Jeremy Gray在本书中生动地叙述了欧氏几何、非欧几何和宇宙形态相对论思想的发展史。 欧几里得几何的平行公设在数学史上占有独特的地位。在这本书中，Jeremy Gray 回顾了证明该假设的经典尝试的失败，然后展示了 Gauss、Lobachevskii 和 Bolyai 的工作如何通过构建平行假设失败的几何来奠定现代微分几何的基础。这些研究反过来又促成了Einstein狭义相对论和广义相对论的形成，而这些理论构成了今天我们对宇宙概念的基础。 作者已尽一切努力将阅读难度保持在最低限度。本书可读性很强，包含了大量的历史和数学材料，适合理工科和数学专业的本科生阅读。 在第二版中，作者更新了大部分材料，并增加了一章，介绍了阿拉伯人对数学史这一迷人领域的贡献。 第二版非常值得一读，它既令人兴奋又发人深思。 ——New Scientist 第一版书评：Jeremy Gray提供了一个极好的阐述，讲述了一个精彩的故事。 ——Mathematics Teaching 对于那些想要改变对空间的数学认知的人来说，本书有望成为一本经典著作。Gray的书读起来很有趣。 ——Historia Mathematica 这本书向受过良好教育的外行出色地展示了几何思想从欧几里得之前到黑洞的演化过程。 ——American Mathematical Monthly

《数学女孩》系列以小说的形式展开，重点描述一群年轻人探寻数学之美的过程。内容由浅入深，数学讲解部分十分精妙，被称为“绝赞的数学科普书”。《数学女孩6：庞加莱猜想》以百年数学难题“庞加莱猜想”为主题，从柯斯堡七桥问题入手，详细讲解了拓扑学、非欧几何、流形、微分方程、高斯绝妙定理和傅里叶展开式等数学知识，还原了庞加莱猜想的探索历程，带领读者一同追寻“宇宙的形状”。整本书一气呵成，非常适合对数学感兴趣的初高中生以及成人阅读。请翻开本书，一同加入主人公们的探索之旅吧。

云非圆球，山非圆锥，闪电不走直线.大自然形状的复杂性有不同的种类，不仅仅是程度上的不同.为了描写这些形状，伯努瓦·B.芒德布罗设计和发展了一种新的几何学——分形几何学.他的工作对本书论及的许多不同的领域都很重要.现在，这样的领域因许多积极的研究者而大为扩充，芒德布罗展示了分形几何学的根源及其新应用的深入概述.本书的以前几个版本受到高度评价，但这一版有更广泛和深入的覆盖范围，以及更多插图.

广义可加模型（GAM）是处理建模结果和协变量之间非线性关系的首选方法。本书的第１版已成为国际上该领域的主流教材和参考书之一，并且是唯一一部包含大量实例和软件实现的导论指南。第２版比第１版更具可读性，不仅对全书进行了重构，而且添加了一些新材料，包括自适应平滑、位置尺度建模和函数性数据分析等。书中提供了线性模型、线性混合模型和广义线性模型（GLM）的必要背景，然后对GAM和相关模型的理论和应用都进行了深入讲授。作者将他的方法建立在惩罚回归样条模型框架的基础上，并且在大力关注GAM的实际方面的同时，讨论了这些方法背后的理论解释。使用R软件则更有助于解释理论并展示该方法的实际应用。书中每章都包含大量练习，并在全书最后的附录C和本书的配套R数据包gamair中提供了解答。本书可供统计工作者和高等院校有关专业师生阅读和参考，既可以作为授课教材，也可供自学使用。

《非线性系统控制设计与分析》围绕非线性系统数学模型、控制器设计与分析、相关研究热点三个方面展开。《非线性系统控制设计与分析》共10章，第1章简要介绍控制理论进展，第2章介绍李雅普诺夫稳定性理论，第3章介绍系统典型设计和分析方法，第4章介绍标准型非线性系统控制，第5章介绍严格反馈型非线性系统状态反馈控制，第6章与第7章分别概述非线性观测器设计方法与输出反馈控制器设计方法，第8章介绍严格反馈非线性系统预设性能控制，第9章为有限/预设时间控制，第10章介绍多输入多输出非线性系统控制。此外，第3～10章均配备有习题。

暂缺简介...

《黎曼-希尔伯特问题与量子场论-可积重正化、戴森-施温格方程（英文）》重点研究了Hopf代数扰动重正化在量子场论研宽申的一些新应用，在部分中，我们介绍了可积重正化形式主义，作为研究基于Feynman图的Hopf代数的可积系统的一种方法，此外，我们考虑了一种可以替代量子可积系统的方法，该方法与重正化Hopf代数的无穷维复李群紧密相关，在第二部分中，我们考虑了将Connes-Marcolli的通用方法扩展到非扰动量子场论研究的过程中。

本书主要介绍高中阶段内解答圆锥曲线题目的主要方法，分为三篇：曲直联立，技巧与方法，二级结论与命题背景.共三十二章，其中每一章包括例题和课后练习.本书收录了近20年大多数关于圆锥曲线的高考真题和近年的优质模拟题，以及部分竞赛题目.本书适合高中学生培优使用，也可供参加高中数学竞赛的学生使用，还可供高中数学教师备课和高中数学竞赛教练选题使用.

本书主要介绍一些预测模型的优化策略及实际应用案例。全书共分为7章，大致分为3个部分：第1部分（第1～2章）介绍预测的基础及数据预处理方法，其中第1章介绍预测的基础知识，第2章介绍时间序列中缺失数据的处理方法； 第2部分（第3～5章）介绍一些时间序列预测模型的优化方法及应用，包括基于时间序列分解模式的指数平滑时间序列预测模型和、基于时间序列分解模式的神经网络预测模型和基于相关分析和假设检验的GRU神经网络预测优化模型；第3部分（第6章）介绍时间序列拟合预测模型的优化方法，内容涉及基于人工智能参数估计方法的 Weibull 分布模型。每章都附有实际应用案例，以便让读者更好地理解相关预测模型，并对优化效果有更深刻的感知。

该书是一部版权引进自俄罗斯的俄文原版大学数学教材，中文可译为《复分析：积分定理》。　该书作者为伊戈里·亚历山德罗维奇·亚历山德洛夫，俄罗斯人，物理和数学科学博士，任职于托木斯克国立大学，俄罗斯教育科学院通讯院士，教授，数学分析教研室主任。　该书给出了作为由实数对组成的域元素的复数理论的现代构造，在复平面映射中，全纯映射是深层研究的对象，尤其是积分定理，它在数学中有广泛应用，在很多科学领域中是分析装置的重要组成部分，该书提出了利用这些定理计算积分的方法，证明了有关整函数和亚纯函数展开，以及有关欧拉伽马函数特征的主要定理。该书将多值函数作为黎曼曲面上的单值函数进行研究。《复分析：积分定理（俄文）》适用于大学学生，还可供有意了解复分析入门的部分原理的各个科研领域的专业人士参考。