本書專著所涉及的，是"半群字的代數(shù)組合學(xué)"的如下幾個課題："正則，r-正則語言"，"析取，r-析取語言"，"若干代數(shù)碼"以及"正則語言和析取語言的其它廣義"等。

本書重點介紹了凸函數(shù)的極、對偶運算、凸集的面、多面體凸集、多面體凸函數(shù)、Helly定理、不等式系統(tǒng)等相關(guān)內(nèi)容。前兩章是對偶理論的基礎(chǔ)工具。后面則重點闡述了凸集的內(nèi)、外部表達形式和相關(guān)性質(zhì)，并將結(jié)果應(yīng)用于線性和非線性不等式系統(tǒng)。這些內(nèi)容都是凸性理論的進一步細化和拓展。為了增強可讀性，本書將抽象的概念用簡單的例子和直觀的圖

本書為數(shù)學(xué)分析的學(xué)習(xí)指導(dǎo)書,是丁彥恒、劉笑穎、吳剛編寫的《數(shù)學(xué)分析講義》第一、二、三卷的配套用書。主要內(nèi)容除了經(jīng)典的一元微積分、多元微積分、級數(shù)理論與含參積分之外,還包括拓撲空間的映射、流形及微分形式、流形上微分形式的積分、向量分析與場論、線性賦范空間中的微分學(xué)和傅里葉變換等。為了便于讀者復(fù)習(xí)與自查,每一章(第16章除

猶豫模糊集是目前管理科學(xué)和系統(tǒng)工程等領(lǐng)域嶄新的研究方向。在需要決策者參與的管理決策中，決策者的判斷和偏好信息是決策的基礎(chǔ)，決策者對備選方案的熟悉程度以及屬性之間內(nèi)在的優(yōu)先級關(guān)系都會對決策結(jié)果產(chǎn)生重要的影響。因此，本書對基于猶豫模糊信息的多指標評價問題進行系統(tǒng)的研究和探索，主要包括：考慮可信度與優(yōu)先級的猶豫模糊信息集成算

《Hilbert型不等式的理論與應(yīng)用.下冊》利用權(quán)系數(shù)方法、實分析技巧以及特殊函數(shù)的理論，系統(tǒng)地討論了Hilbert型不等式，不僅討論了若干具體核的情形，更從一般理論上討論了各類抽象核的Hilbert型不等式最佳常數(shù)因子的參數(shù)搭配問題，進而討論了構(gòu)建Hilbert型不等式的充分必要條件，陳述了Hilbert型不等式的最

《Hilbert型不等式的理論與應(yīng)用.上冊》利用權(quán)系數(shù)方法、實分析技巧以及特殊函數(shù)的理論，系統(tǒng)地討論了Hilbert型不等式，不僅討論了若干具體核的情形，更從一般理論上討論了各類抽象核的Hilbert型不等式最佳常數(shù)因子的參數(shù)搭配問題，進而討論了構(gòu)建Hilbert型不等式的充分必要條件，陳述了Hilbert型不等式的最

本書從算法框架入手，建立系列非負矩陣分解模型的抽象數(shù)學(xué)模型，即非負塊配準模型，從統(tǒng)一的角度分析現(xiàn)有的非負矩陣分解模型，并用以開發(fā)新的非負矩陣分解模型。根據(jù)非負塊配準模型的分析，本書提出非負判別局部塊配準模型，克服了經(jīng)典非負矩陣分解模型的缺點，提高了非負矩陣分解模型的分類性能。為了克服經(jīng)典非負矩陣分解的優(yōu)化算法收斂速度慢

本書以高等代數(shù)所體現(xiàn)的數(shù)學(xué)思維方式與數(shù)學(xué)思想為切入點，將高等代數(shù)主要的知識點按照不同思維方式與數(shù)學(xué)思想歸類，這些數(shù)學(xué)思想包括特殊與一般、五個重要結(jié)論、擴充與限制、遞推與數(shù)學(xué)歸納法、化歸思想、利用多項式的根、整體與局部、構(gòu)造思想。通過對數(shù)學(xué)思想與高等代數(shù)內(nèi)容的緊密結(jié)合，力圖起到提綱挈領(lǐng)的作用，為深入掌握高等代數(shù)的內(nèi)容提供

本書主要介紹分數(shù)階擴散方程解的存在性、正則性和穩(wěn)定性。本書的主要內(nèi)容來自作者近年來的研究成果，分為四章。第一章介紹了分數(shù)階微積分、非線性分析和算子半群等基本知識。第二章介紹了一些分數(shù)階擴散方程初值（或邊值）問題解的存在性結(jié)果。第三章的主要目的是介紹分數(shù)階擴散方程有界解（如周期解）的存在性。第四章研究分數(shù)自治（或非自治）

本書講述了一種理解和學(xué)習(xí)微積分的新思路。書中通過探索微積分發(fā)展歷程背后的數(shù)學(xué)動機，展現(xiàn)了這一數(shù)學(xué)基本工具的魅力。作者根據(jù)自己研究和教授微積分的豐富經(jīng)驗，結(jié)合多年從事中學(xué)和大學(xué)數(shù)學(xué)教育的心得體會，對傳統(tǒng)的微積分教學(xué)方式，即大多按照從極限、微分、積分到級數(shù)的順序進行學(xué)習(xí)的方法提出了異議，探討了一種更有趣、更易被接受和理解的