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For physics students interested in the mathematics they use, and for math students interested in seeing how some of the ideas of their discipline find realization in an applied setting. The presentation strikes a balance between formalism and application, between abstract and concrete. The interconnections among the various topics are clarified both by the use of vector spaces ...

GTM，研究生数学教材，这个不用多说了。其中关于李群李代数的一本非常好的书

Foundations and modelling of dynamic networks using Dynamic Graph Neural Networks: A survey 动态网络用于广泛的领域，包括社交网络分析、推荐系统和流行病学。将复杂网络表示为随时间变化的结构，网络模型不仅可以利用结构模式，还可以利用时间模式。然而，由于动态网络文学来自不同领域并使用不一致的术语，因此导航具有挑战性。同时，图神经网络 (GNN) 近年来因其在一系列网络科学任务（例如链接预测和节点分类）上表现出色的能力而受到广泛关注。尽管图神经网络很流行并且动态网络模型的好处已经得到证实，但很少有人关注用于动态网络的图神经网络。为了解决这项研究跨越不同领域以及调查动态图神经网络这一事实所带来的挑战，这项工作分为两个主要部分。首先，为了解决动态网络术语的歧义，我们建立了具有一致、详细的术语和符号的动态网络基础。其次，我们使用所提出的术语对动态图神经网络模型进行了全面调查。

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Foundations of Statistical Natural Language Processing

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随着大数据、深度学习在学术界和工业界的普及，人们越来越认识到数据对于科研和应用的重要性。虽然现在相关的工具和框架大大降低了构建数据应用的门槛，数据科学基础对应用的构建依然起着核心的作用

密码学涉及解决安全问题的计算系统的概念、定义及构造。密码系统的设计必须基于坚实的基础。本书对这一基础问题给出了系统而严格的论述：用已有工具来定义密码系统的目标并解决新的密码学问题。本书的重点是澄清基本概念并论述解决几个主要密码问题的可行性，而不侧重于对特殊方法的描述。 第一卷主要讨论的是单向函数、伪随机性和零知识证明。第二卷在第一卷的基础上接着讨论加密、签名和一般的密码协议。 本书第一卷内容共4章，为了体现顺序性，第二卷的章号与第一卷的章号衔接，因此第二卷正文从第5章开始。第二卷附录与第一卷的附录序号衔接，因此本书附录为附录C。 本书假定读者熟悉算法设计与算法分析，对复杂性理论和概率论也有所了解。 本书可作为密码学、应用数学、信息安全等专业的教材，也可作为相关专业人员的参考用书。

Foundations of Multidimensional and Metric Data Structures