本书对计算机科学方面的数理逻辑进行了综合介绍，涵盖命题逻辑、谓词逻辑、通过模型检测进行验证、程序验证、模态逻辑与代理、二叉判定图这些内容。本书主要讨论有关软硬件规范和验证这一主题的内容，反映了计算机科学中数理逻辑的新发展和实际需要。第2版新增了可满足性算法、Lowenheim-Skolem定理，并介绍了Alloy语言和NuSMV工具等内容。

本书主要从数学规划的视角出发，系统地介绍了数学优化问题建模和求解的相关理论、方法、实际案例，以及基于 Python 和数学规划求解器（COPT 和 Gurobi）的编程实战。全书共分为四部分。第一部分为基本理论和建模方法，重点介绍了数学规划模型分类和建模方法（包括逻辑约束与大 M 建模方法、线性化方法）以及计算复杂性理论。第二部分为建模案例详解，通过理论、案例和实战相结合的方式，详细介绍了如何利用各种建模方法和数学规划求解器对实际生产活动中的优化问题进行建模和求解。这部分内容丰富，案例翔实，代码

这本书的作者是非经典逻辑、粗糙集理论和粒度计算领域的主要研究人员。不确定性条件下的人类推理由于其表征约束，不能很好地用经典逻辑来解释。非经典逻辑如模态逻辑、多值逻辑、直觉逻辑、弗协调逻辑自亚里士多德以来，就得到了研究和发展。在这本书中，粗糙集理论从代数和非经典逻辑角度进行研究。在非经典逻辑的基础上，研究了粗糙集的逻辑;然后，提出了基于粒度计算的推理框架，研究了粗糙集推理与非单调推理、条件逻辑中的关联规则和背景知识。

本书对基于粗糙集的特征选择进行了综合性的介绍。通过本书，读者可以系统地研究粗糙集理论(RST)的各个领域，包括基础知识、前沿概念以及基于粗糙集的特征选择。本书还提供了基于粗糙集的API库，可用于支持一些粗糙集概念和基于粗糙集的特征选择的算法程序实现。

本书精选了中国研究生数学建模竞赛中的5个建模案例，包括面向节能的单/多列车优化决策问题、多无人机协同任务规划问题、基于帧差法和光流法的前景目标提取追踪模型、基于优化模型的多无人机对组网雷达的协同干扰研究、基于改进蚁群算法的飞行航迹多目标优化研究。每个案例从解析模型、还原程序、评述论文着手，帮助读者理解数学建模过程，掌握数学建模方法，提高数学建模能力。每个案例自成体系，读者可独立阅读。
本书可供参加各类数学建模竞赛的本科生或研究生及相关问题领域的研究人员作为学习材料和建模参考书。

逻辑思维能力的高低与经验的多寡无关，它是人类最基本的思维方式，也是帮助我们提升工作质量的重要工具。逻辑思维是有迹可循的，也是可以通过不断地训练来提高的。

本书作者以备受读者欢迎的漫画《名侦探柯南》中的经典桥段为基础，搭配图解说明，娓娓道来逻辑思维的思考方式、形成过程和应用场景。无论你是初次接触逻辑思维，抑或全然不知其为何物，本书都将对你的思维提升大有帮助。

现在就让我们跟柯南一起走进逻辑思维训练的奇妙世界，学习逻辑推理思维的精髓要

"根据高等院校数学建模课程的教学基本要求，结合编者丰富的理论教学和竞赛指导经验编写本书。全书共六章，分别是方程模型、规划模型、图与网络模型、统计模型、数据处理与模型求解、建模竞赛与论文写作指导，前四章主要介绍数学建模中应用比较广泛的四类模型及其求解方法，第五章针对前四章的模型给出软件(包括LINGO和 MATLAB)求解的算法和步骤，以及软件的一些使用说明，第六章结合建模的应用，介绍全国大学生数学建模竞赛的一些相关知识。本书应
用性强，通俗易懂，能有效启发和培养学生解决实际问题的能力。

本书介绍了二层模型及其拟合方法，包括数据准备、模型估计、模型解释、假设检验、模型假设条件检验及中心化，并介绍了多层次模型的扩展应用，包括对非连续型因变量和非正态分布型因变量的处理以及使用多层次方法分析纵向数据和构建三层模型的方法。

逻辑定理的机器证明是人工智能领域人们最早从事研究的课题。本书从逻辑定理的人工证明和机器证明两方面来展现逻辑定理证明的艺术，而机器证明又从定理的自动证明和计算机辅助证明两个方面来展现。本书首先用作者构造的命题演算系统FPC和狭谓词演算系统FQC完成常用逻辑定理的人工证明(一种自然推理证明)。其次，用逻辑定理的机器证明工具TPG(Tree Proof Generator)实现逻辑定理的自动证明(一种树证明)。最后，用交互式定理机器证明工具Fitch实现了逻辑定理的计算机证明(一种自然推理证明)。

本书是Fred等三个美国流行病学模型专家、数学家合著的Mathematical Models in Epidemiology一书的中译本。内容分流行病学的基本概念（包括各种类型的仓室模型、地方病模型、流行病模型、异质混合模型、媒介传播的疾病模型）,特殊疾病的模型（包括结核病模型、艾滋病病毒/艾滋病（HIV/AIDS）模型、流感模型、埃博拉模型、疟疾模型、登革热模型与寨卡病毒模型）,进一步概念（包括年龄结构和空间结构的疾病传播模型等）和展望未来四个部分,另加三个附录。