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数学建模教程
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商品名称:数学建模教程
物料号 :32513-00
重量:0.000千克
ISBN:9787040325133
出版社:高等教育出版社
出版年月:2011-08
作者:吴孟达
定价:41.80
页码:432
装帧:平装
版次:1
字数:500
开本:16开
套装书:否
https://gjs.bg-online.com.cn/blobdata/20220401/F9B4C3C918D04BF59EFC3B1C0FF74152.jpg

本书是结合作者多年来数学建模教学实践和竞赛培训的丰富经验编写而成的。结构合理,叙述清晰,文字流畅,可读性强。

全书分为基础篇和提高篇。基础篇为比较经典的数学建模内容,主要面向初涉数学建模的读者;提高篇为较现代的数学建模方法,如多元统计模型、智能计算模型、不确定信息处理方法等,主要面向希望进一步提高数学建模能力的读者,这些方法在数学建模竞赛活动中会经常用到。全书案例丰富,每章后都附有习题,其中部分习题需要上机实践。

本书既可作为大学生及研究生数学建模课程的教材,也可作为大学生及研究生数学建模竞赛培训的教材。

基础篇
  第一章 数学建模概论
   1.1 什么是数学模型
   1.2 怎样建立数学模型
   习题一
  第二章 连续模型
   2.1 存贮模型
   2.2 动物群体的种群模型
   2.3 连续模型建模实例
   习题二
  第三章 规划模型
   3.1 线性规划模型
   3.2 非线性规划与多目标规划模型
   3.3 图与网络规划模型
   3.4 统筹模型
   3.5 规划模型建模实例
   习题三
  第四章 随机模型
   4.1 随机决策模型
   4.2 随机服务模型
   4.3 线性回归模型
   4.4 计算机仿真
   4.5 随机模型建模实例
   习题四
提高篇
  第五章 多元统计模型
   5.1 判别分析
   5.2 聚类分析
   5.3 主成分分析
   5.4 因子分析
   5.5 多元统计建模实例
   习题五
  第六章 智能计算模型
   6.1 模拟退火算法
   6.2 遗传算法
   6.3 蚁群算法
   6.4 粒子群优化算法
   6.5 智能计算建模实例
   习题六
  第七章 不确定信息处理方法
   7.1 模糊聚类分析模型
   7.2 模糊综合评判模型
   7.3 粗糙集模型
   7.4 概念格模型
   习题七
参考文献

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