本書是美國數(shù)學家和物理學家所著的英文版的用數(shù)學研究折紙藝術的學術著作。

本書共分九章，分別為問題的陳述和歷史簡述、把正整數(shù)表示成兩個整數(shù)的平方和、把正整數(shù)表示成四個整數(shù)的平方和、二次型、把正整數(shù)表示成三個整數(shù)的平方和、Gauss的遺產(chǎn)、Liourille方法、三平方和定理的數(shù)的幾何證法、超幾何級數(shù)與橢圓模函數(shù)方法。

本書介紹了三維粘性氣體-液體兩相流模型半空間經(jīng)典解的存在性;在Dirichlet邊界條件和Navier-slip邊界條件下,證明了粘性氣體兩相流局部強解的速度梯度的爆破準則;流體-質(zhì)子交互模型在泡沫機制下解的最優(yōu)收斂率問題以及高緯混合流體方程解的整體適定性問題等。

本書共六章，主要內(nèi)容有行列式、矩陣及其運算、向量與線性方程組、矩陣的特征值和特征向量、二次型、線性空間與線性變換等內(nèi)容。每章后面都有本章小結，對本章主要知識點做出歸納和梳理。主要內(nèi)容包括：二階、三階行列式、排列及其逆序數(shù)等。

本書內(nèi)容包括第1章導論：物質(zhì)、能量和測量、第2章原子、分子和離子、第3章化學反應和反應計量學、第4章水溶液反應、第5章熱化學、第6章原子的電子結構、第7章元素的周期性、第8章化學鍵的基本概念、第9章分子構型與成鍵理論共9章。本書架構新穎，結構完整，按照對化學的宏觀認識、原子分子結構、物質(zhì)狀態(tài)、化學在不同領域中的應用等順

本書全面介紹貝葉斯推理與機器學習，涉及基本概念、理論推導和直觀解釋，涵蓋各種實用的機器學習算法，包括樸素貝葉斯、高斯模型、馬爾可夫模型、線性動態(tài)系統(tǒng)等。在介紹方法的同時，強調(diào)概率層面的理論支持，可幫助讀者加強對機器學習本質(zhì)的認識，其適合想要學習機器學習中的概率方法的讀者。首先介紹概率論和圖的基礎概念，然后以圖模型為切入

本書通過折紙活動介紹了多邊形、級數(shù)、圓錐曲線、混合曲線等相關知識。

本書主要包括數(shù)學銜接知識、函數(shù)的極限與連續(xù)、導數(shù)與微分、導數(shù)的應用、不定積分和定積分及其應用等內(nèi)容，在應用案例上選取日常、經(jīng)濟、機電類等方面的典型案例，力成貼近學生專業(yè)，拓展學生的知識面，充分滿足學生的個性化需求和職業(yè)發(fā)展需求，體現(xiàn)學生為主體的職業(yè)教育思想。

等距線性作用是數(shù)學中一類非常重要的動力系統(tǒng)，很多經(jīng)典的例子都可以被視為此類動力系統(tǒng)。本書第1章介紹了順從群和剩余有限群，第2章介紹了Surjunctive群和Sofic群，第3章介紹了Voiculescu維數(shù)，第4章介紹了可數(shù)Sofic群的等距線性作用的維數(shù)。

本書立足于多元視角，對大學數(shù)學教學進行了深入研究。本專著以大學數(shù)學的常規(guī)教法與創(chuàng)新教學模式的差異為出發(fā)點，首先對常規(guī)教法中的公理化方法、類比法、歸納法等進行分析，然后提出了大學數(shù)學中的創(chuàng)新教學模式，如開放式教學、活動式教學、啟發(fā)式教學等，并結合案例具體闡述了大學數(shù)學教學與創(chuàng)新能力培養(yǎng)的理論與策略，最后圍繞大學生數(shù)學能力