数学建模 原书第5版 数学建模教材 数学建模竞赛指导书 高校数学教材 华章 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] Frank R. Giordano等 著，叶其孝，姜启源 等 译

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店铺： 杰城图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111479529

商品编码：10466219021

包装：平装

丛书名： 华章数学译丛

开本：16开

出版时间：2014-10-01

用纸：胶版纸

页数：484

正文语种：中文

好的，这是一份图书简介，聚焦于与“数学建模”相关的其他领域和主题，避免提及您提供的特定教材信息。 --- 《优化算法与应用：从理论到实践的桥梁》 图书简介 在信息科学、工程设计、经济管理等多个领域，决策优化是解决复杂问题的核心。本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的优化理论与算法框架，重点关注如何将抽象的数学模型转化为可执行的计算策略，并应用于实际场景。 核心内容聚焦： 第一部分：基础理论与建模思维 本书首先建立了坚实的数学基础，涵盖线性代数、微积分在优化问题中的应用，以及凸优化理论的基础概念。我们强调“建模思维”的培养，即如何将现实世界的约束条件、目标函数转化为标准化的数学形式。 线性规划（LP）的深入探讨： 详细解析单纯形法（Simplex Method）的原理、计算步骤以及其在资源分配和成本最小化问题中的应用。同时，介绍内点法（Interior-Point Methods）作为求解大规模线性规划问题的现代有效工具。 非线性规划（NLP）概述： 探讨无约束优化和约束优化问题，重点介绍梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法（如BFGS），及其在参数估计和曲线拟合中的实际效果。 二次规划与二次约束二次规划（QCQP）： 这些是结构化问题，在控制系统和信号处理中至关重要。本书将详述KKT条件（Karush-Kuhn-Tucker Conditions）在这些问题中的应用。 第二部分：组合优化与离散决策 许多实际决策问题涉及离散变量，传统的微积分方法难以直接应用。本部分着重于处理这些组合优化难题。 图论基础与网络流： 深入讲解最短路径问题（Dijkstra, A 算法）、最大流/最小割定理（Ford-Fulkerson，Edmonds-Karp），以及最小生成树（Prim, Kruskal）。这些方法是物流配送、通信网络设计的基础。 整数规划（IP）与混合整数规划（MIP）： 介绍割平面法（Cutting Plane Methods）和分支定界法（Branch and Bound/Branch and Cut）的核心思想，展示如何精确求解排班、选址等高难度组合问题。 第三部分：启发式与元启发式算法 对于NP-hard的复杂问题，精确求解往往耗时过长。本书系统介绍了启发式和元启发式算法，这些方法提供高质量的近似解，能在合理时间内收敛。 局部搜索与禁忌搜索（Tabu Search）： 探讨如何设计有效的邻域结构和记忆机制，以跳出局部最优。 群体智能算法： 详细阐述遗传算法（Genetic Algorithms, GA）的交叉、变异、选择机制，及其在参数寻优中的应用。同时，介绍粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）和蚁群优化（Ant Colony Optimization, ACO）的群体协作原理。 模拟退火（Simulated Annealing, SA）： 借鉴物理退火过程，介绍温度调度策略，以平衡探索性与开发性。 第四部分：现代计算与软件实践 理论必须与实践相结合。本部分侧重于如何在主流编程环境中实现和应用上述算法。 编程实现与工具链： 重点介绍使用Python（结合SciPy、CVXPY库）以及MATLAB进行模型构建和求解的实战技巧。对于大规模工业问题，简要介绍商业求解器（如Gurobi, CPLEX）的接口使用方法。 