具体描述
数学建模这门课程在数学及其在各个领域的应用之间架起一座桥梁。本书介绍了速个建模过程的原理，通过本书的学习，学生将有机会在以下建模活动中亲身实践，增强解决问题的能力；设计创意模型和经验模型、模型分析以及模型研究。 本书特点 论证了离散动态系统、离散优化和仿真等技术如何促进现代应用数学的发展 强调通过模型设计提高学生的创造性，展现模型构建的艺术特性，包括经验建模和仿真建模的思想 将数学建模方法与多样化建模和置信度建立等更具创造性的方面结合起来 在设计创意模型和经验模型、模型分析以及模型研究中融入个人项目和小组项目，并且包含大量的例子和习题随书光盘包含软件、附加的建模场景和项目以及过去数学建模竞赛的题目。
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作者简介
Frank R．Giordano，毕业于美国西点军校，曾任西点军校数学系系主任，现为美国海军研究生院教授，多年来一直是美国大学生数学建模竞赛的主要组织者，也是美国大学生数学建模竞赛组委会主任。
目录信息
读后感
这本书中讲得最好的是差分方程和微分方程部分的内容，可谓明心见性，直指人心，远胜过国内本科教学时生硬的高数教材。 我将各章节内容进行了整理归纳，供大家参考： 对于一个离散系统，如果有稳定的函数关系存在：变化值=f(上一次的值,外来值），则可以采用初值+动力方程（递推...
评分美国的一本数学建模入门级教材，在准备国赛时基本浏览过一遍。它的切入点很好，从变量的变化到相互之间的递推关系与马尔科夫链等，在延伸到高等的离散最优，图论与微分方程，所有例证都很好理解。强烈推荐刚学建模的通读一遍。 它的优点也正是缺点：整本书容量不是特大，无...
评分举例翔实，简单易懂，容易入门。就是书后没有答案，一些问题没有办法参考。建议在建模前期就读读，这样再看其他书展开的讲解就简单多了。
评分美国的一本数学建模入门级教材，在准备国赛时基本浏览过一遍。它的切入点很好，从变量的变化到相互之间的递推关系与马尔科夫链等，在延伸到高等的离散最优，图论与微分方程，所有例证都很好理解。强烈推荐刚学建模的通读一遍。 它的优点也正是缺点：整本书容量不是特大，无...
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用户评价
《数学建模》这本书为我提供了一个系统学习数学建模的框架。它从最基础的概念讲起，逐步深入到各种高级的模型和方法，并且始终将理论与实际应用紧密结合。书中在介绍模型假设时，强调了假设的简化性和有效性之间的平衡，以及如何通过对现实世界的深刻理解来设定合理的假设。这让我认识到，任何模型都是对现实的一种近似，而模型的价值就在于它能够抓住问题本质，并提供有用的洞察。让我印象深刻的是，书中在讲解模型误差分析和敏感性分析时，提供了多种实用的方法，例如误差传播公式、局部敏感性分析、全局敏感性分析等，并且通过具体的案例说明了如何运用这些方法来评估模型的可靠性。这让我认识到，一个好的模型不仅要能够解决问题，更要能够抵御各种不确定性和扰动。书中在模型求解方面，也介绍了多种数值计算方法和优化算法，并且在可能的情况下，还会提及相关软件的应用，这极大地降低了模型应用的门槛。我发现，在学习过程中，书中提供的一些案例分析都非常详实，它们能够帮助我更直观地理解抽象的数学概念，并学习如何将其应用于实际问题。这本书不仅传授了建模的技能，更培养了我用数学思维去分析和解决问题的能力。
评分《数学建模》这本书在引导读者从“问题”出发构建数学模型方面做得非常出色。它不是简单地罗列数学理论，而是以解决现实世界中的具体问题为切入点，循序渐进地引导读者学习建模的方法和技巧。书中在介绍模型分类时，也清晰地勾勒出了不同模型的适用范围和优缺点，这对于我选择合适的模型解决特定问题非常有帮助。例如，在处理不确定性问题时，书中详细介绍了随机模型和模糊模型，并对两者的应用场景进行了区分。让我印象深刻的是，书中在讲解模型鲁棒性分析时，提供了多种实用的方法，例如敏感性分析、蒙特卡洛模拟等，并且通过具体的案例说明了如何运用这些方法来评估模型的可靠性。这让我认识到，一个好的模型不仅要能够解决问题，更要能够抵御各种不确定性和扰动。书中在模型求解方面，也介绍了多种数值计算方法和优化算法，并且在可能的情况下，还会提及相关软件的应用，这极大地降低了模型应用的门槛。我发现，在学习过程中，书中提供的一些案例分析都非常详实，它们能够帮助我更直观地理解抽象的数学概念，并学习如何将其应用于实际问题。这本书不仅传授了建模的技能，更培养了我用数学思维去分析和解决问题的能力。
