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 b! L9 N' w2 E5 `, i; w; C5 k; @
' e. O+ }2 A2 h" d1 X& F
" o5 p! i3 |/ E- p! X" G; w
' c  f" U7 I5 W. e  G& ~《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。
; Z+ }* v8 [! E第1章 多元统计
1.1 多元回归
1.1.1 多元线性回归
1.1.2 多元非线性回归
; R2 C- |3 ]5 G& {2 h& L# R1.1.3 多元回归方法评价
5 P) E! d( Z; s! }1.2 聚类分析
& T$ `9 X8 U  E- @+ ]# X' g1.2.1 聚类分析的一般步骤
/ a  U+ C1 n# l" v1.2.2 聚类分析方法的评价
& I" A/ b3 X( E# [1.3 判别分析
1.3.1 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
1.3.4 判别分析方法的评价
- S( p% g3 m0 z+ X7 j! K7 F# L3 v5 q1.4 主成分分析
1.4.1 主成分分析的概念
1.4.2 主成分分析的一般步骤
% H+ e5 F* y7 R& g$ F1.4.3 主成分分析方法的评价
1.5 因子分析
1.5.1 因子分析概念
1.5.2 因子分析一般步骤
1.5.3 因子分析方法评价
; {8 f0 c7 @# t7 a( ^, _8 p1.5.4 因子分析与主成分分析的区别与联系
$ Z$ l. L- n0 i% a' w1.6 典型相关分析
1.6.1 典型相关分析
% A9 I' @9 P/ c1.6.2 实例分析
$ V- u$ o4 N0 g4 ~9 y; W1.6.3 典型相关分析方法评价

; Y, p! W2 E; n  @5 _7 L第2章 时间序列分析
2 \2 m* v# ]6 K3 S2.1 时间序列预处理
1 l. @: W5 Y- y' T, N  _0 H" D2.1.1 平稳性检验
$ W6 f. E% _6 j2 f2.1.2 纯随机性检验
2.2 平稳时间序列分析
% I9 U6 a. X9 e( e, y/ T2.2.1 方法性工具
2.2.2 ARMA模型的性质
" ?% ]' t6 G7 E  [  q% {2.2.3 平稳序列建模
2.3 非平稳序列序列分析
2.3.1 差分运算
8 a2 o/ J" W7 q! R$ `3.3.2 ARIMA模型
1 e5 ?+ a4 H) T$ q$ g! N# n' P+ [
0 O+ H3 m( ]2 d7 ^1 C第3章 数学规划
1 p, O3 V1 Q, o/ ?1 D3.1 线性规划
7 W  K0 a; n, y/ o  `( Z3.1.1 连续型线性规划
- `# T! b2 v5 E) ?3.1.2 整数线性规划与0-1规划
; u- l! I4 H6 V0 O/ d6 p: |3.2 非线性规划
3.2.1 二次规划
; [  M: x6 F; \& f4 ?# N+ ]$ ?% i3.2.2 一般非线性规划
3.3 多目标规划
3.3.1 基本理论
3.3.2 多目标规划的常用解法
3.4 目标规划
8 d7 L* U. W# l+ I7 R' R3.4.1 目标规划的数学模型
" h4 }* g, }# ?/ X' e& W4 |+ D3.4.2 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
% `, J( j) f1 o. _" D7 ^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
4.6 最大流问题
, |+ l6 w0 Y8 f1 Y- ?4.7 最小费用流问题
# P2 v, c! A" H6 Q+ j. F& k. K7 J4.8 二部图的匹配及应用
4.8.1 最大匹配
" u' r; }* N% _5 Q* j4.8.2 最佳匹配
( ~8 U$ ]: Y  N7 {) \+ F, \
第5章 动态规划与排队论
" }! }* o  \0 n( \" X5.1 动态规划
5.1.1 动态规划的最优原理及其算法
+ w6 i+ W' F- a. |2 C7 \* I- y5.1.2 动态规划模型举例
5.2 排队论
+ M% ]- r3 _1 G( {2 e5.2.1 基本概念
5.2.2 排队系统的描述
4 e! M: ?' M/ z# L5.2.3 排队系统的描述符号与分类
5.2.4 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
! T" Z0 e- O+ l
4 y# U- Z* v; o& M第6章 现代智能优化算法简介
& O# C9 X% X  a* n1 Y( B! E6.1 遗传算法
6.1.1 理论简介
, a: s$ }9 I, @; ]* ~5 ~- v* `  P( ~/ X) q! x6.1.2 案例分析
- _# G' [. |( t& E& x# {: p; K6.1.3 评论、体会与展望
6.2 蚁群算法
6.2.1 理论简介
6.2.2 案例分析
, E* w- L" w+ m* u+ o0 S! S( [6.2.3 评论、体会与展望
6.3 其他优化算法简介
7 O  V; V& A- E, {1 S6 ^6.3.1 贪婪算法
6 X2 |9 m- O" ]5 d! {/ C6.3.2 模拟退火算法
6.3.3 回溯法与分枝定界法
) s0 b! q0 d6 o, t, Z6.3.4 禁忌搜索算法
6.3.5 粒子群算法
' F% [+ S: g3 P6 n0 y: ?; B- s
第7章 微分方程与差分方程模型
) {0 k% J, Y) k8 I7.1 微分方程模型
7.1.1 模型的使用背景
1 @& ]- q3 P% _( T8 o' A/ q* m6 e7.1.2 微分方程模型的建立方法
7.1.3 案例分析
# f  ]/ X& t" I2 U, A7.1.4 评论
7.2 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
. s' z/ y: x" Y7.2.3 案例分析

