本书通过一系列重要的数学地标，系统地梳理了微积分理论，既包含课堂上没讲授的数学通识内容，又包含对一些复杂知识点的细致拆解，还包含微积分在现实生活中的应用，帮助读者开阔数学视野、提高数学思维、加深对数学的理解。 全书共分为四篇：第一篇“数学通识，一些你应该了解的观点和事实”为读者构建数学学习的理念和方法；第二篇“从有限到无穷，初等数学与高等数学的分水岭”解释高等数学何以称为高等？大学数学内容与中学数学内容相比是否存在一个明确的分水岭？为微积分的引入做好铺垫；第三篇“从局部到整体，微积分的华彩乐章

依照2018年1月颁发的《普通高等学校本科专业类教学质量国家标准》，在近20年的离散数学讲义基础上，精心整理，编撰成本书。在编写过程中，充分考虑了重点高校和普通省属院校等各类学校的学生基础、教学特点和教材改革经验，以增强本书的适用性。

本书分为数理逻辑、集合论、代数系统和图论4篇，内容包括命题逻辑、谓词逻辑、集合、二元关系、函数、代数系统基础、群/环和域、格与布尔代数、图论基础、特殊图与应用共10章。各章的每节都配有习题，重要术语均有相应的英文表述。

本书可以作

本书主体内容大致分为四个部分：第3-5章介绍了凸性、计算模型和凸优化的高效性概念以及对偶性；第6-8章分别介绍了梯度下降法、镜像下降法和乘性权重更新法以及加速梯度下降法等一阶方法；第9-11章介绍了牛顿法和线性规划的各种内点法；第12章和第13章介绍了用于线性规划和一般凸规划的椭球法等割平面方法。另外，第1章通过讲述连续优化和离散优化之间的相互作用的简要历史来概述本书：探索离散问题的快速算法如何推动凸优化算法的改进。

本书通过经济管理、社会生活、物理化学、工程技术中众多数学模型的实例，系统、详实地阐述数学建模与数学实验的基本理论和主要方法。分别介绍代数模型、方程模型、线性规划模型、非线性规划模型、概率模型、统计模型、蒙特卡洛模拟、图论模型、近世算法等，注重数学建模方法的介绍，重视数学模型的科学表达，并重点讲解模型在MATLAB中的编程实现方法。

本书系统地介绍了矩阵论的基础理论和方法，以及其在数学学科内部和工程技术领域的应用实例，矩阵论作为本科生的线性代数课程的后续课程，在内容上以矩阵、线性变换、矩阵分解、广义逆矩阵等为核心，是线性代数课程内容的进一步深化和实用化，全书共分为7章，分别为线性空间、线性变换、典型矩阵与变换、矩阵的相似标准形、矩阵分解、矩阵的微积分、广义逆矩阵。各章有引言、知识网络图、理论部分和例题、应用实例、习题，书后附有相关MATLAB函数、习题参考答案。本书可作为理工科院校高年级本科生或硕士研究生的矩阵论及其应用等课

本书是《有向几何学》系列成果之四.在《平面有向几何学》和《有向几何学》系列研究的基础上,创造性地、广泛地综合运用多种有向度量法和有向度量定值法,特别是有向面积法和有向面积定值法,对平面2n点集、2n多角形(多边形)重心线的有关问题进行深入、系统的研究,得到一系列的有关平面2n点集、2n多角形(多边形)重心线的有向度量定理,主要包括2n点集、2n多角形(多边形)重心线三角形有向面积的定值定理;点到2n点集、2n多角形(多边形)重心线有向距离的定值定理;共点2n点集重心线有向距离定理;2n点集、2n

本书是《有向几何学》系列成果之五.在《平面有向几何学》和《有向几何学》系列研究的基础上，创造性地、广泛地综合运用多种有向度量法和有向度量定值法，特别是有向面积法和有向面积定值法，对平面2n+1点集、2n+1多角形(多边形)重心线的有关问题进行深人、系统的研究，得到一系列的有关平面2n+1点集、2n+1多角形(多边形)重心线的有向度量定理，主要包括2n+1点集、2n+1多角形(多边形)重心线三角形有向面积的定值定理;点到2n+1点集、2n+1多角形(多边形)重心线有向距离的定值定理;共点2n+1点

本书结合作者近几年的研究成果，主要介绍人工蜂鸟算法和蝠鲼觅食优化算法的提出、改进及其工程应用，内容包括：人工蜂鸟算法，包括算法提出的灵感、步骤、数学模型、性能测试及其工程应用等；人工蜂鸟算法的改进及其工程应用，从运用切比雪夫混沌映射进行初始化来提高求解的精度和引导觅食时加入莱维飞行，使得算法避免过早收敛和具有良好的稳定性两个方面对人工蜂鸟算法进行改进，改进后的算法应用在抽水蓄能机组调节系统非线性模型参数辨识中，并取得了比较好的效果；蝠鲼觅食优化算法，包括算法提出启发、步骤、数学模型、性能测试及其

本书全面地介绍了基于状态空间模型的线性定常系统理论。除了运动分析、能控能观性、稳定性、反馈镇定、极点/特征结构配置、观测器设计等基础理论之外，本书首次系统性地介绍了线性系统的输入输出标准型理论，全面地解决了状态反馈极点配置、解耦控制、最小相位系统的输出反馈镇定、基于逆系统的输出跟踪、基于平坦输出的状态跟踪等问题；充分利用二次最优性能指标的特殊性，完整介绍了基于配方法的二次最优控制理论；首次较全面地介绍了观测器设计理论，在统一的框架下介绍了全维/降维和函数观测器、对偶观测器-控制器、未知输入观测器

本书分为8 章，内容包括时间序列分析的基础知识、时间序列预测的常用方法，以及神经网络在时间序列预测中的应用；时间序列异常检测算法的技术与框架，如何识别异常的时间点及多种异常检测方法；时间序列的相似性度量方法、聚类算法；多维时间序列在广告分析和业务运维领域的应用，利用OLAP 技术对多维时间序列进行有效处理，通过根因分析技术获得导致故障的维度和元素；智能运维领域（AIOps）和金融领域的两个应用场景。