数学建模方法及其应用

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出版者:高等教育出版社
作者:韩中庚
出品人:
页数:525
译者:
出版时间:2009-6
价格:39.60元
装帧:平装
isbn号码:9787040264869
丛书系列:
图书标签:
  • 数学
  • 建模
  • 数学建模竞赛
  • 数学建模
  • 应用数学
  • 算法
  • 优化
  • 统计分析
  • 仿真
  • 问题求解
  • 高等教育
  • 理工科
  • 模型构建
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具体描述

《数学建模方法及其应用(第2版)》是普通高等教育“十一五”国家级规划教材。这次根据“数学建模”课程的教学和数学建模竞赛培训活动的实际需要,在第一版的基础上做了修订。第二版仍然保持了第一版内容系统、方法全面、案例新颖和实用性强的特色,突出体现了“广、浅、新、用”的现代应用科学教育的特点。《数学建模方法及其应用(第2版)》主要内容包括初等分析、微分方程、差分方程、插值与拟合、层次分析、概率统计、回归分析、综合评价、线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划、排队论、对策论、随机决策分析、多目标决策分析、图论、模糊数学和灰色系统分析等十九大类数学建模方法,每一种方法都有相应的应用案例分析及参考案例。最后附有历年中国大学生数学建模竞赛和美国大学生数学建模竞赛的问题,以及MATLAB和uNGO软件的使用简介。《数学建模方法及其应用(第2版)》可作为专科生、本科生“数学建模”课程的教材,特别适用于数学建模竞赛的培训,也可作为相关专业研究生的课程教材,以及供从事应用研究的工程技术人员参考之用。

