神经元（神经细胞）是构成神经系统的基石，对神经元各个方面的深入、彻底的理解对于我们从各个层次对神经系统进行分析都是十分必要的。本书论述神经细胞的形态学、生物化学、生物物理学基础知识，这些知识正迎合了相关专业的大学生、研究生、科研人员的需要。
2000年诺贝尔生理医学奖获得者Eric R.Kandel盛赞此书：“凭着对神经生理学的独到的、富有创见的阐述，这本书填补了一个亟需填补的空白。
行文清晰，尤其是插图经过了精心设计，图示精美。
每一章的编写才均为该令域的权威和学科带头人。
被专家誉为“神经科学家书架上的必备书”。

Since the time of the Ancient Greeks, much has been written about the relation between mathematics and music: from harmony and number theory, to musical patterns and group theory. Benson provides a wealth of information here to enable the teacher, the student, or the interested amateur to understand, at varying levels of technicality, the real interplay between these two ancient disciplines. The story is long as well as broad and involves physics, biology, psycho acoustics, the history of science, and digital technology as well as, of course, mathematics and music. Starting with the structure of the human ear and its relationship with Fourier analysis, the story proceeds via the mathematics of musical instruments to the ideas of consonance and dissonance, and then to scales and temperaments. This is a must-have book if you want to know about the music of the spheres or digital music and many things in between.

《混沌生物学》是把生物学与混沌结合起来这一前沿领域的第一本论著，系统的阐述了国内外与生物科学相关的混沌研究的最新理论及其发展趋势。并且，对生物学中迷惑不解的许多现象，给出了深刻而全新的解释。对生物医学一些传统理论提出跳战，为疾病的预防和治疗提出了新机理和方法。同时，还简要介绍了混沌控制的机制和方法以及生物学意义。初版问世已经5年，相关领域又有很大发展，为反映国内外研究成果及新进展，拟对原书进行全面修订和改编，一些章节将进行重写或改写。全书共三大部分：第一部分为非线性和混沌的基本理论，第二部分为混沌在生物及相关领域交叉研究和应用，第三部分为混沌控制。由于非线性科学用到的数学相对较难，为了分散难点，循序渐进，于易理解，在章节上并未将各大部分严格划分，而是有所穿插，使其具有可读行性。

《植物的算法美》首先介绍Lindermayer系统，然后根据植物生长的自相似性，通过研究植物的生长规则，利用分形几何的知识建立了数学模型，进而对植物的生长规则给定相应的算法，利用L系统非常逼真地模拟植物的生长过程，而后进行研究并建立了数学模型。《植物的算法美》从高于现实的思想高度挑战建立数学模型并寻求算法，来刻画现实中的已知结构，利用L系统对鲜活组织中不能够直观观察到的过程给出直观表示。《植物的算法美》假设读者具有大学数学水平，所有基本概念都是以独立的风格提出的。

This beginning graduate textbook describes both recent achievements and classical results of computational complexity theory. Requiring essentially no background apart from mathematical maturity, the book can be used as a reference for self-study for anyone interested in complexity, including physicists, mathematicians, and other scientists, as well as a textbook for a variety of courses and seminars. More than 300 exercises are included with a selected hint set.
Contents
Part I. Basic Complexity Classes: 1. The computational model - and why it doesn’t matter; 2. NP and NP completeness; 3. Diagonalization; 4. Space complexity; 5. The polynomial hierarchy and alternations; 6. Boolean circuits; 7. Randomized computation; 8. Interactive proofs; 9. Cryptography; 10. Quantum computation; 11. PCP theorem and hardness of approximation: an introduction; Part II. Lower Bounds for Concrete Computational Models: 12. Decision trees; 13. Communication complexity; 14. Circuit lower bounds; 15. Proof complexity; 16. Algebraic computation models; Part III. Advanced Topics: 17. Complexity of counting; 18. Average case complexity: Levin’s theory; 19. Hardness amplification and error correcting codes; 20. Derandomization; 21. Pseudorandom constructions: expanders and extractors; 22. Proofs of PCP theorems and the Fourier transform technique; 23. Why are circuit lower bounds so difficult?; Appendix A: mathematical background.
Reviews
Pre-Publication Review: "This text is a major achievement that brings together all of the important developments in complexity theory. Student and researchers alike will find it to be an immensely useful resource."
Michael Sipser, MIT, author of Introduction to the Theory of Computation
Pre-Publication Review: "Computational complexity theory is at the core of theoretical computer science research. This book contains essentially all of the (many) exciting developments of the last two decades, with high level intuition and detailed technical proofs. It is a must for everyone interested in this field."
Avi Wigderson, Professor, Institute for Advanced Study, Princeton
Pre-Publication Review: "This book by two leading theoretical computer scientists provides a comprehensive,insightful and mathematically precise overview of computational complexity theory, ranging from early foundational work to emerging areas such as quantum computation and hardness of approximation. It will serve the needs of a wide audience, ranging from experienced researchers to graduate students and ambitious undergraduates seeking an introduction to the mathematical foundations of computer science. I will keep it at my side as a useful reference for my own teaching and research."
Richard M. Karp, University Professor, University of California at Berkeley