案例分析： 结合实际工程案例，包括供应链优化、投资组合风险管理、交通流量控制等，展示从问题定义、模型建立到算法选择、结果验证的全过程。 读者对象： 本书适合于计算机科学、运筹学、工业工程、应用数学专业的本科高年级学生和研究生。同时，对于需要利用优化技术解决实际生产和管理难题的工程师、数据科学家和研究人员而言，也是一本极具参考价值的工具书。本书通过严谨的数学推导和丰富的实例，旨在帮助读者建立起一座连接抽象数学世界与实际工程应用的坚实桥梁。 --- 《高级统计推断与机器学习模型评估》 图书简介 在数据驱动的时代，从观测数据中提取可靠的结论和构建具有泛化能力的预测模型，是统计学和机器学习交叉领域的核心任务。本书致力于为读者提供一套严谨的、超越基础应用层面的高级统计推断框架，并深入探讨现代机器学习模型的稳健性评估方法。 第一部分：现代统计推断的基石 本部分着重于对经典统计推断方法的深入剖析，并引入应对复杂数据结构和高维挑战的现代工具。 渐近理论的再认识： 详细探讨中心极限定理（CLT）、大数定律（LLN）在高维参数估计中的局限性，并引入高效的Bootstrap和Jackknife重采样技术，用于构建稳健的置信区间和检验统计量，特别是针对非正态或异方差数据。 广义线性模型（GLM）的深度应用： 不仅覆盖逻辑回归和泊松回归，更着重于Gamma回归、多项式分布模型的推导和应用。重点解析偏差（Deviance）和信息准则（AIC/BIC）的统计学意义，以及模型选择中的偏差-方差权衡。 非参数统计推断： 介绍检验模型分布假设的敏感性。详述秩检验（如Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验）的原理，以及核密度估计（Kernel Density Estimation, KDE）在探索性数据分析中的应用。 第二部分：高维数据与正则化方法 面对特征数量远超样本量（$p gg n$）的现代数据集，传统的最小二乘法失效。本部分系统梳理处理高维共线性和模型稀疏性的关键技术。 缩减方法（Shrinkage Methods）： 深入剖析岭回归（Ridge Regression）中L2范数惩罚项的几何意义和对协方差矩阵特征值的处理。重点讲解Lasso回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）如何实现变量选择，并通过Oracle性质的讨论，评估其选择的有效性。 弹性网络（Elastic Net）： 结合Ridge和Lasso的优势，讨论其在处理高度相关特征组时的性能优势。 凸优化在正则化中的作用： 从凸优化视角解读这些方法的求解过程，理解惩罚函数对解空间的影响。 第三部分：机器学习模型的稳健性与评估 本书超越了简单的准确率（Accuracy）指标，深入探究模型泛化能力和性能评估的统计严谨性。 交叉验证的深入机制： 详细比较K折交叉验证、留一法（LOOCV）的偏差与方差特性。引入稳健的评估技术，如蒙特卡洛交叉验证。 模型选择的统计检验： 讲解如何使用统计检验（如Paired t-test, McNemar's Test）来比较两个不同模型的性能差异是否具有统计显著性，避免仅凭指标数值做出错误决策。 超越点估计的推断： 讨论如何利用Bootstrap或其他技术为预测结果构建置信区间，量化模型预测的不确定性。 第四部分：时间序列与依赖结构推断 对于具有时间依赖性的数据，标准的独立同分布（i.i.d.）假设不再成立。本部分提供分析此类数据的统计工具。 时间序列的平稳性与自相关： 介绍平稳性检验（ADF检验）和自相关函数（ACF/PACF）的计算与解释。 ARMA/ARIMA模型的构建与诊断： 详细阐述如何通过识别图（Identification Plot）来确定模型的阶数，以及残差诊断的统计标准。 广义时间序列模型： 介绍GARCH模型族在金融波动率建模中的应用，以及如何进行条件异方差性的推断。 特色与面向： 本书的特点在于其对统计严谨性的坚持，要求读者具备扎实的概率论和基础线性代数知识。它不仅教授“如何使用”算法，更侧重于解释“为什么”这些算法在统计学意义上是合理的，以及在何种数据条件下它们可能失效。本书适合于希望从数据分析师晋升为高级数据科学家，或从事计量经济学、生物统计学研究的研究人员。 ---