《数学建模方法及其应用》:拨开迷雾,揭示科学决策的强大力量 在这个日新月异、信息爆炸的时代,我们每天都面临着无数的决策。从日常生活中的“晚餐吃什么”到企业运营的“如何优化生产线”,再到国家层面的“如何应对气候变化”,每一个选择都可能牵涉到复杂的因素,需要审慎的考量。然而,依靠直觉、经验或者零散的信息进行决策,往往难以触及问题的本质,也难以预见潜在的风险和收益。此时,一股强大的科学力量应运而生——数学建模。 《数学建模方法及其应用》这本书,并非仅仅是一本枯燥的数学公式集,它是一扇通往科学决策艺术的窗户。它将带领读者踏上一段探索如何运用数学的语言和逻辑,来理解、分析、预测并最终解决现实世界中各种复杂问题的旅程。这本书的核心在于“建模”,这个看似抽象的概念,实则蕴藏着化繁为简、抓住本质的巨大能量。通过本书,读者将学会如何将现实世界中的问题抽象化,提炼出其关键要素,并用数学的语言将其转化为一个或一组精确的数学模型。 模型:理解世界的语言 想象一下,你面前摆着一个复杂的物理系统,例如一个国家的经济运行。经济学家们并非能够直接“看到”经济的每一个环节,而是通过建立经济模型来理解其运行规律。他们会考虑GDP、通货膨胀、失业率、利率等关键变量,以及它们之间的相互关系,并用数学方程来描述这些关系。这便是模型的力量——它提供了一个简化的、可控的框架,让我们能够深入洞察隐藏在复杂现象背后的机制。 《数学建模方法及其应用》正是致力于教会读者如何构建这样的模型。它会从最基本的概念入手,讲解什么是数学模型,为什么我们需要模型,以及模型的构成要素。随后,它将逐步深入到各种建模方法,从最直观的描述性模型,到能够预测未来趋势的预测性模型,再到能够指导最优决策的优化模型。读者将学习如何根据问题的性质,选择合适的建模方法,例如: 优化模型: 比如,一家物流公司想要以最低的成本将货物从仓库运送到全国各地的客户手中。这便是一个典型的优化问题,可以通过建立线性规划、整数规划等模型来求解,找到最佳的运输路径和配送方案。 仿真模型: 想象一下,想要预测新药物在人体内的扩散过程,或者模拟一个城市交通系统的拥堵情况。这时,仿真模型便发挥了关键作用。通过计算机模拟,我们可以观察不同参数下的系统行为,从而评估潜在的风险和效果。 统计模型: 当面对大量数据时,我们希望从中提取有用的信息,发现变量之间的相关性,并进行预测。例如,根据历史销售数据,预测未来的产品需求;或者分析客户的购买行为,制定个性化的营销策略。统计模型,如回归分析、时间序列分析等,正是解决这类问题的利器。 离散数学模型: 在图论、网络流等领域,我们经常需要处理离散的对象和关系。例如,设计社交网络、分析交通网络、规划电力输送等,都需要运用离散数学的建模方法。 从抽象到具象:建模的艺术与实践 本书的独特之处在于,它不仅仅停留在理论层面,而是强调建模的实践过程。它会引导读者一步步地完成从现实问题到数学模型的转化: 1. 问题定义与理解: 这是建模的第一步,也是至关重要的一步。清晰地界定问题的范围、目标和约束条件,是后续建模的基础。书中会提供多种思维框架和问题分析技巧,帮助读者有效地理解和定义问题。 2. 变量识别与参数设定: 任何模型都需要识别关键变量,并为它们设定合理的参数。本书会指导读者如何区分决策变量、状态变量和参数,以及如何从现实世界中获取和验证这些数据。 3. 数学工具的选择与应用: 根据问题的类型,选择合适的数学工具是关键。本书将介绍微积分、线性代数、概率论、统计学、运筹学等多种数学工具,并详细讲解它们在建模中的具体应用。 4. 模型构建与求解: 将抽象的数学关系转化为具体的数学方程或不等式,并利用各种解析或数值方法进行求解。本书会提供多种求解算法和软件工具的应用指导,帮助读者高效地获得模型解。 5. 模型验证与评估: 一个好的模型不仅要能够建立,更要能够被验证和评估。本书将讲解如何通过与实际数据的对比、敏感性分析等方法,来检验模型的准确性和鲁棒性。 6. 模型解释与应用: 最终,建模的目的是为了解决实际问题。本书将强调如何将数学模型的求解结果转化为易于理解的语言,并将其应用于实际的决策制定中。 跨越学科的界限:应用的广阔天地 数学建模的力量,在于其通用性。它能够跨越学科的界限,为几乎所有领域的决策提供科学的支持。无论你是: 经济学领域的学生或从业者: 学习如何建立宏观经济模型、微观经济模型,分析市场行为,预测经济走势,优化投资组合。 工程技术领域的专业人士: 掌握如何利用数学模型设计和优化机械系统、电路系统、控制系统,进行工程仿真和故障诊断。 管理科学领域的管理者: 学习如何建立生产调度模型、库存管理模型、人力资源优化模型,提升企业运营效率。 生物医学领域的科研人员: 探索如何建立疾病传播模型、药物动力学模型、基因调控网络模型,深入理解生命过程。 环境科学领域的专家: 了解如何建立气候变化模型、污染扩散模型、生态系统模型,为环境保护和可持续发展提供科学依据。 社会科学领域的学者: 学习如何建立社会动力学模型、人口增长模型、城市发展模型,分析社会现象,预测社会趋势。 《数学建模方法及其应用》将通过丰富的案例研究,生动地展示数学建模在这些领域中的实际应用。从经典的“旅行商问题”到现代的“推荐系统”,从“股票价格预测”到“城市交通流量优化”,每一个案例都将深入剖析问题的提出、模型的构建、求解过程以及最终的应用效果,让读者在实践中领略数学建模的魅力。 培养科学思维,提升决策能力 阅读本书,不仅仅是学习一套方法论,更重要的是培养一种科学的思维方式。它能够帮助读者: 提升抽象思维能力: 将复杂的现实问题剥离出其本质,用简洁的数学语言来描述。 增强逻辑推理能力: 运用数学的严谨性来分析问题,推导出合理的结论。 提高问题解决能力: 掌握系统性的方法来应对各种复杂问题,而不是凭感觉猜测。 培养批判性思维: 能够客观评估模型的优缺点,理解其局限性,避免过度依赖。 锻炼创新能力: 在理解现有模型的基础上,能够根据新的问题提出创新的建模思路。 在这个充满挑战和机遇的时代,掌握数学建模这门科学决策的语言,将赋予你更强的竞争力和更广阔的发展空间。《数学建模方法及其应用》是你踏上这段精彩旅程的理想起点。它将帮助你拨开现实世界的层层迷雾,用数学的智慧照亮前行的道路,做出更明智、更有效的决策。

