计算社会科学（CSS）是一门融合传统社会科学、计算科学、环境科学和工程科学的新兴的交叉学科，深受赫伯特•A. 西蒙（Herbert A. Simon）等20世纪学科先驱的启发，试图通过计算科学和计算技术来研究社会科学领域的问题。
本书阐述了计算社会科学的四种方法，即社会信息的自动提取、社会网络分析、社会的复杂性理论、社会仿真建模，并探讨了一系列方法工具，阐明了如何利用计算方法进行不同层次的社会复杂性分析，考察了社会现象语境下知识的跨学科整合。
计算社会科学提供了系统、科学、图形化的表达方式，这在传统社会科学领域相当罕见。

我们已经见证了社交媒体、智能手机以及其他科技奇迹的诞生与进化，这些科技工具让我们能够以前所未见的规模和深度采集并处理有关人类行为的数据，从而为研究人类社会提供了一个全新的路径。这本书是一部里程碑式的作品，它将彻底改变下一代社会科学家和数据科学家探索世界的方式。
 大数据的10个共同特征是什么？
 如何通过数据预测美国总统大选的结果？
 如何在短时间内对100万个星系进行分类？
 大规模数据采集面临着怎样的道德伦理困境？
 科技公司是否在监视我们的行为，数字时代是不是将我们带进了“全景监狱”呢？
在计算社会学这一新兴领域，作者阐述了数字革命如何扭转了社会科学家和数据科学家观察行为、提出问题、开展实验和进行大规模协作的方式，详细描述了大批真实的案例，并且划定了面临伦理挑战时需要遵循的4项原则。
这本书用全新的数据模式解锁了社会学。对社会科学家来说，它是一本跨界指南之书；对数据科学家来说，它是一本素养提升之作。

计算传播学是计算社会科学的重要分支，计算传播学的分析基础在于人类传播行为的可计算性，而人类传播行为本身的丰富性和复杂性为计算传播学研究提出了重要挑战。《社交网络上的计算传播学》着重分析了社交网络中影响传播行为的各种可计算因素，以网络科学为理论基础，以计算新闻学、计算广告学等为实践知识框架，《社交网络上的计算传播学》共11章。第1～5章分析了社交网络中信息传播的测量工具和影响传播的可计算因素；第6～8章主要侧重于介绍社交网络中计算传播学的相关应用；第9～11章介绍与社交网络上计算传播学相关的一些研究方法和数据处理手段。
《社交网络上的计算传播学》着力于融合多个学科的力量，系统性地为社交网络上的信息传播建立一个完整的可计算框架。《社交网络上的计算传播学》可作为研究生以及高年级本科生的社交网络分析和计算传播学教材，也可供自然科学、工程技术和社会科学领域的研究人员和学者参考使用。

近年来，金融数学的发展离不开随机微积分，而《量子金融(英文版)》提供了一种完全独立于该方法的新方法，将量子力学和量子场论中的数学公式和概念运用到期货理论和利率模型中，重点讲述路径积分。相应的得到了不少新的预期结果。《量子金融(英文版)》主要介绍了金融基本概念：金融基础；衍生证券；有限自由度系统：哈密顿体系和股票期货；路径积分和股票期货；随机利率模型的哈密顿体系和路径积分；利率模型的量子场论：利率远期合约的量子场论；经验利率远期合约和场论模型；国债衍生品场论；利率远期合约和场论哈密顿体系结论。