数学建模与数学实验 汪晓银

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电子书和代码，一开始就讲多元统计，非常有个性，不从最简单模型讲起，比较适合国赛 数学建模与数学实验_汪晓银_周保平电子书 程序源码.zip (23.14 MB, 下载次数: 2808)

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《数学建模与数学实验》通过实例与算法程序设计介绍了常用的数学建模方法，包括多元统计、时间序列分析、线性与非线性规划、多目标规划与目标规划、图论、动态规划、排队论、智能优化算法、微分与差分、模糊数学、神经网络、计算机仿真、灰色系统和层次分析法。全书将建模技术与数学实验融为一体，注重数学建模思想介绍，重视数学软件(SAS、MATLAB、LINGO)在实际问题中的应用。全书案例丰富，通俗易懂，便于自学。
0 K3 D1 ~7 a4 Z) D/ D第1章 多元统计
, s; ]+ g; g3 l# @" h3 P1.1 多元回归
1.1.1 多元线性回归
3 m/ Q) v" i+ ?1 c2 {0 |1.1.2 多元非线性回归
1.1.3 多元回归方法评价
; E, [) y: j7 `& ]1.2 聚类分析
- W% o4 |9 F# C2 {1.2.1 聚类分析的一般步骤
1.2.2 聚类分析方法的评价
1.3 判别分析
! E! `( A6 F, Z  n1.3.1 Baycs判别法的基本思想
1.3.2 Baycs判别法的一般步骤
1.3.3 逐步判别法
! t5 H: L% S% ~+ N% o1 f* g1.3.4 判别分析方法的评价
1.4 主成分分析
) V2 r5 T! ~1 p+ b4 Z1.4.1 主成分分析的概念
5 K: F# T/ B7 j; o, k9 P& C  e: J1.4.2 主成分分析的一般步骤
' |: e6 R) x$ I( ]% w! ?$ d* `0 l1.4.3 主成分分析方法的评价
0 _0 A0 m" `( V* G* O1.5 因子分析
+ s2 `7 h$ S/ w0 a1.5.1 因子分析概念
1.5.2 因子分析一般步骤
6 c- I' d, ?3 O5 n. [1.5.3 因子分析方法评价
1.5.4 因子分析与主成分分析的区别与联系
1.6 典型相关分析
1.6.1 典型相关分析
1.6.2 实例分析
1.6.3 典型相关分析方法评价
( K* j0 b7 W3 T) S7 j( o. [
第2章 时间序列分析
( V( y. L. ^. Q- I. |- X9 d7 ~2.1 时间序列预处理
2.1.1 平稳性检验
9 O: Z2 e) w* ?9 _: p( U5 ~2.1.2 纯随机性检验
% @9 y/ h( i+ _7 j% x* t2.2 平稳时间序列分析
* X' ^# g1 U  m# _2.2.1 方法性工具
( @. {. f5 @1 u3 F0 O2.2.2 ARMA模型的性质
2.2.3 平稳序列建模
% @  b$ z6 j' t6 h1 o; @2.3 非平稳序列序列分析
2.3.1 差分运算
3.3.2 ARIMA模型
! R4 E+ e2 x9 p/ f! n3 i3 _
第3章 数学规划
3.1 线性规划
3.1.1 连续型线性规划
0 Y* d9 S' c# C4 P3.1.2 整数线性规划与0-1规划
  `9 C( l4 G/ p! I/ y7 w( ]  y3.2 非线性规划
0 K$ ]. d( u2 `  i3 v  Q9 P* G+ b2 @3.2.1 二次规划
3.2.2 一般非线性规划
: u0 y4 [  K1 g& ?" z& j3.3 多目标规划
9 ^! R4 {* ~  `3.3.1 基本理论
" j" u- c: W, Z8 j8 `' W2 q; |3.3.2 多目标规划的常用解法
3.4 目标规划
  b* t+ d* b/ \3.4.1 目标规划的数学模型
3.4.2 目标规划模型的求解
- v* j' M8 Y4 G* ]
第4章 图论
4.1 图的基本概念
4.2 Dijkstra算法与Warshall-Ford算法
4.2.1 Dijkstra算法与动态规划
4.2.2 Warshall-Ford算法
4.3 最小生成树
4.4 TSP问题
4.5 着色问题
& ^# m/ N5 P/ f4.6 最大流问题
4.7 最小费用流问题
4.8 二部图的匹配及应用
4.8.1 最大匹配
4.8.2 最佳匹配
2 T2 ?, K7 p' y' x& m
% H2 L8 w5 p, i% `' m第5章 动态规划与排队论
; Z$ }& u/ g; q. o7 [2 G2 N5.1 动态规划
7 a1 F% v5 b5 l; q9 e8 [' {) W5.1.1 动态规划的最优原理及其算法
+ B3 k/ e- Z6 n7 a1 {2 `% J5.1.2 动态规划模型举例
6 n  }6 H" H* r" O9 f5.2 排队论
) P# [' i+ u, u& u6 }% K5.2.1 基本概念
/ n# s( _5 O) X  D& \5.2.2 排队系统的描述
5.2.3 排队系统的描述符号与分类
; o2 e# D8 A5 i( A& s5.2.4 排队系统的主要数量指标
5.2.5 排队系统的优化目标与最优化问题
% U5 G+ O' _% b+ T' N9 i
第6章 现代智能优化算法简介
6 B* Z: L" ]( i) O( K) S% A6.1 遗传算法
6.1.1 理论简介
( E0 }$ L# t$ m# N6.1.2 案例分析
' X) n" ^2 x$ C' F- ~6.1.3 评论、体会与展望
* \, D) C' h& Z7 P4 d6.2 蚁群算法
6.2.1 理论简介
. t1 \1 T$ p+ D1 t6 [6.2.2 案例分析
6.2.3 评论、体会与展望
6.3 其他优化算法简介
6.3.1 贪婪算法
6.3.2 模拟退火算法
6.3.3 回溯法与分枝定界法
+ }3 n/ I; L' z6.3.4 禁忌搜索算法
& N! Q0 C1 o9 L7 L! I0 S0 l6.3.5 粒子群算法

