数学建模与数学实验 汪晓银

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4 @$ a$ r, C8 s; H( l% T# Q! C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。
7 x" e5 X  s' ~, e; o2 o) t9 Y' n第1章 多元统计
4 p& R+ U1 z  f$ q! ?0 O, i* f1.1 多元回归
' ?5 ~; x! r6 E: p1 P3 c: a1.1.1 多元线性回归
% a  \1 c: D* z4 n! Q1.1.2 多元非线性回归
1.1.3 多元回归方法评价
1.2 聚类分析
, V. f* S- k9 h4 |2 q1 ~5 v+ c1.2.1 聚类分析的一般步骤
5 g  K3 ~8 p7 X1.2.2 聚类分析方法的评价
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
  z2 P2 o3 S3 v9 o$ y( i* F1.3.3 逐步判别法
1.3.4 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
1.4.2 主成分分析的一般步骤
1.4.3 主成分分析方法的评价
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
% \" m: S- S) P  o# F/ x1.5.3 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
# G% {) }$ C+ H6 \, B1 X3 l1.6 典型相关分析
5 J8 q' x. u% C0 b$ n1.6.1 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

" L0 M& n- h. Z/ E; Q第2章 时间序列分析
2.1 时间序列预处理
2.1.1 平稳性检验
) v6 `9 ^) u. O, y* b+ g% s5 u2.1.2 纯随机性检验
2.2 平稳时间序列分析
2.2.1 方法性工具
2.2.2 ARMA模型的性质
, |; P( b+ E9 D/ Z- ^, [6 q2.2.3 平稳序列建模
5 g+ [$ A0 t9 ~3 r' V1 m0 J2.3 非平稳序列序列分析
  J: @9 s) B' x/ e* }9 U5 Z1 J2.3.1 差分运算
3.3.2 ARIMA模型
( x8 D$ A% |% w0 i. y
9 o2 t1 c/ j. D. n1 F9 [1 g+ `第3章 数学规划
3.1 线性规划
3.1.1 连续型线性规划
3.1.2 整数线性规划与0-1规划
6 f5 ]8 p* D0 j: H6 \4 c9 k3.2 非线性规划
3.2.1 二次规划
% ?% c; i; R# O7 ]: [  q$ V# B3.2.2 一般非线性规划
+ k' V/ I) A/ K$ _; S3.3 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
/ \- [& a/ h9 T0 X2 Q, G3.4 目标规划
3.4.1 目标规划的数学模型
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
) J5 [  K9 ^8 ^, z4.2.1 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
4.7 最小费用流问题
6 b. t6 o8 o# `1 {1 r4.8 二部图的匹配及应用
4.8.1 最大匹配
4.8.2 最佳匹配

: c) ^6 x  ~$ h% a第5章 动态规划与排队论
! |( ~# @! Y9 X. o- u5.1 动态规划
2 Z9 N! b: T( k# k5.1.1 动态规划的最优原理及其算法
5 M0 d- V. Z/ [5.1.2 动态规划模型举例
" _* _0 H' \5 X0 e5.2 排队论
5.2.1 基本概念
5.2.2 排队系统的描述
, y0 ?: N% f( _5.2.3 排队系统的描述符号与分类
  H# O0 p" [+ p: ~* v5.2.4 排队系统的主要数量指标
$ L* ]: F6 F: |5.2.5 排队系统的优化目标与最优化问题

第6章 现代智能优化算法简介
6.1 遗传算法
+ Q, R  w# V- S9 j6.1.1 理论简介
0 g& U1 N6 ?+ f' o% i6.1.2 案例分析
. k* H5 k5 o2 K! Y4 [; m6.1.3 评论、体会与展望
6.2 蚁群算法
/ p, }. U  U8 J) \# b6.2.1 理论简介
2 p; U4 H. j* Z) N6.2.2 案例分析
5 B$ m9 j% P' w8 s6.2.3 评论、体会与展望
6.3 其他优化算法简介
) B* Z" o: m1 O2 ?/ r6.3.1 贪婪算法
6.3.2 模拟退火算法
& d8 v( u. o, k# u: l) d2 b9 \- i- e6.3.3 回溯法与分枝定界法
6.3.4 禁忌搜索算法
6.3.5 粒子群算法
4 q& g  S' P4 B6 ]! P2 _0 c& E
第7章 微分方程与差分方程模型
7.1 微分方程模型
7.1.1 模型的使用背景
- t" C4 I3 q' c# C# _7.1.2 微分方程模型的建立方法
7.1.3 案例分析
7.1.4 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
7.2.3 案例分析
& @! e! I8 s* {4 }
第8章 模糊数学
8.1 模糊模式识别
8.1.1 理论介绍
8.1.2 案例分析及编程
8.1.3 方法评论
8.2 模糊综合评判
+ ]7 a! }" D1 ]* o! B8.2.1 理论介绍
8.2.2 案例分析
8.2.3 方法评论
8.3 模糊聚类分析
9 v8 ^, Q7 [  ?+ C" H8.3.1 理论介绍
; B9 I3 C1 A" _# P1 i. q8 k8.3.2 方法评论
- H4 ?0 N. ?. z, u' x+ C/ t1 r8.4 模糊线性规划
6 C9 U" n. r# C( A! v8.4.1 理论介绍
8.4.2 案例分析
8.4.3 方法评论

第9章 其他建模方法
9.1 神经网络
1 F) B$ L& y# ~. E7 f- A0 J9.1.1 人工神经网络
: E6 d# [5 X- X0 A1 T" K. l9.1.2 BP神经网络
9.1.3 案例分析
8 ?  q9 r2 k1 b$ \' Q( x9.1.4 方法评论
- ?( q; f1 U0 k9.2 计算机仿真
9.2.1 准备知识：随机数的产生
# `6 i+ w% w7 n9 p# H# A2 d& u7 f9.2.2 随机变量的模拟
% q6 Y) r9 F! w  A$ A  r9.2.3 时间步长法
9.2.4 事件步长法
8 v+ F4 R3 ]8 w9 M1 ]: @8 g' s5 i9.2.5 蒙特卡罗模拟
9.2.6 应用举例
9.2.7 方法评论
2 H# r: p1 S5 k3 A9 n( {5 x* F: V$ c9.3 灰色系统
# g/ y+ m( q5 _# o. U% \+ r% k9.3.1 理论介绍
. n# X( i  A2 e! |' e$ x  c9.3.2 案例分析
9.3.3 方法评论
" ]" w% Q% M. R1 }2 X9 P! G& s4 X9.4 层次分析法
9.4.1 理论介绍
6 N7 a; t- \! ~2 N/ ?1 y- y# ?9.4.2 案例分析
: F) i  b$ U  L$ G! K1 H1 S9.4.3 方法评论
) K" T7 D) A, s3 p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

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夏落小7

Mr.sky

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