本书主要内容包括矩阵、行列式、向量空间、线性方程组、特征值与特征向量、二次型以及解析几何中的空间直线与平面、二次曲面等。教材拟从矩阵的定义和运算入手，以求解线性方程组为主线，将初等变换作为主要方法，详细讲解逆矩阵、方针的行列式和矩阵的秩、向量空间、特征值和特征向量以及二次型，并深入探讨矩阵的秩与线性方程组的解结构。此外

本书共分为7章，分别为线性空间、线性变换、典型矩阵与变换、矩阵的相似标准形、矩阵分解、矩阵的微积分、广义逆矩阵。每章的内容包括：知识网络、归纳总结、典型例题、习题解答四部分。

本书内容涵盖行列式、矩阵、向量空间、线性方程组、矩阵的对角化及二次型共六章，总计约40万字。全书结构清晰，依次展开：第一章行列式(共六节)介绍行列式的定义、性质、展开与克拉默法则等；第二章矩阵(共七节)讲解矩阵的运算、逆矩阵、初等变换、秩及分块矩阵等内容；第三章向量空间(共五节)包括向量的运算、线性相关性、极大线性无关

本书的主要内容包括线性方程组、矩阵、初等变换和方程组解的判定、向量组的线性相关性、矩阵的相似与对角化、二次型。

本书既注重基础，又强调对于线性代数主要框架的理解，去掉了分块初等变换、若当标准型等超纲知识点的讲述。同时，本书引入了若干阅读材料，简单介绍了酉空间，双线性函数等与书中内容相关的数学知识，开阔学生们的眼界，使整个知识体系更加完整。本书在整体内容的安排、具体概念的引入，以及重要结论的证明中，都本着深入浅出、循序渐进的原则来

本书系统研究了直觉模糊集与毕达哥拉斯模糊集的理论拓展与应用。主要内容包括改进了两类模糊集的相似度与熵的计算公式，构建了新的公理体系和测度方法；拓展了毕达哥拉斯模糊集的集成算子(如Hamy平均、几何平均等)及其加权形式；将模糊集与可拓理论、聚类算法(如FCM)相融合，提出了新的融合模型与算法；最后，在网络舆情风险评价和海

全书共分7章，内容包括模糊集合及其运算、模糊统计方法、模糊关系与模糊聚类分析、模糊模型识别(最大隶属原则、择近原则)、模糊决策(含层次分析方法)、模糊线性规划、模糊逻辑、模糊控制。书后附录有MATLAB编程简介及本书中部分算法的源代码程序。书中详细介绍了应用于多个专业领域中较为成熟的实例，各章配有习题，书后附有习题参考

本书共分6章，系统围绕格论相关算子及应用展开，结构清晰、层层递进。第1章介绍格论、范畴论及拓扑学基本概念与结论，为后续阅读奠定基础。第2章聚焦单位区间，讲解三角模、三角余模、一致模的概念、表示及常见类型，同时阐述重叠函数与分组函数的基本性质及构造方法。第3章拓展至有界格，探讨三角模的序和构造、三角模范畴的Cartesi

本书紧扣主教材核心知识体系，涵盖数理逻辑、集合论、图论、组合分析初步、代数结构、形式语言与自动机初步六大核心模块，完整覆盖离散数学课程核心教学内容。全书各知识模块均配套精准的内容提要、同步习题与详细习题解答，系统性梳理知识点重难点。书中对全部习题进行细致拆解与深度解析，针对典型题型提供多种解题思路与方法，同时精准梳理学

本书共10章，内容主要包括数理逻辑、集合论、图论、组合分析初步、代数结构及形式语言和自动机初步6方面的内容。书中概念论述清楚，内容丰富，通俗易懂，并且着重于概念的应用，而不着重于定理的证明。每章后均附有习题，建议学时为54-72。