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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1 d% L' m7 x( X4 e! u! n$ w
9 H: I  J8 F; H6 ]) ^% }
( B$ C! X  t8 w《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。
$ Y& m) K. {( Q2 x0 }第1章 多元统计
6 D( y8 I7 z  N0 ?/ H8 g2 E  c! a1.1 多元回归
1.1.1 多元线性回归
! G' n& ]/ r% G  V1.1.2 多元非线性回归
* t) L9 F/ ^8 l5 Y; @$ I1.1.3 多元回归方法评价
1.2 聚类分析
1.2.1 聚类分析的一般步骤
1.2.2 聚类分析方法的评价
7 |9 }( r/ R' g1.3 判别分析
- M$ I# D4 \, r! T8 o1.3.1 Baycs判别法的基本思想
" F; K1 p! x, y$ ^6 f. Q) n3 n1.3.2 Baycs判别法的一般步骤
1.3.3 逐步判别法
/ R: H4 l( a8 j$ |4 e! O- N0 K1.3.4 判别分析方法的评价
1.4 主成分分析
1.4.1 主成分分析的概念
- O% U- v, m+ K+ ~' w% w1.4.2 主成分分析的一般步骤
1.4.3 主成分分析方法的评价
# J3 `4 C& n5 Q; G& ]6 w, C& M( [1.5 因子分析
  s* Z: \& j. x- v0 f3 {* e. f1.5.1 因子分析概念
: _( q' j% y0 i4 N+ w: @# u! ?. S1.5.2 因子分析一般步骤
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
) d, u7 I5 b2 E1.6 典型相关分析
1.6.1 典型相关分析
! u# R7 ~# X+ u0 w7 Y$ S1.6.2 实例分析
1.6.3 典型相关分析方法评价
1 t5 x0 f3 }8 E% N. g
第2章 时间序列分析
2.1 时间序列预处理
1 V7 O+ ~2 j7 t" _$ u' p0 _! \* Z: w8 w2.1.1 平稳性检验
2.1.2 纯随机性检验
2.2 平稳时间序列分析
5 P: k6 v* K8 X& D7 c& T/ `$ K2.2.1 方法性工具
2.2.2 ARMA模型的性质
9 ^, F$ \& e9 M  ?& i8 T8 B2.2.3 平稳序列建模
2.3 非平稳序列序列分析
2.3.1 差分运算
7 \; `* ]3 s; T* u7 z3.3.2 ARIMA模型
; U) g% ]" Y; W# E4 [) C
第3章 数学规划
6 [6 {: _# m9 `6 C* m8 s6 }3.1 线性规划
3.1.1 连续型线性规划
$ s: B; a) C: g, m3.1.2 整数线性规划与0-1规划
3.2 非线性规划
3.2.1 二次规划
* g  \% D% E2 ]' S' s' Q3.2.2 一般非线性规划
3.3 多目标规划
. ~* ~0 _1 S# H& u  ]9 k5 H3.3.1 基本理论
# ~% \. [  @" p! E- @/ i3.3.2 多目标规划的常用解法
3.4 目标规划
! J# X+ r) B6 q7 e! z4 u3.4.1 目标规划的数学模型
; H( {" {1 d$ P6 ~3.4.2 目标规划模型的求解

第4章 图论
4.1 图的基本概念
4.2 Dijkstra算法与Warshall-Ford算法
3 k" y. P, z2 V2 m4.2.1 Dijkstra算法与动态规划
" M8 }. \( C& g) z8 k4.2.2 Warshall-Ford算法
4.3 最小生成树
4.4 TSP问题
; p4 ?" r9 G% E9 `9 _2 m" J4.5 着色问题
/ J4 H( O4 Z- O; j$ M4.6 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
: b3 A1 }2 M6 j+ |# _8 N3 N! V4.8.2 最佳匹配