作者简介

目录信息

第一章 引言
1.1 数学建模的作用和地位
1.2 什么是数学模型?
1.3 数学模型无处不在
1.4 数学建模的方法和步骤
1.5 数学建模与能力培养
1.6 参考案例与参考文献
第二章 两种初等分析方法
2.1 量纲分析方法
2.2 空间点热源的扩散问题
2.3 集合分析方法
2.4 合理分派与会成员问题
2.5 参考案例与参考文献
第三章 微分方程方法
3.1 微分方程的一般理论
3.2 微分方程的平衡点及稳定性
3.3 战争的预测与评估问题
3.4 SARS传播问题
3.5 参考案例与参考文献
第四章 差分方程方法
4.1 常系数线性差分方程
4.2 差分方程的平衡点及其稳定性
4.3 连续模型的差分方法
4.4 最优捕鱼问题
4.5 参考案例与参考文献
第五章 插值与拟合方法
5.1 一般插值方法
5.2 样条函数插值方法
5.3 B样条函数插值方法
5.4 最小二乘拟合方法
5.5 黄河小浪底调水调沙问题
5.6 参考案例与参考文献
第六章 层次分析方法
6.1 层次分析的一般方法
6.2 一类选优排序问题
6.3 合理分配住房问题
6.4 参考案例与参考文献
第七章 概率统计方法
7.1 概率分布与数字特征
7.2 样本与统计量
7.3 参数估计法
7.4 方差分析法
7.5 相关分析法
7.6 足球门的危险区域问题
7.7 最优评卷问题
7.8 参考案例与参考文献
第八章 回归分析方法
8.1 一元线性回归方法
8.2 多元线性回归方法
8.3 回归模型的选择方法
8.4 回归模型的正交化设计方法
8.5 多重共线性与有偏估计方法
8.6 沼气的生成问题
8.7 参考案例与参考文献
第九章 综合评价方法
9.1 综合评价的基本概念
9.2 综合评价的一般方法
9.3 动态加权综合评价方法
9.4 长江水质的综合评价问题
9.5 参考案例与参考文献
第十章 线性规划方法
10.1 线性规划的模型
10.2 线性规划解的概念与理论
lo.3 线性规划的求解方法
10.4 线性规划的对偶问题
10.5 线性规划的灵敏度分析
10.6 南水北调水指标的分配问题
10.7 参考案例与参考文献
第十一章 整数规划方法
11.1 整数规划的模型
11.2 整数规划的分枝定界法
11.3 整数规划的割平面法
11.4 0-1整数规划
11.5 指派问题的匈牙利方法
11.6 整数规划的uNCO解法
11.7 招聘公务员问题
11.8 参考案例与参考文献
第十二章 非线性规划方法
12.1 非线性规划的基本概念
12.2 无约束非线性规划的解法
12.3 带有约束的非线性规划
12.4 带约束非线性规划的解法;
12.5 奶制品的加工计划问题;
12.6 参考案例与参考文献
第十三章 动态规划方法
13.1 动态规划的基本概念和基本方程
13.2 动态规划的求解方法
13.3 动态规划方法的应用
13.4 选拔队员与组队问题
13.5 参考案例与参考文献
第十四章 排队论方法
14.1 排队论的基本概念
14.2 到达时间的间隔分布和服务时间的分布
14.3 单服务台的排队模型
14.4 多服务台的排队模型
14.5 排队系统的最优化问题
14.6 校园网的设计和调节收费问题
14.7 参考案例与参考文献
第十五章 对策论方法
15.1 对策论的基本概念
15.2 矩阵对策的概念和理论
15.3 矩阵对策的解法
15.4 双矩阵对策
15.5 玫瑰有约问题
15.6 参考案例与参考文献
第十六章 随机性决策分析方法
16.1 随机性决策问题的基本概念
16.2 效用函数理论
16.3 常用效用函数的构造
16.4 彩票中的数学问题
16.5 参考案例与参考文献
第十七章 多目标决策分析方法
17.1 多目标决策分析的基本概念
17.2 多目标决策问题的非劣解
17.3 多目标群决策问题的解
17.4 股份制公司的综合投资问题
17.5 参考案例与参考文献
第十八章 图论方法
18.1 图
18.2 树
18.3 遍历
18.4 匹配
18.5 图矩阵
18.6 婚配问题
18.7 锁具装箱问题
18.8 参考案例与参考文献
第十九章 模糊数学方法
19.1 模糊数学的基本概念
19.2 模糊关系与模糊矩阵
19.3 模糊聚类分析方法
19.4 模糊模式识别方法
19.5 模糊综合评判方法
19.6 中介服务机构的信誉评估问题
19.7 参考案例与参考文献
第二十章 灰色系统分析方法
20.1 灰色系统分析的基本概念
20.2 灰色模型GM
20.3 灰色预测
20.4 灰色决策
20.5 SARS疫情对某些经济指标影响问题
20.6 参考案例与参考文献
附录A 中国大学生数学建模竞赛题(1992-2008)
附录B 美国大学生数学建模竞赛题(1985-2008)
附录C MATLAB的使用简介
附录D uNGO的使用简介
· · · · · · (收起)

