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。
第1章 多元统计
# H- K  m1 B, S4 L) j0 {1.1 多元回归
9 N- a0 u" Y% N  a( a) e4 ~) R3 c, u1.1.1 多元线性回归
1 O. J* k8 J0 U# o- ^8 \/ u1.1.2 多元非线性回归
1.1.3 多元回归方法评价
1.2 聚类分析
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
1.3.1 Baycs判别法的基本思想
8 t8 C; c  g: M8 C" I8 u9 f7 T( ]1.3.2 Baycs判别法的一般步骤
# G" |% {0 H( {) g& L1.3.3 逐步判别法
1.3.4 判别分析方法的评价
1 r5 b+ _/ g5 [) H) B& ^1.4 主成分分析
* R1 m' A* q4 |4 L% V1.4.1 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
) ]9 i) z. _  g1.5 因子分析
1.5.1 因子分析概念
0 a' N9 ?3 `. B1.5.2 因子分析一般步骤
1.5.3 因子分析方法评价
" I3 B7 R; }" n9 A0 Z( n6 c5 h1.5.4 因子分析与主成分分析的区别与联系
6 y1 V: L" D! ~# y3 e1.6 典型相关分析
1.6.1 典型相关分析
1.6.2 实例分析
" H' s  f8 i/ I- j8 }7 M+ F% T5 f7 ~1.6.3 典型相关分析方法评价

; I+ y$ I- `; o+ [( 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
2.1.2 纯随机性检验
& f+ N) o" h. ^5 @2 q) y9 x2.2 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
2.2.3 平稳序列建模
; M6 y& q* L7 _  ?9 Q' T5 e0 Z2.3 非平稳序列序列分析
2 S2 x( l/ ~4 I8 Q) n- Z2.3.1 差分运算
) f8 `* y, k! u7 O3.3.2 ARIMA模型
) t' X' `/ y8 G* Y+ V" w: n
第3章 数学规划
9 J/ i' K& ^  R0 @1 i$ t; y3.1 线性规划
3.1.1 连续型线性规划
/ b7 N; [# W; d' ?3.1.2 整数线性规划与0-1规划
0 b; T. R$ p& U( h- ^5 s7 L3.2 非线性规划
3.2.1 二次规划
/ i$ e% O$ f7 ^6 q, `4 L- X6 B4 n3.2.2 一般非线性规划
( Z0 C9 r( T/ i! D; q7 M3 H# V3.3 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
" l6 x4 O  r6 m, D3.4 目标规划
! |% u1 W! v2 p/ m3.4.1 目标规划的数学模型
3.4.2 目标规划模型的求解

6 s# @* r+ r+ H* ^& v( l2 R  Z8 \第4章 图论
' a, T9 h+ n8 u  }! \4.1 图的基本概念
1 p7 v# X0 t' x7 q: b8 T4.2 Dijkstra算法与Warshall-Ford算法
5 A* K' p' [3 t$ {6 l4.2.1 Dijkstra算法与动态规划
4.2.2 Warshall-Ford算法
, Q$ n! F. ~$ o+ ^; _' W( Q4.3 最小生成树
4.4 TSP问题
8 y' Z7 J' d# P4.5 着色问题
6 W1 k5 ^3 _  x7 n- @+ p4.6 最大流问题
4.7 最小费用流问题
6 _/ V3 }5 v5 o  e4.8 二部图的匹配及应用
4.8.1 最大匹配
( _& W$ t# l- Y/ r1 x4.8.2 最佳匹配

4 k# C8 U# v4 K3 V第5章 动态规划与排队论
5.1 动态规划
5.1.1 动态规划的最优原理及其算法
4 E4 c6 {* E8 a, u7 h& R5.1.2 动态规划模型举例
5.2 排队论
5.2.1 基本概念
9 R0 B( E  f/ r8 P5.2.2 排队系统的描述
5.2.3 排队系统的描述符号与分类
3 y) ]5 v, l2 o: g4 v5.2.4 排队系统的主要数量指标
9 s. j+ `- S: U) L+ a  H: o5.2.5 排队系统的优化目标与最优化问题
# p# \3 Z1 r0 r: p# v) H
第6章 现代智能优化算法简介
6.1 遗传算法
6.1.1 理论简介
2 E' m* J& L2 Q1 j5 ~6.1.2 案例分析
0 v% c" i3 n5 R2 }6.1.3 评论、体会与展望
6.2 蚁群算法
3 _7 U5 e7 ?! g: }  _5 t/ K6.2.1 理论简介
* K" R& `8 s9 _7 _, X1 m% O6.2.2 案例分析
8 j4 _; P; N1 ]; e6.2.3 评论、体会与展望
9 u6 y2 ]* r8 E2 U6.3 其他优化算法简介
! h+ X/ s# t# O' @  B, S# P6.3.1 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
6.3.4 禁忌搜索算法
6.3.5 粒子群算法
4 ^- {0 C4 O; y  [4 [
第7章 微分方程与差分方程模型
1 Q' d  p5 U% _; A- f7 E% @7.1 微分方程模型
# ?, M6 k0 m" c0 f7.1.1 模型的使用背景
) n' K2 }# k5 l# b7 ~' `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
' P  I+ Z' p2 u$ w5 i7.2.2 差分方程的理论和方法
( J" ?# r! ?; U7 `: X7.2.3 案例分析

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
$ C1 U' l* F/ D; M, N8.2.1 理论介绍
7 H1 ]# Y8 A1 b, k/ e8.2.2 案例分析
8.2.3 方法评论
8.3 模糊聚类分析
) j' l0 k" S/ p- F8.3.1 理论介绍
! @2 h: @" I' p3 h8.3.2 方法评论
8.4 模糊线性规划
8.4.1 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
5 G) G) c3 b# F$ D0 V4 |- d. z9.1.1 人工神经网络
9.1.2 BP神经网络
5 U1 T4 h' k  Z- A; E9.1.3 案例分析
- r/ [7 N' _; Z! ^0 m, b' X8 _9.1.4 方法评论
2 Y+ ]( C  l! Y0 ~, \9.2 计算机仿真
9.2.1 准备知识：随机数的产生
; g- Q  K' B' m2 o/ g9.2.2 随机变量的模拟
$ U) X1 n1 f$ c, M# K0 c% n9.2.3 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
( u1 O2 V! g2 k. q4 n9.3 灰色系统
) f) ?% I5 [' F) G9.3.1 理论介绍
' t% F% [8 u0 h7 b: y: _9.3.2 案例分析
* @. B3 V3 n) D; U# X) ^9 W9.3.3 方法评论
8 b/ Z/ ?: h" o" w& l/ B9.4 层次分析法
9.4.1 理论介绍
$ L, ~# ^1 b) B2 T. F3 V9.4.2 案例分析
9.4.3 方法评论
  c4 q: t+ y: U, \# u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

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

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