本书主要介绍粗糙微分方程及其动力学方面的若干研究成果.全书分为七章. 第1章介绍相关背景材料;第2章为全书的基础,给出粗糙路径、高斯粗糙路径、受控粗糙路径的定义及相关性质;第3章介绍粗糙积分和粗糙微分方程的解理论;第4章介绍随机动力系统基本理论;第5章介绍有限维粗糙微分方程所生成随机动力系统的相关动力学——中心流形、随机吸引子以及随机动力系统的逼近;第6章介绍几类粗糙偏微分方程的基本解理论,内容涵盖特征线方法、Feynman-Kac表示、半群方法、变分方法;第7章介绍随机粗糙偏微分方程生成

本书内容是几何分析领域优秀的科研工作者所写的综述性报告，文章汇报了几何分析领域的前沿热点。包括包括:紧Kahler流形上复hessian方程的研究、偏微分方程和黎曼几何、不变体系、几何可变体系、瞬变体系和刚片、自由度与辛几何、代数几何和物理中的超弦理论、二维非线性偏微分方程、Ricci流、Gromov-Witten不变量理论、Kaehler-Ricci流，Kaehler-Ricci孤立子唯一性，调和映射紧性，高余维平均曲率流等。

本书共7章，分别是量子的前夜、量子的曙光、波动力学创立、自圆其说、相对论量子力学、量子哲学、量子科技。

本书在作者多年的研究基础上整理和归纳了稠密气固两相流动中超常颗粒系统(非球形颗粒、湿颗粒)的数值计算模型，详细介绍了超常颗粒与理想球形颗粒系统流动特性的区别，总结和介绍了超常颗粒系统中出现的特有流动结构。本书共7章，第1章对非球形颗粒及湿颗粒气固两相流进行了基本介绍；第2章-第4章对超常颗粒稠密气固两相流动数值计算模型进行了详细介绍：气固两相流动数学模型、非球形颗粒动力学、湿颗粒动力学；随即第5章-第7章详细介绍了不同流化床床型中超常颗粒稠密气固两相流动特性：鼓泡流化床非球形颗粒及湿颗

本书为“聚集诱导发光丛书”之一。聚集诱导发光(AIE)机理的探索伴着AIE领域的发展，AIE领域经过20余年的蓬勃发展，机理探究日新月异。从猜测假设，到理论推算；从初步实验验证，到指导新体系开发；从经典光物理过程，到新颖的空间共轭机制探索；AIE机理的研究正展现出其在该领域不可或缺的指导意义。本书系统地阐述了主要AIE机理的提出、验证、应用和局限性。全书共分为6章，第1章简述了AIE机理的发展历程和分类；第2章深入解读有机分子的激发态；第3章阐述了分子内运动受限机理；第4章探讨了反Ka

全书分为4个部分，系统地介绍了低温等离子体的基本原理和应用技术：（1）等离子体物理基础，包括等离子体基础知识、等离子体输运过程、等离子体基元过程、等离子体描述和模拟、等离子体诊断等5章；（2）气体放电理论，包括汤森放电理论、流注放电理论和高频放电理论等4章；（3）典型的低温等离子体产生形式，包括直流辉光放电，空心阴极放电，电弧放电，电晕放电，介质阻挡放电，射频放电和微波放电等7章；（4）低温等离子体应用技术，包括等离子体材料工艺、等离子体化学合成、等离子体光源技术、等离子体环保技术、等离子体推进

本书围绕声波、水波、电磁波与工程结构物的复杂相互作用，本书旨在介绍半解析边界配点法在大规模复杂波场动力环境模拟中的最新研究进展。本书以大规模复杂波场动力环境模拟中半解析边界配点法渐次涉及到的关键力学瓶颈为技术路线，对目前在高性能计算领域尚未完全解决的力学瓶颈进行研究探讨。如何存储和求解由半解析边界配点法导致的高病态稠密矩阵是本书的核心研究命题。基于新研发技术，发展可快速仿真大规模复杂波场的高性能计算软件，是本书的核心研究目标。本书以声场作为阐述复杂波场动力环境模拟基本计算理论的研究载体

本书前7章为操作基础，详细介绍了Ansys分析的基本步骤和方法：第1章Ansys概述；第2章几何建模；第3章建模实例；第4章网格划分；第5章施加载荷；第6章求解；第7章后处理。后8章为专题实例，按不同的分析专题讲解了各种分析专题的参数设置方法与技巧：第8章静力分析；第9章模态分析；第10章谐响应分析；第11章瞬态动力学分析；第12章谱分析；第13章结构屈曲分析；第14章非线性分析；第15章接触问题分析。

本书深入浅出地介绍了数值计算的基本概念、常用方法及其程序实现。内容涵盖数值计算的一般概念和误差分析的常用方法，线性方程组的直接解法，插值的概念及主要插值方法，迭代法求解方程、线性方程组及非线性方程组的常用方法，数值积分与数值微分的常用方法，函数逼近的概念及常用方法，求解矩阵特征值与特征向量的常用方法，求解一阶常微分方程初值问题的主要方法，Python程序设计及数值计算实现的基本方法。
本书注重基本概念和理论的完整性、计算方法的有效性和实用性以及学习过程中的思维连贯性。
本书可以作为高

真实世界中的序列数据随时间推移呈爆炸式增长，如何设计面向序列数据的知识发现方法是当前研究的热点之一。本书以深度学习和多视图学习为理论基础，以序列数据为研究对象，为面向序列数据分析提供多视图的学习方法与技术，同时为典型场景下的序列数据分析提供多视图深度学习解决方案，以期为序列数据分析、多视图学习领域的研究及应用提供参考。本书针对序列数据的动态性、突变性、不确定性和时空关联性等特点，探讨多视图学习理论，构建面向序列数据的多视图方法，概述基础理论与传统方法，并系统地介绍多视图序列数据应用领域的研究理论