读后感

评分

关于diffusion, 这本书讲到谣言的传播和sars的传播。都很有意思。 从bass diffusion model开始讲,这个跟survival analysis里的hazard rate息息相关。因为F'(t)/(1-F(t))被定义为hazard rate。其实是一个条件概率,就是没有采纳的人(没被传染的人)(1-F(t))在时间点t采纳...

评分

关于diffusion, 这本书讲到谣言的传播和sars的传播。都很有意思。 从bass diffusion model开始讲,这个跟survival analysis里的hazard rate息息相关。因为F'(t)/(1-F(t))被定义为hazard rate。其实是一个条件概率,就是没有采纳的人(没被传染的人)(1-F(t))在时间点t采纳...

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关于diffusion, 这本书讲到谣言的传播和sars的传播。都很有意思。 从bass diffusion model开始讲,这个跟survival analysis里的hazard rate息息相关。因为F'(t)/(1-F(t))被定义为hazard rate。其实是一个条件概率,就是没有采纳的人(没被传染的人)(1-F(t))在时间点t采纳...

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关于diffusion, 这本书讲到谣言的传播和sars的传播。都很有意思。 从bass diffusion model开始讲,这个跟survival analysis里的hazard rate息息相关。因为F'(t)/(1-F(t))被定义为hazard rate。其实是一个条件概率,就是没有采纳的人(没被传染的人)(1-F(t))在时间点t采纳...

用户评价

评分

这本书的深度和广度都让我印象深刻,它不像是那种只关注单一算法或特定领域的小册子,而更像是一部涵盖了建模哲学和实践工具的综合性参考手册。我特别喜欢作者在章节末尾设置的“反思与展望”部分,这部分内容往往会引导读者去思考当前方法的局限性以及未来可能的研究方向,这种引导性的思考对于培养独立研究能力至关重要。阅读过程中,我感觉自己不只是被动地接收知识,而是在与一位深思熟虑的专家进行一场持续的对话。那些在实际工作中容易被忽略的细节——比如模型的鲁棒性分析、不同求解方法的优劣对比——在这本书里都被细致地摊开来讨论。总而言之,这是一部既能用于学习打基础,也能作为案头参考、随时翻阅以获取灵感的权威性著作。