评分我一直对如何将抽象的数学概念转化为解决实际问题的工具充满兴趣，而《数学建模》这本书恰恰填补了我在这方面的知识空白。书中对于模型假设的讨论尤为精彩，它强调了模型的合理性往往取决于假设的有效性，而有效的假设需要建立在对现实世界的深刻理解之上。这种对模型构建过程中“思考”的强调，让我受益匪浅。书中在介绍各种模型时，都非常注重其背后的逻辑和思想，例如，在讲解马尔可夫链时，不仅仅是给出转移矩阵和状态方程，更是深入分析了其在状态转移和长期预测中的应用场景。让我印象深刻的是，书中对于模型验证的章节，它提供了多种验证方法，并强调了反复迭代和优化的重要性。这让我认识到，数学建模并非一蹴而就的过程，而是一个不断探索和完善的旅程。书中还涉及了一些概率统计和运筹学的基础知识，这些内容也得到了清晰的阐述，并且与建模的应用紧密结合，使得我能够温故而知新。我发现，在学习过程中，书中提供的一些练习题非常有挑战性，它们能够很好地检验我对所学知识的掌握程度，并促使我去思考更深层次的问题。总体而言，这本书为我打开了一扇通往数学建模世界的大门，让我看到了数学的无限可能。
评分《数学建模》这本书给我最大的启示在于，它打破了我过去对数学的刻板印象。我曾一度认为数学只是枯燥的数字和符号的游戏，但通过阅读这本书，我才意识到数学原来是如此的灵活和强大，它能够成为我们理解和改造世界的有力武器。书中对不同类型问题的建模方法进行了系统性的梳理，例如，在处理涉及资源分配和效率最大化的问题时，书中详细介绍了线性规划和整数规划的应用；在预测未来趋势和分析数据关联性时，则深入探讨了回归分析和时间序列模型。让我印象深刻的是，书中在讲解这些模型时，并没有直接给出“最佳”的模型，而是强调了模型的选择需要根据具体问题的特点和目标来决定。这鼓励了我从更宏观的角度去审视问题，而不是仅仅局限于某个特定的数学工具。书中在模型求解的部分，也介绍了多种数值方法和优化算法，并且在可能的情况下，还会提及相关软件的应用，这极大地降低了模型应用的门槛。读到后面，我开始尝试着自己去构思如何将书中学到的知识应用到我感兴趣的领域，比如如何用数学模型来分析某个商品的销售趋势，或者如何设计一个更优化的课程安排。这种从被动接受知识到主动运用知识的转变，是这本书带给我的最宝贵的收获。
评分我对《数学建模》这本书的阅读体验可以用“启发性”来形容。它不是那种枯燥乏味的教科书，而是充满了智慧和启迪。书中在介绍模型选择时，不仅仅是给出“应该选择哪个模型”，而是引导读者思考“为什么选择这个模型”，以及“如何根据问题的特点来做出最优选择”。这种深入的思考过程，让我能够更好地理解各种模型的内在逻辑和适用性。让我印象深刻的是，书中在讲解模型偏差与方差权衡时，提供了一些非常经典的案例，让我能够清晰地理解这两个概念在模型构建中的重要性。这让我认识到，模型的构建并非是追求绝对的完美，而是在各种约束条件下的最优选择。书中在模型求解方面，也介绍了多种数值计算方法和优化算法，并且在可能的情况下，还会提及相关软件的应用，这极大地降低了模型应用的门槛。我发现，在学习过程中，书中提供的一些案例分析都非常详实，它们能够帮助我更直观地理解抽象的数学概念，并学习如何将其应用于实际问题。这本书不仅传授了建模的技能，更培养了我用数学思维去分析和解决问题的能力。
评分刚翻开《数学建模》这本书，就被其严谨的逻辑和清晰的结构所吸引。作为一名对数学充满好奇，但又常常被抽象概念困扰的学生，我一直渴望找到一本能够将理论与实际联系起来的书籍。《数学建模》正是这样一本宝藏。它并非简单地罗列公式和定理，而是深入浅出地讲解了如何运用数学工具去理解和解决现实世界中的各种复杂问题。从最初的概念引入，作者就非常注重引导读者思考“为什么”和“如何做”。这种教学方式让我在阅读过程中，不仅仅是在记忆知识点，更是在培养一种数学思维方式。例如，书中在介绍模型建立的步骤时，并没有直接给出模板，而是通过一个个生动具体的案例，层层剥茧，展示了从问题抽象、假设设定、数学表达、求解分析到模型检验和改进的完整过程。这让我深刻理解到，数学建模并非是一项僵化的技术，而是一种充满创造力和灵活性的思维过程。尤其让我印象深刻的是，书中对于不同类型模型（例如优化模型、预测模型、仿真模型等）的阐述，都配以了详实的案例分析。这些案例的选择都非常贴合实际，涵盖了经济、工程、生物、环境等多个领域，让我能够直观地感受到数学在这些领域中的强大力量。书中在讲解模型评价时，也提供了多种维度和标准，提醒读者不要仅仅满足于一个“解”，更要关注模型的鲁棒性、适用性和解释性。这种细致入微的讲解，无疑提升了我对数学建模的整体认知水平。
