内容涉及正倒向随机微分方程最优/次优控制系统研究，分两部分：第一，动态规划原理，我们推导出Hamilton-Jacobi-BellmanInequality,此项研究是深入菲尔茨奖得主，法国数学家P.-L.Lions教授提出的用粘性解理论研究导数有约束的偏微分方程的问题。同时给出在粘性解意义下，随机递归系统的最优控制验

本书内容主要集中在概率论和数理统计方面，包括它是作者近30年在概率论和数理统计方面的主要工作，解决了概率论和数理统计中五个难题，给出了十多个新概念和十多个行之有效的新方法。

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。

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;

线性模型是现代统计学中一类重要的模型，广泛地应用于经济，金融，生物、医学和工程技术等领域。在该模型的建模分析中，统计学家主要研究模型的参数估计理论，假设检验以及未来观察值的预测等统计推断问题。相比较，参数的假设检验以及未来观察值的预测问题研究更多的依赖于参数估计的结果。因此，模型的参数估计理论在整个建模分析过程中起到重

本书共七章，主要内容包括：随机事件与概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、随机向量及其分布、随机向量的数字特征、大数定律与中心极限定理。本书以实际问题为出发点，通过精选例题并结合其它学科的问题介绍概率论的思想、模型和方法；如结合复杂网络讲幂律分布，结合寿命讲Gamma分布，结合股价讲对数正态分布，结合风险偏好讲效

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

数值最优化（第二版）