本书全面系统地介绍了半鞍与随机分析的基本理论及其应用.全书共分十六章，主要内容包括经典鞍论，随机过程一般理论，半鞍与随机分析的基础理论.随机积分和有关论题.本书讨论了H1-鞅和BMO-鞅并建立了一系列主要的鞍不等式;引进了半鞍的可料特征及半鞍的积分表示;介绍了随机分析的一个重要技巧——测度变换;讨论了鞍的可料积分表示;

本书系统地叙述了涡度法的数学理论，内容主要分为Euler方程涡度法的收敛性，粘性分离格式的收敛性和随机涡团法的收敛性三个部分，其中包括无粘与粘性流、初值问题与初边值问题、半离散化与全离散化以及有关不可压缩流的数学理论.

本书系统地介绍了自然边界元方法的数学理论，总结了作者十余年来在这一方向的研究成果，包括椭圆边值问题的自然边界归化原理、强奇异积分的数值计算、对调和方程边值问题、重调和方程边值问题、平面弹性问题和Stokes问题的应用，以及自然边界元与有限元耦合法等内容.

本教材试图从工科的角度介绍随机过程的基本概念和方法内容，特点是阅读的起点相对较低，使读者能够在较短的时间内了解随机过程的基础知识和主要内容，首先对于随机过程的基本思想进行详细的介绍，随后选择几种重要的随机过程进行重点介绍，而对于涉及较深数学知识的内容列出文献，便于感兴趣的读者进行追踪学习。

《广义线性模型导论》系统介绍了广义线性模型的概念基础和基本原则，通过具体案例和SAS统计软件阐释了将logistic回归等整合到拟合广义线性模型架构中的方法。本书的目的在于，向熟悉经典线性模型的普通社会科学研究者展示，如何从线性回归模型推广到非连续自变量的其他模型，而不失这两种模型间的共同根基及相似性。

本书内容包括：如何应用Mathematica7做因式分解、数项求和、函数极限、不定积分、求解偏微分方程、求解线性方程组、计算矩阵的特征值和特征向量、矩阵分解、插值、拟合和统计等数学运算；如何用函数、数据、图元素画图；如何自定义函数和写程序构建程序包。

本书是一本优秀的法国数学著作，系统全面地介绍了马尔可夫链的基本性质和结论，然后围绕这一主题给出了丰富的应用结果。基于蒙特卡罗(Monte-Carlo)算法和离散时间与连续时间的马尔可夫链，本书给出了算法的多种应用，例如在基因学中、物种发展学中及互联网络中。同时在最后一章还给出了其在金融学中的应用。

《概率论与数理统计》系统地论述了概率论与数理统计的概念、方法、理论及其应用，是一本为高等院校理工、经管类专业学生本科生学习而编写的教材或教学参考书．全书共分9章，内容包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征与特征函数、中心极限定理、数理统计的基础知识、参数估计、假设检验、方差分析

本书是学习掌握运筹学理论和方法的重要辅助教材，也是教师备课、学生自学运筹学以及研究生入学考试的常备参考资料。本书分为习题、习题答案、案例分析与讨论三部分，内容含线性规划与单纯形法、对偶理论与灵敏度分析、运输问题、目标规划、整数规划、非线性规划、动态规划、图与网络分析、网络计划与图解评审法、排队论、存储论、对策论、决策论

具体分高等数学、线性代数、概率论与数理统计三部分册。高等数学分册主要介绍函数、极限与连续、一元微分学及其应用、一元积分学及其应用、无穷级数、多元微积分学、微分方程和查分方程初步等内容。线性代数分册主要介绍矩阵、行列式、向量的基本概念、线性方程组的求解、特征值和特征向量、以及二次型的基本知识。概率论与数理统计分册主要包括