评分我之所以如此推崇《数学建模》这本书，是因为它真正做到了“授人以渔”，教会我如何独立思考和解决问题。书中在介绍模型建立的原则时，强调了模型的清晰性、可解性、可验证性和鲁棒性，这为我构建模型提供了明确的指导方向。让我印象深刻的是，书中在讲解模型参数估计时，提供了一些非常经典的统计方法，例如最大似然估计、最小二乘法等，并且通过具体的案例说明了如何运用这些方法来估计模型的参数。这让我认识到，模型的参数是连接理论与数据的桥梁，而准确的参数估计是模型有效性的关键。书中在模型求解方面，也介绍了多种数值计算方法和优化算法，并且在可能的情况下，还会提及相关软件的应用，这极大地降低了模型应用的门槛。我发现，在学习过程中，书中提供的一些案例分析都非常详实，它们能够帮助我更直观地理解抽象的数学概念，并学习如何将其应用于实际问题。这本书不仅传授了建模的技能，更培养了我用数学思维去分析和解决问题的能力。
评分在我看来，《数学建模》这本书是理解和掌握数学建模的必读书籍。它以一种非常系统和深入的方式，将抽象的数学概念与现实世界的应用融为一体。书中在介绍模型优化时，强调了优化目标函数的选择、约束条件的设定以及求解算法的运用，这为我提供了一个清晰的优化模型构建思路。让我印象深刻的是，书中在讲解模型反馈与改进时，强调了模型并非一成不变，而是需要根据新的数据和实际情况进行不断的调整和优化，这是一种持续学习和迭代的精神。书中在模型求解方面，也介绍了多种数值计算方法和优化算法，并且在可能的情况下，还会提及相关软件的应用，这极大地降低了模型应用的门槛。我发现，在学习过程中，书中提供的一些案例分析都非常详实，它们能够帮助我更直观地理解抽象的数学概念，并学习如何将其应用于实际问题。这本书不仅传授了建模的技能，更培养了我用数学思维去分析和解决问题的能力。
评分《数学建模》这本书在我学习的道路上扮演了至关重要的角色。它不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师，引导我一步步走进了数学建模的精彩世界。书中在介绍模型评估时，强调了模型评估指标的多样性和重要性，例如准确率、召回率、F1分数、均方误差等，并且通过具体的案例说明了如何根据问题的性质选择合适的评估指标。这让我认识到，模型的有效性需要从多个维度来考量，而不是仅仅关注某个单一的指标。书中在模型求解方面，也介绍了多种数值计算方法和优化算法，并且在可能的情况下，还会提及相关软件的应用，这极大地降低了模型应用的门槛。我发现，在学习过程中，书中提供的一些案例分析都非常详实，它们能够帮助我更直观地理解抽象的数学概念，并学习如何将其应用于实际问题。这本书不仅传授了建模的技能，更培养了我用数学思维去分析和解决问题的能力。
评分阅读《数学建模》的过程，就像是在攀登一座知识的山峰，每一步都充满了挑战，但也每一步都伴随着新的发现和豁然开朗。这本书的语言风格非常平实，但字里行间却透露出作者深厚的功底和严谨的态度。它没有使用过多华丽的辞藻，也没有刻意追求语言的趣味性，而是用最直接、最有效的方式将复杂的数学概念传达给读者。我认为这恰恰是这本书最大的优点之一。它能够帮助我屏蔽掉不必要的干扰，将注意力完全集中在如何理解和运用数学方法上。书中在介绍各种数学方法时，也都提供了清晰的推导过程和理论基础，让我不仅知其然，更知其所以然。这对于培养我独立思考和解决问题的能力至关重要。我特别喜欢书中对于模型误差分析和敏感性分析的章节。在现实世界中，任何模型都无法做到绝对精确，理解误差的来源以及分析模型对输入参数的敏感性，是评估模型可靠性和实用性的关键。书中通过一系列的例子，详细地解释了如何进行这些分析，并给出了实用的建议。这让我对数学建模的认识不再停留在“建好模型”的层面，而是进一步提升到了“用好模型”的境界。此外，书中在探讨模型的局限性时，也表现出了极大的坦诚，并没有回避问题，而是引导读者去思考如何改进和优化模型。这种批判性思维的培养，对于任何一个希望在学术或职业生涯中有所建树的人来说，都至关重要。
评分再这样看下去看到春暖花开也看不完啊..放弃..乖乖去看中文版..
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评分对建模搞美赛还是很有参考价值
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