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。
+ @( E3 \) p. t5 k$ P  M第1章 多元统计
2 R7 T/ b: Z0 X* U# @$ A1.1 多元回归
1.1.1 多元线性回归
8 c# q5 S+ H8 g0 O- C# c1.1.2 多元非线性回归
1.1.3 多元回归方法评价
( C4 D; l/ C8 `7 `1.2 聚类分析
1.2.1 聚类分析的一般步骤
+ x8 q8 _+ e4 `- E7 \; G  r1.2.2 聚类分析方法的评价
7 m6 Y2 |* G  S- a* p+ D1.3 判别分析
1.3.1 Baycs判别法的基本思想
# N6 Q- T- g# }6 q1.3.2 Baycs判别法的一般步骤
! q  j9 l: Y+ J, [1.3.3 逐步判别法
) J" @* s1 p* x1 }" H1.3.4 判别分析方法的评价
% q/ G& B" }; o4 f1.4 主成分分析
5 u9 u' \; L0 K* x( c5 x1.4.1 主成分分析的概念
1.4.2 主成分分析的一般步骤
0 s. Q4 a. O* G: u3 l+ O1.4.3 主成分分析方法的评价
1.5 因子分析
+ ~3 C) k# D0 c! m1.5.1 因子分析概念
0 o7 s( p  z( L9 x1.5.2 因子分析一般步骤
9 {* i0 z3 y* y, I& e1.5.3 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
' K) h0 l. b- Q* b) a9 N1.6.1 典型相关分析
5 ^6 J4 E, H7 b8 e  Z1.6.2 实例分析
' ~! \$ [+ h/ M# j0 h$ J/ z1.6.3 典型相关分析方法评价

第2章 时间序列分析
2.1 时间序列预处理
* w5 h7 X1 L, @2.1.1 平稳性检验
3 e( ?% I, f" C2.1.2 纯随机性检验
0 ^0 \- b+ r' U0 F$ p2.2 平稳时间序列分析
: S! ]. I5 i/ E3 }: j3 n2.2.1 方法性工具
+ `$ u5 J* a- y2.2.2 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
* R! G0 \9 q+ U# V1 q2.3.1 差分运算
3.3.2 ARIMA模型

3 O# t4 g. R: T第3章 数学规划
3.1 线性规划
3.1.1 连续型线性规划
) @4 k2 [* N+ s+ Y% v+ Q4 ]8 x. {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
3.3.1 基本理论
# b. M1 R' [$ _& |: T3.3.2 多目标规划的常用解法
3.4 目标规划
3.4.1 目标规划的数学模型
/ B1 }, e$ Q% K( p8 h) W0 U3.4.2 目标规划模型的求解
3 K* \( f) x2 G. {
8 M9 R* l: |8 G; K# l第4章 图论
4.1 图的基本概念
0 g0 k. }5 f" j( r+ H# {2 _% R  J, o4.2 Dijkstra算法与Warshall-Ford算法
2 u/ [# D3 K" b8 a2 P! A. X4.2.1 Dijkstra算法与动态规划
* G! ~! k! D( O& [4.2.2 Warshall-Ford算法
- @- @5 y6 T8 O+ d4.3 最小生成树
4.4 TSP问题
4.5 着色问题
, u% T6 W. W# g+ `. E7 H" H* c: b' N/ S4.6 最大流问题
4.7 最小费用流问题
4.8 二部图的匹配及应用
4.8.1 最大匹配
4.8.2 最佳匹配

第5章 动态规划与排队论
5.1 动态规划
) Q& y& n0 l7 {4 Q/ s9 G8 J" ]5 V5.1.1 动态规划的最优原理及其算法
4 z" Z2 T4 {8 u1 Y5.1.2 动态规划模型举例
5.2 排队论
0 D6 o5 x  D  R5 u" m5.2.1 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
4 Q1 ~1 S1 Q, M1 ?( f5.2.5 排队系统的优化目标与最优化问题
) M4 r! y) C( A4 e7 V% E
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 F0 f5 [; q8 I6 x, h8 `6.1.2 案例分析
. p7 x: l4 P  E6.1.3 评论、体会与展望
: _+ ?. V4 Z  _) V. v6.2 蚁群算法
6.2.1 理论简介
8 `# ~/ ?1 [) H8 j6.2.2 案例分析
6.2.3 评论、体会与展望
6.3 其他优化算法简介
4 }, o3 X8 M# n0 U1 N; @6 X$ d2 S6.3.1 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
& S# G: F; V' R1 t6 k) M6.3.5 粒子群算法
, m) \9 Y- `% x- h
) ^' E& x9 x9 Q/ |- Z1 [! X9 v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
# W. a/ i6 W5 k( O7.1.3 案例分析
% I! S  V3 |1 [7.1.4 评论
7.2 差分方程模型
7.2.1 模型的使用背景
/ V0 F  `$ X- \! o7.2.2 差分方程的理论和方法
; |0 t3 f6 Y4 X/ Y0 Z0 t7.2.3 案例分析

第8章 模糊数学
8.1 模糊模式识别
% D' B4 s: g9 u4 l8.1.1 理论介绍
8.1.2 案例分析及编程
9 ?6 F( z/ R- V& U  |# X$ M8.1.3 方法评论
4 D* C; o+ A" \) v; r2 N: V8.2 模糊综合评判
& b' P( R* q4 ]7 z6 @0 ^/ B8.2.1 理论介绍
8.2.2 案例分析
8.2.3 方法评论
) J0 x8 H! b+ [8.3 模糊聚类分析
8.3.1 理论介绍
8.3.2 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
' v' Y* _$ m2 c" i4 y
$ Y2 I5 V: _: l8 R0 u* [( J第9章 其他建模方法
' G2 B% w0 J9 U) e9.1 神经网络
% A0 e  d7 {. Y5 R9 L2 I4 w9.1.1 人工神经网络
9.1.2 BP神经网络
9.1.3 案例分析
1 n3 X; t- D0 K" A9.1.4 方法评论
- L. w3 @: k; B4 v9.2 计算机仿真
9.2.1 准备知识：随机数的产生
4 _+ N4 p. S$ }9.2.2 随机变量的模拟
" Y+ u) R' }3 I5 W6 W9.2.3 时间步长法
3 \5 n' R" J$ Y5 {' }+ \9.2.4 事件步长法
) n1 l( L+ t8 X) X) L9.2.5 蒙特卡罗模拟
9.2.6 应用举例
2 b- i* g# f; j* `' C9.2.7 方法评论
9 h- ~/ l* k5 V4 a9.3 灰色系统
9.3.1 理论介绍
9.3.2 案例分析
9.3.3 方法评论
, L% O0 i7 i* t& Y$ `8 \9.4 层次分析法
9.4.1 理论介绍
9.4.2 案例分析
+ y/ \8 y( @  e- C, ?4 }9.4.3 方法评论
7 C1 p6 c; \6 [* H3 I' E, 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

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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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