数学建模与数学实验 汪晓银

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" z+ C7 n0 F* U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。
; g) ]. U8 |2 N1 a  `' n* i& U第1章 多元统计
1.1 多元回归
1 N: y: y# w1 n# A0 \" E7 C1.1.1 多元线性回归
& B! f! Y% A, O* j3 X8 `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
4 @7 Z) O& e0 C+ d1.2.2 聚类分析方法的评价
2 E4 Q% @) ~/ R6 T2 c9 h( T& q7 C1.3 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
1.3.3 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
6 G- Z. s( l9 o+ d+ U2 U# n' L1.4.3 主成分分析方法的评价
1.5 因子分析
* N% I$ b" w- [! @* L1.5.1 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
1.5.4 因子分析与主成分分析的区别与联系
, M. i9 o9 v* D  u1.6 典型相关分析
1.6.1 典型相关分析
/ x: i: _5 |7 Y1.6.2 实例分析
' q: U; r% V6 _- D( Z) n& b+ K1.6.3 典型相关分析方法评价
9 F/ M2 `: X# `) Y) b
第2章 时间序列分析
* }7 Z: g# t' \# C) J# u2.1 时间序列预处理
! O* |' g) a: |- N2.1.1 平稳性检验
2.1.2 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
- \- U- q' w( G2.2.3 平稳序列建模
2.3 非平稳序列序列分析
7 H4 O/ D4 E- m: V5 y2 ?2.3.1 差分运算
# c, Y" l1 L, o3 V$ ~- J3.3.2 ARIMA模型
9 w0 p5 O- T4 z' v# q8 m3 q
) L$ y. O/ `3 }第3章 数学规划
' \9 v) B. c( h' ?6 s  v% 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
( H  D; o. b$ H8 z3.2.1 二次规划
3.2.2 一般非线性规划
. z$ b( z, z1 J) J; @' v9 y  Q; h3.3 多目标规划
# g. U. i* e4 _% |; S3.3.1 基本理论
3.3.2 多目标规划的常用解法
( Q$ P- ]* D) X9 X% U/ x3.4 目标规划
- b  Q% }" ^1 s+ c$ b' B. R3.4.1 目标规划的数学模型
3.4.2 目标规划模型的求解
2 R& t5 @. [' c9 d2 @
# ?' V9 u7 E& E3 E- n第4章 图论
4.1 图的基本概念
4.2 Dijkstra算法与Warshall-Ford算法
( M5 s1 a% N9 y2 z2 a4.2.1 Dijkstra算法与动态规划
4.2.2 Warshall-Ford算法
% g) g( ^/ c  c9 ?4.3 最小生成树
5 i7 T. W9 N4 I6 L. r' H' ]4.4 TSP问题
% g- d( F. C8 I: t4 y4.5 着色问题
  B! ]7 b5 `& W) O4.6 最大流问题
7 t4 U! Y. \0 A/ i1 E7 g. a4.7 最小费用流问题
$ D; B. D, H+ Q4.8 二部图的匹配及应用
, x$ O# F! ]5 g1 _% |4.8.1 最大匹配
4.8.2 最佳匹配
/ D, Q) V: c2 E, K& r, K
第5章 动态规划与排队论
3 x: W0 o9 J' i- C% U5.1 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
5.2.1 基本概念
5.2.2 排队系统的描述
, g+ a# {4 T# W/ ]' d# D6 _  Y5.2.3 排队系统的描述符号与分类
+ Q, P  R+ p  Z% 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

& E8 E5 z' i- b/ P, p" j2 w第6章 现代智能优化算法简介
6.1 遗传算法
+ {1 ], T( h, [6.1.1 理论简介
* i+ m  \7 x; J  n0 T, _6.1.2 案例分析
; @- ?& S0 k% V6.1.3 评论、体会与展望
3 A$ |9 E3 A" M9 L$ ]) I/ R6 k" ^6.2 蚁群算法
6.2.1 理论简介
; C# s' c3 K2 z( v6.2.2 案例分析
+ Y! J- S2 D( P/ y$ x: c* g6.2.3 评论、体会与展望
6 Y4 Z$ F8 K  p2 M/ A$ \6.3 其他优化算法简介
7 Z2 F* ~9 h  ?) i6.3.1 贪婪算法
6.3.2 模拟退火算法
8 R  c5 b$ d3 X- q: g& P6.3.3 回溯法与分枝定界法
& Y+ |9 t8 @+ l- i6.3.4 禁忌搜索算法
6.3.5 粒子群算法

( z( {; g# r8 U$ f6 Q9 F4 X" J, m第7章 微分方程与差分方程模型
7.1 微分方程模型
# W% S( O; I/ S, `! c) N7.1.1 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
) _4 X8 j$ k! U* I7.1.4 评论
7.2 差分方程模型
$ t. r% i8 W0 K7.2.1 模型的使用背景
, {- L5 _( s0 Z) G6 o$ H7.2.2 差分方程的理论和方法
7.2.3 案例分析

: ^6 _# C6 i3 C) t! s第8章 模糊数学
, T1 M) s+ U$ V- z# ]8.1 模糊模式识别
* R% h5 v4 J2 F. M6 t# c8.1.1 理论介绍
8.1.2 案例分析及编程
- _# C: f8 ~! S: X8 i8.1.3 方法评论
7 X7 |# I1 S/ g: L8.2 模糊综合评判
2 n/ J8 f# r& D/ R4 v8.2.1 理论介绍
: \0 U0 h8 }7 v8.2.2 案例分析
# o" Y; r/ O+ ]8.2.3 方法评论
$ {  w3 t! V" \1 v9 t6 ^8.3 模糊聚类分析
8.3.1 理论介绍
8.3.2 方法评论
9 P4 n4 ?* l9 K( r+ g8.4 模糊线性规划
; ~+ Y; E2 t& Y8.4.1 理论介绍
8.4.2 案例分析
1 b4 u6 I: `0 ]) }8.4.3 方法评论

2 R9 z+ W' V" M" U* i. r6 I第9章 其他建模方法
9.1 神经网络
% |" v! r( u# `1 d( G2 J9.1.1 人工神经网络
9.1.2 BP神经网络
9.1.3 案例分析
( m' X, T/ E& M; G- t9.1.4 方法评论
% N$ o) |6 ~6 g  z* v9.2 计算机仿真
! e5 c& L( F) l" f" m* ?9.2.1 准备知识：随机数的产生
9.2.2 随机变量的模拟
6 G$ D' ?% n. w9.2.3 时间步长法
/ r) H9 }0 u. W% R. }- U0 D5 k9.2.4 事件步长法
' A) @0 [" K1 e* [) q  {: H- y9.2.5 蒙特卡罗模拟
9.2.6 应用举例
7 n  _3 ~9 _- n9 @. t! }9.2.7 方法评论
9.3 灰色系统
+ g( x, J  r8 w6 |9.3.1 理论介绍
9.3.2 案例分析
. ?2 S5 i4 ~* T7 Z9.3.3 方法评论
9.4 层次分析法
: {5 p  K4 m9 r; A2 \- s9.4.1 理论介绍
9.4.2 案例分析
+ C3 r' h: _( o$ q  K9.4.3 方法评论
参考文献

白曼青

确实蛮实用的，直接跨过基础的。

a3141592653589

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

下了看看