第5章 动态规划与排队论
' _0 N7 I( ^/ F, r- S+ I* h5.1 动态规划
9 n4 q- _# U/ j) W6 n0 V1 b5.1.1 动态规划的最优原理及其算法
$ y/ L5 ]+ _2 O1 z5.1.2 动态规划模型举例
" Z5 k* h9 A! j0 d8 v5.2 排队论
5.2.1 基本概念
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
) u! [: Z  M# M+ t5.2.4 排队系统的主要数量指标
( a& }" G, N5 N: Y+ k5.2.5 排队系统的优化目标与最优化问题
1 F% k$ ?1 U% u4 q0 N1 Z0 z' @& u
& \/ b5 B% n5 u第6章 现代智能优化算法简介
6.1 遗传算法
8 E: _1 j# K) T. Z6.1.1 理论简介
& z" [5 f8 H' \& _$ b, P; ~  K6.1.2 案例分析
$ D/ _" c& _" b( ?5 d6.1.3 评论、体会与展望
6.2 蚁群算法
6.2.1 理论简介
* R) S- c# A1 h4 L6.2.2 案例分析
, |2 E$ m; M6 ]) K* w6.2.3 评论、体会与展望
9 d: a- b, z! @' K6.3 其他优化算法简介
, B" c; }  `, T8 M5 p3 q6.3.1 贪婪算法
$ k# R$ X* |# y' H/ D: \+ P6.3.2 模拟退火算法
6.3.3 回溯法与分枝定界法
2 B4 ^$ J! a1 y3 X7 s) ?7 T6.3.4 禁忌搜索算法
4 z8 l4 m' o* w# A) H3 ~6.3.5 粒子群算法

第7章 微分方程与差分方程模型
7.1 微分方程模型
7 M8 N8 Z7 a8 ^/ V5 v7 d7.1.1 模型的使用背景
2 K0 N- m: J, ?) s. b; t7.1.2 微分方程模型的建立方法
# H, B& A9 X& x3 m- F% ]: }- u/ C) L7.1.3 案例分析
, q. j% a2 A, A9 ]$ ~5 O7.1.4 评论
  {7 A5 ^) |6 D( U7.2 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
7 v6 _# l4 @: U3 ^7.2.3 案例分析

第8章 模糊数学
8.1 模糊模式识别
( ]' l* I# ~# [( M3 {& T. N( h8.1.1 理论介绍
4 M3 ^: N7 F' L/ x  i/ p- c) m4 C8.1.2 案例分析及编程
0 P) H$ `% {9 @  `  W- j  y8.1.3 方法评论
" D: a  t. B" a8.2 模糊综合评判
6 c* d; |+ B: p: w* _; t' `8.2.1 理论介绍
8.2.2 案例分析
: I6 [6 K/ B5 l  _8.2.3 方法评论
8.3 模糊聚类分析
3 S/ q7 q+ T8 \/ N6 t8.3.1 理论介绍
8.3.2 方法评论
8.4 模糊线性规划
8.4.1 理论介绍
! d# X+ y' R  D$ ~4 f8.4.2 案例分析
8.4.3 方法评论

  x0 ?# \/ s; m: p# l6 p/ }; l  g3 G第9章 其他建模方法
9.1 神经网络
9.1.1 人工神经网络
5 M1 I- s4 S/ }% @( Q9.1.2 BP神经网络
8 N  e7 G2 K, Q9.1.3 案例分析
9.1.4 方法评论
8 j0 T+ v9 F: e6 z0 C6 \2 Y9.2 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
  r3 E7 I) `* M# h8 e9.2.3 时间步长法
9.2.4 事件步长法
9.2.5 蒙特卡罗模拟
9.2.6 应用举例
9.2.7 方法评论
9.3 灰色系统
0 t4 n3 t6 Z/ i' i9.3.1 理论介绍
1 n4 u( O& |% X- K5 b) L) U& _' w% n9.3.2 案例分析
; U+ p$ h+ g4 m; B9.3.3 方法评论
9.4 层次分析法
8 U5 g7 B8 j! l2 p9.4.1 理论介绍
9.4.2 案例分析
9.4.3 方法评论
参考文献

白曼青

确实蛮实用的，直接跨过基础的。

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嗯嗯嗯。。。

安树庭

不错呀 学习一下

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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

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