第7章 微分方程与差分方程模型
" ^1 Z7 W% d1 y1 O6 S1 R7.1 微分方程模型
7.1.1 模型的使用背景
7.1.2 微分方程模型的建立方法
  F( I5 ]0 \6 Z1 ~2 b4 t7.1.3 案例分析
7.1.4 评论
, F$ Y5 d  ~' d( b7.2 差分方程模型
7.2.1 模型的使用背景
7.2.2 差分方程的理论和方法
9 H3 T9 v9 e4 }  V( i" {7.2.3 案例分析
# e( K2 j3 n6 ]0 a
6 ?4 ]% E) _* ~# g! H0 q  B第8章 模糊数学
8.1 模糊模式识别
8 N. t* w4 L; Z$ U$ A, O8.1.1 理论介绍
5 X0 c, U" V! s- H8.1.2 案例分析及编程
8.1.3 方法评论
8.2 模糊综合评判
, [# E+ B/ I# w+ `5 z, O) R/ v$ E8.2.1 理论介绍
8.2.2 案例分析
/ N! [" B' I9 G9 ?2 Q7 G8.2.3 方法评论
8.3 模糊聚类分析
& b, o7 L0 O' U9 f( `/ D6 \8.3.1 理论介绍
# W2 n" p% ^" l7 t3 v8 h+ ]8.3.2 方法评论
+ p, b5 ]: d5 j2 p: M8.4 模糊线性规划
/ D0 T; I$ a; x/ C  {" E+ P8.4.1 理论介绍
8.4.2 案例分析
8.4.3 方法评论
  v' u$ J7 X5 C' J# c
8 x+ ?/ v- P- D第9章 其他建模方法
9.1 神经网络
! Q: N8 O5 _. ~9.1.1 人工神经网络
/ |) ^5 U3 c/ n) [% S  a9.1.2 BP神经网络
0 N; S) {/ H, d, q: U9.1.3 案例分析
9.1.4 方法评论
9.2 计算机仿真
9.2.1 准备知识：随机数的产生
9.2.2 随机变量的模拟
$ r, A, r( B0 h& }; v9.2.3 时间步长法
# V4 I/ F# c1 Y/ p  L1 A5 g9.2.4 事件步长法
" L5 z1 F& I3 }9.2.5 蒙特卡罗模拟
9.2.6 应用举例
9.2.7 方法评论
( R3 ?, U4 Y& t7 e: i9.3 灰色系统
1 c( P% @9 P. E- q7 J0 P9.3.1 理论介绍
8 f2 Q5 ?; J& C1 ~& k9.3.2 案例分析
9.3.3 方法评论
9.4 层次分析法
9.4.1 理论介绍
9.4.2 案例分析
# k, V3 t& s1 h1 x9.4.3 方法评论
% {1 y+ b; t* V: q. t参考文献

白曼青

确实蛮实用的，直接跨过基础的。

a3141592653589

嗯嗯嗯。。。

安树庭

不错呀 学习一下

wjgvflg

直接针对数学建模培训内容，跳过基础部分，快捷实用。

hoyoyo

谢谢分享，大家一起加油

sdccumcm

分享了！！！

夏落小7

Mr.sky

下了看看