本书讲述了运筹学主要分支的基本原理与方法，包括线性规划、目标规划、整数规划、动态规划、对策论、存储论、排队论、决策论、图论与网络计划技术等理论与方法，并附有相应的应用案例。

本书包含四部分:第一为测度论基础;第二部分是概率论中的极限理论及相关知识;第三部分是离散鞅论;第四部分是关于随机游动及布朗运动的简单介绍.除理论介绍外,每章均配有习题.

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本书主要介绍数值分析与算法，包括误差分析、非线性方程求根、线性代数方程组的直接解法、向量范数与矩阵范数、线性代数方程组的迭代解法、插值、最小二乘与函数的最佳逼近、数值积分与数值微分、常微分方程数值解法、三角插值与快速Fourier变换、不适定问题与Tikhonov正则化方法等。

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本书系统讲解多元统计分析的基本理论与应用方法，力求做到理论与应用并重，由浅入深地阐述多元统计分析的基本理论，同时还结合实际例子讲清楚各种多元统计方法的实际背景和统计思想。除了常见的多元统计方法之外，书中还介绍了新近发展起来的理论丰富且有实用价值的内容，其中有多重比较、变点检验、序约束下有方向的检验问题、重复测量模型和协方差选择模型等。本书力求为读者从事多元统计的科研、应用与教学打下坚实的基础。

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本书是《贝叶斯数据分析》的第3版，因其在数据分析、解决研究难题方面的可读性、实用性而广受读者好评，被认为是贝叶斯方法领域的权威之作。该书秉承实用性的风格介绍和分析大量最新的贝叶斯方法。作者团队中囊括了统计学界的众多大师，他们先以数据分析的视角讨论了一些统计学基本概念，之后再引进各种高级分析方法。全书共分为：贝叶斯推断基础、贝叶斯数据分析基础、高级计算、回归模型和非线性和非参数模型5部分。第1部分包括：概率与推断、单参数模型、多参数模型、渐进性以及与非贝叶斯方法的关系、分层模型等内容。第2部分包括：模型核查、模型评价、对比和延伸、建模数据的收集、决策分析等内容。第3部分主要介绍贝叶斯计算入门、马尔可夫链模拟基本概念、高效计算的马尔可夫链模拟、众数和分布近似等内容。第4部分介绍回归模型简介、分层线性模型、广义线性模型、稳健模型推断、缺失数据模型等内容。最后第5部分补充介绍了参数非线性模型、基函数模型、高斯过程模型、有限混合模型以及Dirichlet过程模型等内容。全书援引大量来源于现实应用研究的真实案例，突出强调了贝叶斯推断在实际工作中的运用和价值。

　　本书是研究非线优化的学术专著。本书共七章，研究了含有不等式约束的DC无限优化问题，无约束复合优化问题以及带有复合函数的DC优化问题的若干对偶性及其相关问，无约束分式优化问题和带有DC函数的约束分式优化问题的若干Farkas型结果，约束分式优化问题的序列*优性条件以及不确定分式优化问题的鲁棒对偶性。本书适合运筹学、经济管理，以及决策分析与方法等方面研究的专业人员参考。

本书在借鉴和吸收管理学主要传统内容的基础上， 密切结合我国的管理实践，注重现代管理的思想和理论，系统地阐述了管理活动的一般原理、方法和规律。全书包括管理与管理者、管理理论及其发展、管理的基本原理和基本方法、决策理论、计划理论、组织理论、人力资源管理、领导理论、沟通理论、激励理论、控制理论、管理创新等十二章。教材设有引导案例、寓教于乐、管理者定律、经典管理故事、案例分析等多个模块，形式活泼，趣味性、可读性强。
本书可作为普通高等学校各专业管理学课程的教材，亦可作为高中层管理人员的培训教材及学习参考书。

应用时间序列分析

本书着重介绍了与现代计算有关的数值分析的基本概念、理论和基本方法.特别是数值方法在计算机上的实现,以期学生在使用本教材后能够在计算机上进行有关的科学与工程计算.本书理论叙述严谨、精练,概念明确,系统性较强,可用作理工科院校《数值分析》课程教材.全书主要包括线性代数方程组求解、非线性方程求根、插值方法、数值积分与微分、微分方程数值解法、最佳平方逼近理论、求矩阵特征值与特征向量等内容

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