伙伴关系协定）”等一系列前沿专题研究。《全球溯源中心——数字经济时代的南沙方案》一书既可以为决策者提供咨询参考，也可以成为从事溯源相关工作的人员手头常备的工具书，还可以作为数字经济领域相关研究者开展深入研究的基础书籍。

椭圆曲线密码体制（ECC）是当前主流的公钥密码体制，该体制的安全核心是椭圆曲线离散对数问题（ECDLP）。本书首先对椭圆曲线离散对数及其相关问题，以及它们之间的相互关系进行了探讨，然后主要介绍了椭圆曲线离散对数问题的计算方法，包括通用的平方根算法及其改进、特殊椭圆曲线离散对数的计算方法、指标计算方法的努力、归约到NPC问题的方法和量子算法等，基本涵盖了ECDLP的所有求解算法。这些算法大都给出了实例验证，这为读者更好地理解它们提供了帮助。

在本书的十五讲中， 讲可以在新生 课前后做参考，介绍微积分的学科特点和学习方法；第2—6讲为一元微积分中各章的一个专题，配合各章复习课；第7讲用于一元微积分总复习阶段；第8—13讲为多元函数微积分的各章中的专题选讲，配合各章复习课； 4、15讲分别用于多元函数微积分总复习和全部微积分总回顾。每讲都有三个环节：精粹导读、阅读启示（对思想方法和对真善美的启示）、问题解决（对章节中的问题的探究、对习题性质和解题策略的研究），各讲 在附录中提供两套模拟练习卷（“一题一类复习卷”和“一题一型复习卷”）。希望这些内容，可以增进学习方法和学习资源多样化的可能性。

本书深入浅出地详细讲解了概率论与数理统计方面的基础知识及相关应用，内容涵盖概率论、随机变量、特殊分布、估计、假设检验、基于正态分布的推断、数据类型、双样本推断、拟合优度检验、回归、方差分析、随机区组设计、非参数统计、析因数据等。

本书分为复变函数和积分变换两部分： 复变函数部分包括复数与复变函数、解析函数、复变函数的积分、解析函数的级数理论、留数； 积分变换部分包括傅里叶变换和拉普拉斯变换等。本书每章末都配有思维导图和精选习题，方便读者复习掌握和检验学习效果。除此以外，书中还设计了数学家简介、数学实验等版块，以增强数学底蕴，提高学习兴趣。本书中性质等相关证明过程详细，注重数学思想、方法和技巧的运用，有利于培养学生灵活多样、举一反三的科学素质。本书中附有二维码，扫码可查看常用函数的积分变换简表和习题答案，供读者参考。本书可供高等学校理工科相关专业作为教材使用，也可作为任课教师的教学参考书，还可供有关工程技术人员参考使用。本书封面贴有清华大学出版社防伪标签，无标签者不得销售。