证明是数学思想中最重要，也是极具开拓性的特征之一。没有证明，就无法谈论真正的数学。本书讲述了证明的演变及其在数学中的重要作用和启发意义。从古希腊几何学时代开始，涵盖代数、微积分、集合、数论、拓扑、逻辑等几乎全部数学分支中的证明故事。我们将看到欧几里德、康托尔、哥德尔、图灵等数学大师的精彩发现和发明。这本书不是教材，它是在讲数学的历史，更是在讲数学思想的演变。作者揭示了数学学习和研究的底层方法和逻辑，让读者看到在数学中什么定理可以被证明，如何证明？什么问题可以（或无法）被解决？为数学研究和发展打开

本书对计算机科学方面的数理逻辑进行了综合介绍，涵盖命题逻辑、谓词逻辑、通过模型检测进行验证、程序验证、模态逻辑与代理、二叉判定图这些内容。本书主要讨论有关软硬件规范和验证这一主题的内容，反映了计算机科学中数理逻辑的新发展和实际需要。第2版新增了可满足性算法、Lowenheim-Skolem定理，并介绍了Alloy语言和NuSMV工具等内容。

本书结合案例，系统介绍了使用 MATLAB 进行数学建模的相关知识和方法论。 本书分为 11 章，主要包括走进数学建模的世界、函数极值与规划模型、微分方程与差分模型、数据处理的基本策略、权重生成与评价模型、复杂网络与图论模型、时间序列与投资模型、机器学习与统计模型、进化计算与群体智能、其他数学建模知识、数学建模竞赛中的一些基本能力。 本书内容通俗易懂，适合刚刚接触数学建模的大中专院校学生和其他数学建模爱好者阅读，也适合作为相关组织和培训机构的教材和参考用书。

本书主要从数学规划的视角出发，系统地介绍了数学优化问题建模和求解的相关理论、方法、实际案例，以及基于 Python 和数学规划求解器（COPT 和 Gurobi）的编程实战。全书共分为四部分。第一部分为基本理论和建模方法，重点介绍了数学规划模型分类和建模方法（包括逻辑约束与大 M 建模方法、线性化方法）以及计算复杂性理论。第二部分为建模案例详解，通过理论、案例和实战相结合的方式，详细介绍了如何利用各种建模方法和数学规划求解器对实际生产活动中的优化问题进行建模和求解。这部分内容丰富，案例翔实，代码

这本书的作者是非经典逻辑、粗糙集理论和粒度计算领域的主要研究人员。不确定性条件下的人类推理由于其表征约束，不能很好地用经典逻辑来解释。非经典逻辑如模态逻辑、多值逻辑、直觉逻辑、弗协调逻辑自亚里士多德以来，就得到了研究和发展。在这本书中，粗糙集理论从代数和非经典逻辑角度进行研究。在非经典逻辑的基础上，研究了粗糙集的逻辑;然后，提出了基于粒度计算的推理框架，研究了粗糙集推理与非单调推理、条件逻辑中的关联规则和背景知识。

本书对基于粗糙集的特征选择进行了综合性的介绍。通过本书，读者可以系统地研究粗糙集理论(RST)的各个领域，包括基础知识、前沿概念以及基于粗糙集的特征选择。本书还提供了基于粗糙集的API库，可用于支持一些粗糙集概念和基于粗糙集的特征选择的算法程序实现。

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。

本书核心是围绕“如何想到”(思维)和“如何做到”(数学化)两个关键词，来探讨数学建模能力的培养和发展。本书创新性地提出了DEED(描述与理解、溯因与解释、估计与预测、评价与决策)框架，将问题类型细化，并针对每种类型提出相应的思维方法。

本书精选了中国研究生数学建模竞赛中的5个建模案例，包括面向节能的单/多列车优化决策问题、多无人机协同任务规划问题、基于帧差法和光流法的前景目标提取追踪模型、基于优化模型的多无人机对组网雷达的协同干扰研究、基于改进蚁群算法的飞行航迹多目标优化研究。每个案例从解析模型、还原程序、评述论文着手，帮助读者理解数学建模过程，掌握数学建模方法，提高数学建模能力。每个案例自成体系，读者可独立阅读。
本书可供参加各类数学建模竞赛的本科生或研究生及相关问题领域的研究人员作为学习材料和建模参考书。

逻辑思维能力的高低与经验的多寡无关，它是人类最基本的思维方式，也是帮助我们提升工作质量的重要工具。逻辑思维是有迹可循的，也是可以通过不断地训练来提高的。

本书作者以备受读者欢迎的漫画《名侦探柯南》中的经典桥段为基础，搭配图解说明，娓娓道来逻辑思维的思考方式、形成过程和应用场景。无论你是初次接触逻辑思维，抑或全然不知其为何物，本书都将对你的思维提升大有帮助。

现在就让我们跟柯南一起走进逻辑思维训练的奇妙世界，学习逻辑推理思维的精髓要