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。

本书用许多活生生的例子，向没有经济学基础的读者展示了博弈论策略思维的道理。人生是一个永不停息的决策过程。从事什么样的工作，怎样打理一宗生意，该和谁结婚，怎样将孩子抚养成人，要不要竞争总裁的位置，都是这类决策的例子。你不是在一个真空的世界里做决定。相反，你身边全是和你一样的决策制定者。虽然冲突的成分很多，但是合作的因素也不少。本书将帮助你学会策略性地思考，在人生博弈中扩大赢面。

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

运筹学是一门重要的管理类专业基础课程，运用数学模型等方法对管理问题进行定量分析，为管理人员提供决策的科学依据。运筹学是实现管理现代化的有力工具，在供应链管理、生产计划、商品动态定价，金融工程下的组合优化，人工智能和机器学习等领域，均发挥着重要的作用。本书除了包含线性规划及灵敏度分析、运输问题、整数规划、目标规划、图与网络分析、非线性规划等重要理论知识，重要的是采用Python编程语言将这些理论实现，使学生理解晦涩难懂的理论知识；因此，本书还涵盖运筹学理论的Python实现代码与求解优化

本书采纳了人本主义社会学最为常见的一种研究视角，也即将互联网时代短视频行业中决定视觉呈现结果的算法看作一种实践逻辑，将算法实践纳入到技术－组织－个人的研究框架下，强调算法实践的社会情境性和社会嵌入性，并重点关注渗透在其中的人类主观能动性，最终展示出各类社会行动者在与算法实践互动的过程中，如何持续地、动态地参与着算法实践之社会建构的一幅幅场景。本书将算法实践看作社会行动者共同参与的一个不断被规制、驯化的循环过程的同时，其实它也是一个关于文化、关于政治、关于伦理甚至关于想象的社会性过程。这

《概率基多目标优化原理及应用》以系统论的观点，从概率论的角度阐述了概率基多目标优化理论的基本原理和应用。书中首次引入一个崭新概念—青睐概率及其量化方法，并将概率基多目标优化方法与实验设计方法相结合，如响应面法、正交试验设计和均匀试验设计，建立了概率基多目标试验设计方法。书中同时给出了概率基稳健、设计、概率基多目标优化的离散化处理、序贯优化及其误差分析，对概率基模糊多目标优化、多个目标的聚类分析、多目标最短路径和金融、机械加工等问题也进行了介绍。
《概率基多目标优化原理及应用》可供在相关领域

本书的主要目的是向读者介绍多目标排序的一些常见模型、研究方法和主要结果。 本文共包含7章：在第1章中，我们给大家介绍了排序问题的一些定义和概念，国内外当前研究的现状以及研究多目标排序的一些常见方法。 在第2章中，我们介绍了一些经典的单机排序结果. 在第3章中，我们给出了单机批加工排序的一些结果。在第4章中，我们介绍了多台机器上多目标排序的一些结果。在第5章中，我们介绍了工件可拒绝排序的一些结果。 第6章和第7章分别介绍了重新排序和多代理排序的一些结果。

本书在常微分方程自治系统的分支理论基础上，围绕周期扰动系统和随机扰动系统，对这两类系统的分支理论进行延拓。内容包括自治系统、周期扰动系统、随机扰动系统的分支研究，以及在生物、化学、物理、金融等领域的应用。本书给出基本数学概念、相关定理和非线性分析方法，并对具体模进行理论分析并使用适当的数学计算软件进行数值模拟，详细清楚，便于不同领域的读者阅读。

《随机分析与控制简明教程》介绍随机分析及随机控制的基本理论与方法. 第1章介绍布朗运动与鞅, 涵盖定义、停时定理、Doob不等式、下鞅的Doob-Meyer分解定理、Meyer过程等内容; 第2章介绍随机积分、It.公式、鞅表示定理, 以及测度变换的Girsanov定理. 第3章介绍随机微分方程基础: 解的存在唯一性、解对系数的连续依赖性等; 第4章介绍倒向随机微分方程的基本内容; 第5章给出了随机控制问题的基本框架, 用凸变分的方法推导*大值原理(包括线性二次控制问题的求解)、动态规划原理,

试验设计是近代科学发展的重要基础理论之一。它研究不同条件下各种试验的*优设计准则、构造和分析的理论与方法。为适应现代试验的需要，作者于2006年开始建立了一个新的*优因子分析设计理论，包括*优性准则、*优设计构造，以及他们在各种不同设计类中的推广。
《*优因析设计理论（英）》*先给出近代试验设计，主要是多因子试验设计的基本知识和数学基础，接着从二水平对称因子设计开始介绍了该理论的一些基本概念，包括AENP的提出、GMC准则的引进、GMC设计的构造等。《*优因析设计理论（英）》对由AENP建