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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: @/ _4 G4 q0 F$ C
# E+ u2 @  l: b《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。
" l- P% W2 h' X" g9 {: K* Q/ ]" r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
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
; H* w8 @- z6 e9 P* W" H% ^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
* s% y6 y  _) {1.3.2 Baycs判别法的一般步骤
9 G; v0 p/ j8 \, Q$ F& v/ d8 |- @1.3.3 逐步判别法
+ x1 }( w/ m7 @  L) C1 w1.3.4 判别分析方法的评价
1.4 主成分分析
) @" b& X2 n, z/ o. V: G4 U2 q1.4.1 主成分分析的概念
+ v4 q) b0 x! {6 `/ L1.4.2 主成分分析的一般步骤
/ P0 y* t5 N% n: L- ?; a) @) 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
" l/ y. T2 j2 z5 t1.5.4 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
9 V/ i" W" a0 F7 ]9 ~  F; v% Z1.6.2 实例分析
. ?2 q& @7 k) Q# w. B  L1.6.3 典型相关分析方法评价
  g: E: [- F* n  K& g- d) e
第2章 时间序列分析
/ q+ S5 B* w* J. j5 j) F4 g' [2.1 时间序列预处理
% F# O/ B. J, A% x3 l% p- {2.1.1 平稳性检验
1 u5 Y; G# R% f2.1.2 纯随机性检验
& V4 n$ ]# L" W" ?" G  K2 u2 L8 d2.2 平稳时间序列分析
/ u' @: G: X: u0 R+ I3 m7 w2.2.1 方法性工具
2.2.2 ARMA模型的性质
2.2.3 平稳序列建模
2.3 非平稳序列序列分析
2.3.1 差分运算
3.3.2 ARIMA模型

4 B- y4 c2 H, Z: D第3章 数学规划
. S# m; M9 W+ {! K3.1 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
3.2 非线性规划
$ w  o) R  n& K: w+ f8 k( e; W3.2.1 二次规划
3.2.2 一般非线性规划
7 S/ ^4 S/ k, W5 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
3.4 目标规划
$ w, t) R$ L- `7 c7 y  ^) J3.4.1 目标规划的数学模型
$ v; Z: F2 W) z2 w" ]7 h6 p3.4.2 目标规划模型的求解

  O4 I* |% V6 t; s! G第4章 图论
" h; a; V+ s' |4.1 图的基本概念
4.2 Dijkstra算法与Warshall-Ford算法
( n# m) {" R! w6 E, E3 M4.2.1 Dijkstra算法与动态规划
# W6 _2 \: e9 B- |4.2.2 Warshall-Ford算法
- _; O' \' @+ A' S  ?4.3 最小生成树
! s6 f' S4 n5 R8 ^% L0 t- H4.4 TSP问题
4.5 着色问题
4.6 最大流问题
# K; v0 T* o9 g6 c7 l2 r4 u4.7 最小费用流问题
& h9 E' _( Y- H' b4.8 二部图的匹配及应用
4.8.1 最大匹配
4.8.2 最佳匹配
' ?. X4 P+ ?7 k3 W
第5章 动态规划与排队论
. J5 N) Y% n; Z4 z+ z- G; ]5.1 动态规划
5.1.1 动态规划的最优原理及其算法
5.1.2 动态规划模型举例
5.2 排队论
% i8 l8 t: S; A5.2.1 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
5.2.4 排队系统的主要数量指标
8 A! f( b0 D* k4 J' R! U. ]1 ?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
) l- I  z6 r! D% p$ v9 z6.1 遗传算法
4 F( |# I' w2 U: l( e; }, z0 ]6.1.1 理论简介
6.1.2 案例分析
" M+ z/ S8 ?* V) _  X" k' S5 l6.1.3 评论、体会与展望
6.2 蚁群算法
7 D4 y$ c* I# m7 g" T  z6.2.1 理论简介
9 n, H7 H5 t2 L& Y5 b7 g6.2.2 案例分析
6.2.3 评论、体会与展望
6.3 其他优化算法简介
+ g" v8 V6 @, B5 o* ~6.3.1 贪婪算法
4 i/ z( S, G( j& V! f6.3.2 模拟退火算法
+ [: p  U/ D) P2 n6.3.3 回溯法与分枝定界法
% O! X4 ~' |' C6.3.4 禁忌搜索算法
6.3.5 粒子群算法

1 K( c% d* l, n& `8 i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
7.1.2 微分方程模型的建立方法
: |6 I5 O, h6 E7 W: l7.1.3 案例分析
7.1.4 评论
/ R$ m* `7 o/ \# f& p& w9 t7.2 差分方程模型
4 R2 V" J' q* W7.2.1 模型的使用背景
7.2.2 差分方程的理论和方法
+ [. Y3 I9 E# t8 H7.2.3 案例分析

1 w- O, H8 D7 C4 [6 f8 k# F, v3 n第8章 模糊数学
+ o( V8 C( ], ?( ?: R" k3 t8.1 模糊模式识别
8.1.1 理论介绍
6 H( x# k5 ~3 w8.1.2 案例分析及编程
8.1.3 方法评论
8.2 模糊综合评判
8.2.1 理论介绍
7 B. \4 \' R- ~! B8.2.2 案例分析
- Z( g4 c+ C/ b, }% b# P, m' h; g8.2.3 方法评论
8.3 模糊聚类分析
8.3.1 理论介绍
8.3.2 方法评论
: `7 `6 {! ~, T0 W; p& u8.4 模糊线性规划
8.4.1 理论介绍
2 y) J' k+ |# ?8.4.2 案例分析
8.4.3 方法评论

; H/ R  m5 s6 {4 Z8 e: m, F% n9 G1 ^第9章 其他建模方法
9.1 神经网络
3 q. l6 ]3 ^8 ?( `' ~9.1.1 人工神经网络
9.1.2 BP神经网络
2 J7 I- T( X) }) X' }9.1.3 案例分析
9.1.4 方法评论
# ]+ |2 O8 h, Y; L3 H9.2 计算机仿真
+ Z0 l0 W8 [1 k/ C: S& v$ h3 a% X2 D9.2.1 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
2 i# k- o- V/ c; x9.2.4 事件步长法
9.2.5 蒙特卡罗模拟
; h+ ~, Y) Q6 p; a9.2.6 应用举例
. i+ ]( q0 E7 D  q4 W8 Z! W+ W9.2.7 方法评论
9.3 灰色系统
3 e% y# j8 T) Y9.3.1 理论介绍
9.3.2 案例分析
9.3.3 方法评论
1 B  w+ K: t' L9.4 层次分析法
6 P1 |. W( Y3 v. f3 {' R9.4.1 理论介绍
! z* t7 J$ U& O6 m9.4.2 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

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Mr.sky

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