《神经信息学(神经系统的理论和模型)》把半个世纪以来有实验依据的神经系统(脑)中的主要理论和模型集中起来，给研究生们提供理论训练。这些理论和模型中有重要基础理论意义的，大都取材于诺贝尔奖获得者的工作（Hodgkin、Huxley、Hartline、Gabor、Bekesy、Eccles、Crick、Edelmen、Sperry……），也包括对信息科学、工程应用有重大影响的假设、理论和算法（Hebb学习律、平行分布式理论框架……）。
《神经信息学(神经系统的理论和模型)》共分三篇：第一篇包括固定结构的神经系统的理论模型，涵盖神经元模型、感受器的数学描述、节律产生和视觉信息加工等；第二篇是关于学习和记忆的理论模型，包括}tebb学习律、平行分布式理论框架、Hopfield模型以及短时程的突触修正规律，清晰讲述了神经系统的理论研究对人工智能、信息科学工程应用的意义；第三篇介绍神经科学和脑科学中当前的几个热点，包括神经编码、功能柱的结构和功能、脑的非线性和意识问题。
《神经信息学(神经系统的理论和模型)》可作为神经科学、认知科学、心理学等专业的研究生教材，也可作为人工视觉、神经假肢、人工智能、信息科学专业研究人员的参考书。

在法律缺失或低效的国家存在这样的问题：如何（有效）保护产权和怎样保证合同的执行？来自于发达市场经济的企业如何在此种环境下从事商业活动？在《法律缺失与经济学》一书中，阿维纳什·K·迪克西特研究了一种私立秩序理论，这种私立秩序超越或补充了来自于政府的弱经济治理模式。.
在世界大部分地区和历史上大部分时期里，私立秩序发展起来并代替正式的政府治理制度，比如长期关系、仲裁、散布信息的社会网络和交易中奉行的准则，以及营利性合约执行。甚至在具有健全法律体系的国家里，这些制度也一直深受法律的影响。众多案例研究和经验调查已经证实了此种制度的多样性、重要性以及各种优缺点。..
本书正是以这些研究为基础构造了一个理论模型，并用这个工具对这些案例和经验进行分析。这些模型对各种治理模式的概念进行了新的审视，并且加深了我们对各种可供选择的制度之间以及和官方法律间的相互作用的理解。例如，其中一个模型解释了社会网络规模的限制影响，并且阐明了在通往更加正式法律体系的转型过程中出现的问题，在这种转型过程中经济发展会逐渐摆脱这种限制。其他的模型解释了营利性合约执行是低效的原因。模型还帮助我们理解为什么官方法律与一些非官方制度是吻合的，而与其他制度相抵触。这有利于欠发达国家和转型经济体为它们正式法律体系的引进和改革设计更好的流程。
第1章　法律存在和法律缺失条件下的经济学.
1.1　我们为什么需要“经济治理”
1.2　以法律存在为前提的经济学
1.3　“法律缺失与经济学”辨义
1.4　法与经济学
1.5　法律庇护下的经济学
1.6　其他政治治理制度
1.7　基本分析方法
1.8　本书的方法论
第2章　法律庇护下的私立秩序
2.1　问题和经验研究
2.2　由法律作支撑的讨价还价
2.3　关系型合约和正式合约
2.4　仲裁和信息
2.5　评价和前景
2.6　数学附录
第3章 关系型合约的执行
3.1 问题和经验研究
3.2 关系型治理和规则型治理..
3.3 关系型治理的范围

《科学天下•科学之美•谐振仪:音乐数学原理的可视化向导》作者向我们介绍Chladni图案中的谐振现象，描述如何制作我们自己的谐振仪，还提供了世界各大调律系统的表格。《科学天下•科学之美•谐振仪:音乐数学原理的可视化向导》面向的读者群包括音乐工作者、数学研究者、设计师和美术工作者。十九世纪，一种叫做“谐振仪”的不寻常仪器描绘出了音乐之中美丽的图案。谐振仪带领我们进入简谐理论的发展历史，从毕达哥拉斯的发现一直到全音阶调律和平均律。在漂亮的图案上，八音度显示为三角形、五度音为五解形；这些图形揭示了和声、泛音和单音背后的原则。