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这本书的实战案例部分简直是教科书级别的精彩演绎。我曾经尝试阅读一些其他关于建模的书籍,但很多都停留在理论的纸上谈兵,真正动手去做的时候却束手无策。然而,这本书不同,它提供的案例覆盖了工程、经济、社会科学等多个领域,而且每一步的推导过程都展现了作者高超的技巧。最让我印象深刻的是它对“模型假设”的讨论。作者没有回避模型的局限性,反而花了大量篇幅教导读者如何审视和批判自己的模型假设,这对于提升模型的可靠性和实用性至关重要。那些复杂的计算过程,作者也处理得井井有条,虽然涉及的计算量不小,但逻辑链条却非常清晰,让人能够紧跟其后,理解每一步决策背后的数学逻辑。对于那些渴望通过模仿和实践来提升技能的人来说,这本书提供的详尽的“施工图”是无价之宝,它让我对如何驾驭复杂数据和实际问题充满了信心。

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这本书的开篇就给我一种非常扎实的感觉,作者显然对这个领域有着深刻的理解。我特别欣赏它在基础理论阐述上的严谨性,每一个公式、每一个定义都交代得清清楚楚,没有那种为了凑篇幅而堆砌概念的空洞感。读起来就像是有一位经验丰富的老师在旁边耐心讲解,即便是一些比较抽象的数学概念,也能通过非常贴合实际的例子被清晰地剖析开来。尤其是在介绍如何将现实问题转化为数学模型这一关键步骤时,作者提供的框架和思考路径极具启发性,让我意识到建模不仅仅是套用公式,更是一种思维方式的转变。书中对不同类型模型(比如优化模型、预测模型等)的分类和对比也非常到位,能帮助读者快速建立起一个全面的知识体系。我感觉这本书非常适合那些想要系统性地学习建模技术,并希望打下坚实理论基础的初学者或者希望回顾巩固基础的进阶学习者。它绝不是那种浮于表面的工具书,而是真正致力于培养读者的建模素养和解决复杂问题的能力。

评分

坦白说,这本书最让我感到惊喜的是其对“应用”层面的强调和拓展。它并没有将建模视为一个封闭的数学练习,而是将其置于一个动态的、不断变化的应用环境中去考察。书中穿插了一些关于模型验证、参数估计以及如何利用计算工具辅助求解的讨论,这些内容无疑是现代建模实践中不可或缺的环节。作者似乎在告诉我们:一个好的模型不仅要“算得出来”,更要“用得上”。对于那些希望将理论知识与实际工作需求紧密结合的读者来说,这种前瞻性的视角和实用的操作建议,远比单纯的理论推导更有价值。它不仅仅教会了我们“如何建”,更教会了我们“如何用好”这个工具箱,这使得这本书的适用范围和价值都得到了极大的延伸。

评分

从排版和设计上看,这本书的阅读体验也相当不错。虽然内容本身涉及大量数学符号和图表,但编排上却做到了清晰而不拥挤。图表的绘制质量很高,信息密度适中,配合文字说明,能够有效地辅助理解那些口头难以描述的复杂关系。我发现作者在引入新的方法论时,往往会先从一个大家都能理解的直观场景入手,然后再逐步过渡到其严谨的数学表达,这种“由浅入深”的节奏感把握得非常好,有效地避免了读者在初期就被晦涩的符号劝退。此外,书中的术语定义和索引也非常详尽,这对于需要频繁查阅特定概念或公式的学习者来说,无疑大大提高了效率。这本书明显是经过精心编辑和审校的,阅读过程中的流畅度很高,很少出现需要反复回溯才能理解的断裂感,这对于长时间的深度阅读来说,是一个巨大的加分项。

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已经亲切的叫他中庚了233

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能拿到深圳杯全靠这本书

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已经亲切的叫他中庚了233

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已经亲切的叫他中庚了233

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已经亲切的叫他中庚了233

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