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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0 u$ ]+ I! i1 R' ]$ q《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
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
: q& ^- t. \# v' Z# A! U4 `1.1.3 多元回归方法评价
4 h$ B% ~$ y3 [+ S1.2 聚类分析
' D5 k7 Y  k# k) ^: y! i" v! H1.2.1 聚类分析的一般步骤
- r& L# v( c5 |8 W1.2.2 聚类分析方法的评价
1.3 判别分析
0 [- U; Z# R9 p$ O& E5 D1.3.1 Baycs判别法的基本思想
1.3.2 Baycs判别法的一般步骤
) {9 K/ e" @9 y1.3.3 逐步判别法
# N( O( z0 J  {( _0 z8 Y1.3.4 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
5 k) W# e: h. z! C0 H7 U  k! H1.4.2 主成分分析的一般步骤
1 O+ b0 w5 d1 i& X1.4.3 主成分分析方法的评价
  p% K, ?' ~6 b: n) N7 f1.5 因子分析
0 ?. t0 r/ D% \' y1.5.1 因子分析概念
1.5.2 因子分析一般步骤
" m. m. s! _( z3 S( f" g. J1.5.3 因子分析方法评价
7 }2 ?$ k0 l  N, `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
1.6.3 典型相关分析方法评价
1 l- Z# H% b) m0 v7 \, S% @" ^. m
& Y7 b5 j: ^" e& r第2章 时间序列分析
) s" m# B6 c1 s9 C( G* k2.1 时间序列预处理
- y4 ^' ]+ }: h3 K* P  c4 R' ?2.1.1 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
# [2 ?( Q% M* i& F( b2.2.3 平稳序列建模
: I# ~5 X  D  E% L* p) r4 ?5 g5 U2.3 非平稳序列序列分析
6 d. U# u; j" ?2.3.1 差分运算
, s! [9 i1 `0 f0 `3 s3.3.2 ARIMA模型

第3章 数学规划
' {) p. V) }! x, W7 `3.1 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
% k# I; k$ Q. i( L3.2 非线性规划
4 r1 L* U2 E/ D0 E) @3.2.1 二次规划
. n+ t% l3 m) Q& Q3.2.2 一般非线性规划
5 c9 s; q8 V; c5 u9 ~5 `3.3 多目标规划
- B1 z2 V, Y/ v- Q/ R3.3.1 基本理论
! `5 d9 ~: V; O& a* d7 }* `3.3.2 多目标规划的常用解法
/ t, q5 l" O# ^8 s; G0 a5 d3.4 目标规划
5 [% Q5 \7 r1 V- m% `4 F  L( ]3.4.1 目标规划的数学模型
3.4.2 目标规划模型的求解

; t: @9 w1 _) f! ~' n) V+ c第4章 图论
4.1 图的基本概念
4 M( i% h2 K* S. J4.2 Dijkstra算法与Warshall-Ford算法
, G7 _+ b) s* V8 U4.2.1 Dijkstra算法与动态规划
# y. `; D: U0 Y) U1 v, z8 e4.2.2 Warshall-Ford算法
  d2 J5 I2 |, F$ q/ J1 \* N4.3 最小生成树
6 K7 X3 Q" _% w8 |4 u: f8 t4.4 TSP问题
4.5 着色问题
' @4 A" |  ^6 S0 B! C( P3 g, R4.6 最大流问题
) m- E7 w! T% B8 ]$ \0 ^7 J2 |; B4.7 最小费用流问题
, f) |+ F: ~* A+ E) U- ^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

+ l$ f- u8 l& l* Z第5章 动态规划与排队论
3 c6 y! L" U4 e) D5.1 动态规划
5.1.1 动态规划的最优原理及其算法
/ _, r" w2 T0 o5.1.2 动态规划模型举例
. G& g7 d  _- z. v5.2 排队论
5.2.1 基本概念
0 `' t5 k) P! X5.2.2 排队系统的描述
" @4 d0 d/ Z% ~3 H2 A1 h5.2.3 排队系统的描述符号与分类
8 @0 ]( X+ i7 K/ f& Z# @5.2.4 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
" r9 ]% e$ i9 U' ]9 @& P& g# Q( ^$ ?6.1.1 理论简介
8 p- J8 A! A4 I6.1.2 案例分析
6.1.3 评论、体会与展望
- O4 |- Y% e' z, F7 t, M6.2 蚁群算法
6.2.1 理论简介
. V2 w# S, c5 a( ]8 B6.2.2 案例分析
& p& j0 h: v9 E- x' v) `) y6.2.3 评论、体会与展望
6.3 其他优化算法简介
5 k* d2 S, `: @. R) {6.3.1 贪婪算法
  w5 L* K" A. _1 Y6.3.2 模拟退火算法
9 Y# I5 W' w+ J: O6.3.3 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
5 [1 }3 g! g+ v
/ e' B/ C1 F& A, `! W第7章 微分方程与差分方程模型
" x, v7 _' V- `; c0 D3 Y7.1 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
7 J% B# G% \- j" m+ V7.1.3 案例分析
3 `# B$ |, O) F0 S7.1.4 评论
4 c+ H" a! D  x$ t* w  T7.2 差分方程模型
7.2.1 模型的使用背景
" D! A/ ~5 B8 H  T6 L7.2.2 差分方程的理论和方法
7.2.3 案例分析

第8章 模糊数学
% o6 P, i6 w! f7 n; ~& i( {& [8.1 模糊模式识别
& W1 Q- x: f$ a- C3 j3 N/ W8.1.1 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
8.2.1 理论介绍
5 O( e& }& v- i6 }7 Y+ Z8.2.2 案例分析
8.2.3 方法评论
8.3 模糊聚类分析
8 @, [$ r2 o  W7 w% G4 z# j- `8.3.1 理论介绍
8.3.2 方法评论
" U% i) T% M0 ]3 A8.4 模糊线性规划
/ f4 A: T% l% h! {, ~8.4.1 理论介绍
8.4.2 案例分析
2 w" D6 K0 c2 q/ Z0 ^8.4.3 方法评论
# K8 e) E( J7 }0 m: v
第9章 其他建模方法
. R/ ^4 A* l) h0 S3 i' @7 Q9.1 神经网络
9.1.1 人工神经网络
9.1.2 BP神经网络
& m( u3 e/ `9 s- O" W) O! |! s& }9.1.3 案例分析
3 c" m& n* Q+ l0 }9.1.4 方法评论
0 w/ Q- D( a2 I' R! c1 r; ^7 D+ d( x9.2 计算机仿真
9.2.1 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
9.2.4 事件步长法
# V  x  c5 s6 {' a3 g9 B7 S% g9.2.5 蒙特卡罗模拟
9.2.6 应用举例
9.2.7 方法评论
9.3 灰色系统
: M1 n* n- P9 D- _, E! m( V9.3.1 理论介绍
9.3.2 案例分析
6 H& D' a: O, w' Y9.3.3 方法评论
9.4 层次分析法
/ z$ {" M+ y; R: I" j2 A9.4.1 理论介绍
9.4.2 案例分析
9.4.3 方法评论
0 [' L- w7 f$ D- S+ a' F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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