大家在中小学课程里都会碰到某种程度的数学证明，有些人甚至把做数学与进行数学证明等同起来。但究竟数学证明这种功夫在数学活动中有何作用？它是否真正确立了无可置疑的结论？它是事后的装扮功夫抑或它能导致前所未知的新发现？这种独特的思考方式是怎样发展起来的？本书从数学史的角度出发，试以大量实例与读者探讨以上问题。

本书是克莱因的名著，其内容是作者在临终前一两年给部分同事所作的讲演，而由他的学生们编辑成书。书中介绍了数学科学在19世纪的发展。在本卷中，作者非常详尽而且有批判性地分析了高斯、黎曼、魏尔斯特拉斯、柯西、伽罗瓦等一大批重要的数学家的数学思想和贡献；也介绍了一大批物理学（特别是数学物理）大师如开尔文、麦克斯韦、亥姆霍兹的思想和成就；详细讨论了一些重要的数学分支（函数论、射影几何、代数几何等）的缘起和前景。 本书适合从事数学研究和教学的大学水平以上的学生和教师学习参考，也适合对科学史、数学史和科学思想发展感兴趣的读者阅读。

《数学方法溯源》所说的数学方法，主要指学习和研究数学的方法，也包括把数学应用于实际的方法。数学家所走过的探索之路也往往体现了数学的方法。《数学方法溯源》一方面从数学方法的角度去探讨数学史，从活生生的数学发展中抽象出数学思想方法这根主线；另一方面，叉要立足于历史的观点去研究数学方法，即把数学方法置身于历史的背景下去分析和考察，从而充分认识其存在的理由。

《混沌与均衡纵横谈》围绕混沌理论和经济均衡理论计算方法，着重介绍了李天岩、约克、梅、斯卡夫、菲根鲍姆、斯梅尔等学者近年来所做的贡献。这些学者全都是富个性的人物，他们的共同特点是基础深厚，兴趣广泛，对新发展富有远见。他们不是死守一块阵地，而是为开拓不惜改弦更张，一旦认准了目标，他们锲而不舍，务克全功，决不半途而废。这一切，都是科研工作者可贵的品格，都是新科学、新时代探索者的可贵品格。

《散焦NLS方程的大时间渐近性和孤子分解》以反散射理论、Riemann-Hilbert（RH）方法和非线性速降法为工具，系统分析散焦NLS方程在有限密度初值下解的长时间渐近性和孤子分解，主题部分取材于Cuccagna，Jerkins和作者最新研究成果。内容主要包括散焦NLS方程初值的RH问题表示、RH问题的可解性、在孤子区域中的孤子分解和在无孤子区域中的长时间渐近性。

本书主要从序与拓扑的交叉角度，拓展Domain理论的框架和应用范围，深入讨论sober空间、稳定紧空间与紧pospace、spectral空间与Priestley空间，系统地研究格序结构的关系表示问题，并给出关系表示理论在拓扑、Domain理论、格论中的一系列应用，尤其是一些经典拓扑问题的代数化处理新方法。由此建立了二元关系、序结构、拓扑结构的若干新联结，发展了一个用二元关系研究序结构、拓扑结构和Domain理论的新途径及方法。

Poincaré 奖得主Barry Simon 的《分析综合教程》是一套五卷本的经典教程，可以作为研究生阶段的分析学教科书。这套分析教程提供了很多额外的信息，包含数百道习题和大量注释，这些注释扩展了正文内容并提供了相关知识的重要历史背景。阐述的深度和广度使这套教程成为几乎所有经典分析领域的宝贵参考资料。第3部分讨论了点态极限（通过包含遍历定理和鞅收敛来超越通常关注的Hardy-Littlewood极大函数）、调和函数和位势论、框架和小波、[Math Processing Error] 空间（包括有界均值振荡（BMO））以及最后一章中的许多不等式，包括Sobolev空间、Calderon-Zygmund估计和超压缩半群，进而回到第1部分的主题。本书可供专业研究人员（数学家、部分应用数学家和物理学家）、讲授研究生阶段分析课程的教师以及在工作和学习中需要任何分析学知识的研究生阅读参考。

纽结理论，作为纽结的数学的生动阐述，将吸引各种各样的读者，从寻求传统研究范围之外的经验的本科生，到想要这一学科的从容介绍的数学家。开始进一步研究计划的研究生将发现一个有价值的概述，读者不需要线性代数以外的训练就能理解书中展现的数学知识。当来自线性代数和基本群论的工具被引入来研究纽结的性质时，拓扑和代数之间的相互作用，称为代数拓扑，在书中提早出现。Livingston通过展示如何使用线性代数的技巧来解决一些复杂问题的主题（包括数学最美丽的主题之一——对称）的一般研究来引导读者。本书最后讨论了高维纽结理论，并介绍了该学科的一些最新进展——Conway， Jones和Kauffman多项式。补充部分介绍了作为代数拓扑核心的基本群。

本书主要介绍常用数据分析的基本内容与方法，包括数理统计基础、回归分析、聚类分析、判别分析、主成分及因子分析、相关分析、方差分析、时间序列、面板数据、图形绘制等。本书涉及SPSS、Stata、Evieiews、R等常用软件，这几款软件各具特点和优势，在具体数据处理应用中推出同一案例数据的不同软件处理过程，以满足不同应用环境及受众的需求。本书突出实用原则，内容和实例以期满足各个专业的需要，可供高等院校相关专业本科生、研究生数据分析、定量研究方法类课程以及从事数据统计分析的研究者参考使用。

全书共6章，内容包括随机事件与概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、数理统计的基础知识、参数估计、概率模型.除 一章外，每章都附有习题以及数学家介绍.本书的 一章为概率模型，介绍概率方法的应用，帮助读者 好地理解概率论的思想和方法，进一步提升读者的数学建模能力，同时增强读者学习数学的兴趣.书后附有习题参考答案和常用分布表.本书力求思路清晰、论证简洁且可读性强，尽可能满足广大师生的教学及学习需求.