第8章 模糊数学
" k, V$ C8 m! A( \3 |; R( w+ \" [1 S0 r8.1 模糊模式识别
0 O6 G5 j* V# Z9 t: V8.1.1 理论介绍
/ r7 |) d& j: m  \" `6 Y8.1.2 案例分析及编程
- ?) K5 _" L$ G* U- a( L+ b" H8.1.3 方法评论
8.2 模糊综合评判
% y3 l& Q) b- ~: @& F# T8.2.1 理论介绍
8.2.2 案例分析
# M/ p' K& }8 r- o8.2.3 方法评论
8.3 模糊聚类分析
8.3.1 理论介绍
. B7 f* C, P7 `: {8.3.2 方法评论
8.4 模糊线性规划
8.4.1 理论介绍
' K) T9 g3 X& w9 ^8.4.2 案例分析
( M+ U" t# S- r' \2 x, o8.4.3 方法评论

第9章 其他建模方法
/ \/ J3 l3 i1 p( Z% U6 z% O: b9.1 神经网络
9.1.1 人工神经网络
9.1.2 BP神经网络
' `' e2 E% L8 W; w. l8 D0 Y3 Z9.1.3 案例分析
9.1.4 方法评论
  |8 L- d/ g# p5 c! H9.2 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
9.2.3 时间步长法
# N9 I: f4 E/ t7 j9.2.4 事件步长法
9.2.5 蒙特卡罗模拟
& V5 W& ^0 `5 s; U9.2.6 应用举例
9.2.7 方法评论
; x5 U( b; P) q' z% F! i9.3 灰色系统
: c! E  c4 x# ^3 U7 u5 K0 p# b/ h9.3.1 理论介绍
( l$ @( ~' |" c5 L6 S! K" U9.3.2 案例分析
% E9 g9 C0 ?: k* j9 s. g- k9.3.3 方法评论
9.4 层次分析法
6 M) R" A3 q9 e% g4 c' B9.4.1 理论介绍
& ?% J. B, C) [9.4.2 案例分析
) F  X6 ?2 ~* t8 h9.4.3 方法评论
7 I5 P& _) I4 @1 d8 ~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

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夏落小7

Mr.sky

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