数学建模与数学实验 汪晓银

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' J# }+ k8 D. v2 L. c8 N) f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。
1 ]: g  f) R4 N& n5 O; f9 T第1章 多元统计
1.1 多元回归
  O) u# n; K* g/ u& J0 }% ?1.1.1 多元线性回归
1.1.2 多元非线性回归
8 l' H! b- y6 n+ K" j* D1.1.3 多元回归方法评价
0 ~! e4 m( u: I- p0 `3 |2 T1.2 聚类分析
' J: y# d0 D0 B; h) t0 s9 O- G1.2.1 聚类分析的一般步骤
; g0 |; S- S) i7 }, M* t; o4 g1.2.2 聚类分析方法的评价
) q$ z# l5 s  \) n1.3 判别分析
1.3.1 Baycs判别法的基本思想
: O0 @& c9 {' i1.3.2 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
4 E) ~* \6 T4 ^1.4 主成分分析
0 u  `# z! X( p7 L$ D3 t9 e1.4.1 主成分分析的概念
4 J, D3 [3 t% u7 L( w9 T4 l7 C1.4.2 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
, M2 T8 Q, E$ a& g, h" p3 t+ n, H1.5.3 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
( |& ?: O1 z3 L. @5 `6 u, I; W) R1 H1.6.3 典型相关分析方法评价

第2章 时间序列分析
1 h7 u4 w' I5 |2 v1 v% m9 Y0 }2.1 时间序列预处理
: z5 `( a+ P/ p5 O' Z/ ?6 a2.1.1 平稳性检验
2.1.2 纯随机性检验
: K) l5 r% h1 j, @" f2.2 平稳时间序列分析
5 }4 o1 h: ~7 X' ?- R6 O* U& u2.2.1 方法性工具
, {" I) s. M$ G. N0 s% e2.2.2 ARMA模型的性质
9 w& Q. Y7 j2 b) H2.2.3 平稳序列建模
2 x: x" W, ]' ~# A2.3 非平稳序列序列分析
2.3.1 差分运算
3 r; b! u7 D. s0 J3.3.2 ARIMA模型

第3章 数学规划
( i6 ]9 U) H2 W6 N3.1 线性规划
4 t) g1 V/ c& a3.1.1 连续型线性规划
3.1.2 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
3.2.2 一般非线性规划
3.3 多目标规划
4 x0 E' O8 w/ q. Z, v# W5 o5 E9 g3.3.1 基本理论
: ~$ v7 [  Z# V2 a! v' u3.3.2 多目标规划的常用解法
3.4 目标规划
( m5 i+ B$ Q0 s. D1 d; P5 E) A$ G3.4.1 目标规划的数学模型
2 p4 e  Q" b4 ~5 u7 W; q" g) L% n; x" n3.4.2 目标规划模型的求解

第4章 图论
* V* P% n7 k0 I5 C) Q, t4.1 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
) \0 ]8 X9 S" Y& e1 z4.4 TSP问题
4.5 着色问题
4.6 最大流问题
( {% P# a/ x  Z% o( I. J  N3 V- i4.7 最小费用流问题
4.8 二部图的匹配及应用
  ?* @- x) q" }4 t! ^9 G7 B: _; f4.8.1 最大匹配
4.8.2 最佳匹配
5 V2 t2 l( N; x, S, \( c
第5章 动态规划与排队论
# t0 a- }, @! r9 c+ d5.1 动态规划
5.1.1 动态规划的最优原理及其算法
# }( A* G0 R* C6 v6 w5.1.2 动态规划模型举例
5.2 排队论
5.2.1 基本概念
+ d2 E. W/ w8 v9 h5.2.2 排队系统的描述
5.2.3 排队系统的描述符号与分类
( G9 J  c$ }3 a5.2.4 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

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
6.1.2 案例分析
6.1.3 评论、体会与展望
6.2 蚁群算法
0 V" C/ s9 _" ?6.2.1 理论简介
! r* q' _0 i" l: m- V6.2.2 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
8 C+ K  G; x% q; K2 I6.3.2 模拟退火算法
6.3.3 回溯法与分枝定界法
$ b. y0 y, f, B) h$ J  H* D6.3.4 禁忌搜索算法
8 f+ Z' p( d5 x1 B! \6.3.5 粒子群算法

第7章 微分方程与差分方程模型
' X' C' O( E- J1 ^8 |7.1 微分方程模型
. n& u3 l9 [6 C( q5 j0 d2 d7.1.1 模型的使用背景
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
( v: l: l/ g4 ?, W7.2.3 案例分析

第8章 模糊数学
8.1 模糊模式识别
4 Y: `/ r+ _6 s6 x8.1.1 理论介绍
6 T( k5 h+ x: @- |1 n. S8.1.2 案例分析及编程
8.1.3 方法评论
8.2 模糊综合评判
5 p. |# Z" d  c8.2.1 理论介绍
8.2.2 案例分析
: H  e2 ]5 k" L# w( S8.2.3 方法评论
4 c. @) L/ ]! _' Y* D, N0 b7 F/ f; y7 s8.3 模糊聚类分析
8 x, L9 A& e! Y; [+ x8.3.1 理论介绍
8.3.2 方法评论
9 R. w! A  P$ ~+ r0 v8.4 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
% X( H! i( t" q0 @4 w3 D
第9章 其他建模方法
9.1 神经网络
) j) [, C- K1 c; H3 H8 Z9.1.1 人工神经网络
9.1.2 BP神经网络
9.1.3 案例分析
9.1.4 方法评论
9 N+ @3 T3 x) R9.2 计算机仿真
3 o# O. W: R/ ]0 x9.2.1 准备知识：随机数的产生
9.2.2 随机变量的模拟
: e) w3 d. D* l& v9.2.3 时间步长法
9.2.4 事件步长法
2 u# Z4 M$ t/ s9.2.5 蒙特卡罗模拟
9.2.6 应用举例
, o; f5 g0 t: j3 }4 H6 D1 y9.2.7 方法评论
9.3 灰色系统
5 {3 J1 \- G. o  S9.3.1 理论介绍
" U' r0 g  s) d; U0 Z# n4 F9.3.2 案例分析
9.3.3 方法评论
9.4 层次分析法
) _8 }1 `" Y  |+ V% C5 k9.4.1 理论介绍
6 U' T: H; W' l9.4.2 案例分析
3 k5 K/ N# R; Y7 Y( g9.4.3 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

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Mr.sky

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