本书分为基础模块和实践模块两部分，共七章，内容包括函数与极限、导数与微分、导数的应用、函数的积分、常微分方程、Mathematica数学实验、数学建模简介。

包括25节课程的教学案例

本书介绍了数列基本知识，排列组合的概念和基本计算方法，概率基本知识，随机抽样、总体分布估计和总体特征值估计等统计方法，以及数组运算和图示、散点图数据拟合等数据信息处理方法。

本书依据编者多年的教学经验编写而成，着重介绍离散数学的基本概念、方法及应用。本书共5章，内容包括命题逻辑、谓词逻辑、集合论、图论以及离散数学的应用举例等。各章均配有典型例题，并对解题方法进行了系统分析与阐述。
本书侧重概念的具体应用，弱化了定理的抽象证明，简化了离散数学中部分理论性过强、过于抽象的内容，既可作为办学层次一般的普通高等院校计算机类专业的离散数学教材，也可供其他专业学生参考。

近年来，随着云计算、大数据、人工智能等新兴技术的蓬勃发展，分布式优化在大规模计算、机器学习等领域得到了广泛应用。针对算法中关于步长的严格约束和理论收敛速度局限性导致算法收敛速度慢的科学问题。本专著主要研究内容包括：分布式优化与常微分方程之间的关系、加速分布式优化算法设计与分析。基于梯度的加速分布式优化算法存在收敛速度慢的现象。一方面，当目标函数为光滑强凸函数时，现有加速算法的步长严格依赖于目标函数条件数，使得步长充分小时才能保证算法收敛，而算法收敛速度与步长正相关，从而导致了算法收敛速度较

本书以点集拓扑与抽象测度为起点系统讲述实分析与泛函分析基本理论，内容包括拓扑与测度，抽象积分，Banach空间理论基础，线性算子理论基础，抽象空间几何学等，对不动点理论，Banach代数与谱理论，无界算子，向量值函数与算子半群等作了一定程度的讨论。

特色：（1）本书的编著注重以现代教育思想与理论为指导，以培养数学素质为核心，强化数学思想和方法的熏陶。（2）本书的主体是实分析与泛函分析。在内容取舍上，将点集拓扑、抽象测度与泛函分析融为一体，体系严谨，内容丰富。（3）本书继承与创新兼顾

第1-12章是《测度论基础与高等概率论学习指导》上册，其中第1，2章是预备知识，第3-12章是测度论基础。
作为学习指导用书，本书与同名作者编著的《测度论基础与高等概率论》配套，目的是部分地解决初学者学习“测度论”和“高等概率论”等课程的过程中在做题环节常常无从下手、方向感差、不知论证是否严谨，解答是否完整等问题。
与教材体系一样，本书仍然以节为单元，每节都包含两个板块：一是内容提要，起提纲挈领作用；二是全部习题的完整解答及部分习题解答完毕后的评注，评注的目的是让初学者学会举一反三、

本书是一本讲述增强现实基本原理和算法的教材。全书共分为11章。首先介绍增强现实基本模型和原理、空间变换与相机模型。然后介绍增强现实所必需的空间注册与跟踪算法，包括基于平面标志的方法、基于3D点跟踪的方法、视频序列跟踪及有限重建方法等。在此基础上，讲解了增强现实中的虚实融合技术和空间增强现实技术，包括虚拟物体的绘制、虚实物体间的遮挡处理、光照环境的恢复、阴影的生成及图像融合。最后简单介绍增强现实环境中的人机交互技术。

本书的特点是： 针对增强现实中主要原型的基础算法进行介绍，重视基本

本书选编了20162021年北京理工大学学生参加全国大学生数学建模竞赛获全国一、二等奖及北京市一等奖的部分比赛论文。本书对参赛论文全文刊登，未作删节，所有细节和详细计算过程均予以保留，适合广大学习数学建模及初次参赛的高校学生参考。

本书是一本高等学校非数学专业的线性代数教材.全书共6章，内容包括行列式、矩阵、向量与向量空间、线性方程组、相似矩阵和二次型.本书力求从促进学生思考的角度进行编写，设计了问题导读、例题补全、思维引导、MATLAB应用和数学家介绍等环节，在重点、难点和典型例题处提供了微视频讲解.各章选配了适量习题，以基础题、提升题和拓展题的形式分层设计，书后附有部分习题答案与提示.
本书可作为高等学校工科、农医、经管等专业的线性代数课程的教材，也可作为自学参考书.