评分☆☆☆☆☆

作为一名高校的教师，我一直在寻找一本能够系统化、现代化地引导学生进入数学建模领域的优秀教材。这本第五版《数学建模》无疑是我的首选推荐。它的内容更新非常及时，紧跟时代脉搏。我注意到书中引入了一些与当前热点问题紧密相关的模型，例如数据拟合中的机器学习思想的初步应用、基于Agent的建模理念等，这使得教材内容保持了旺盛的生命力，避免了传统教材的老旧感。对于教学组织者而言，这本书的结构设计非常灵活，可以根据课程需求灵活取舍。我们可以选择其中几章进行深入讲解，也可以将其作为学生课后自学和竞赛准备的参考资料。其最大的优点在于，它成功地培养了一种“问题导向”的学习氛围。学生不再是被动地接受知识点，而是被引导着去思考如何利用已有的数学工具去攻克现实中的“拦路虎”。这种教学模式，远比传统的“公式-例题”模式更能培养学生的创新能力和解决复杂问题的综合素质。这本书真正做到了理论与实践、知识与能力培养的完美统一。

评分☆☆☆☆☆

作为一个已经参加过几次数学建模比赛的“老手”，我发现很多市面上的教材往往侧重于介绍某几种特定的模型工具，但对于“如何应对一个全新的、从未见过的赛题”却着墨不多。这本书的独特之处就在于，它不仅仅是工具箱，更像是施工指南。它花了大量的篇幅来讨论建模过程中那些“软技能”，比如如何高效地进行文献调研，如何与队友进行有效的沟通和分工，以及在有限的时间内如何快速确定模型的方向和边界。我尤其欣赏它对“模型评价与修正”这一环节的重视。很多初学者往往在得出第一个解后就沾沾自喜，但这本书反复强调，第一次得到的模型很可能是有缺陷的，关键在于根据现有数据或逻辑反馈进行迭代优化。书中提供了一套系统的评估标准，比如模型的稳定性、可解释性、预测精度等，并举例说明了如何通过引入新的约束条件或改变核心假设来提升模型的鲁棒性。这种强调实践和迭代的思想，对于准备参加高水平竞赛的队伍来说，简直是至关重要的“内功心法”。它教会我的不是解题的套路，而是面对复杂系统时的科学思维方式。

评分☆☆☆☆☆

这本《数学建模》教材，尤其是第五版，对于我这种刚刚接触建模的工科生来说，简直是打开了新世界的大门。我记得最开始接触数学建模竞赛的时候，面对一大堆复杂的实际问题，脑子里一片空白，不知道从何下手。这本书最棒的地方就在于，它不是那种干巴巴的纯理论堆砌，而是非常注重“建模思想”的培养。它用大量贴近现实的案例，比如交通流量的优化、疾病传播的预测等等，手把手地教你如何将一个模糊的现实问题转化为可以用数学语言描述的数学模型。每一个步骤都讲解得非常细致，从问题分析、模型假设、变量选取，到最终的求解和结果验证，逻辑链条清晰可见。尤其是关于“模型假设”那部分，作者强调了在建模过程中，任何模型都是对现实的简化和抽象，不同假设会导致不同模型，这种辩证的看待问题的态度，让我深刻理解到数学建模的精髓不在于找到一个“完美”的公式，而在于找到一个“适用”且“合理”的工具来解决特定场景的问题。书中还穿插了大量的实例分析，这些案例的难度和深度恰到好处，既能让人感受到建模的魅力，又不会因为过于深奥而产生畏难情绪。这本书的结构安排也十分合理，从基础的线性规划、非线性规划，到微分方程模型、图论模型，循序渐进，让人感觉学习的每一步都是扎实的积累。

评分☆☆☆☆☆

我是一名数学系的本科生，原本对应用数学一直抱有一种敬而远之的态度，觉得那更偏向于工程应用，与纯粹的数学之美有所区别。然而，阅读这本第五版《数学建模》后，我的看法彻底被颠覆了。它成功地在严谨的数学推导和生动的实际应用之间架起了一座坚实的桥梁。书中对于一些经典模型的数学基础讲解得非常到位，绝不是简单地罗列公式，而是深入剖析了定理背后的数学原理，例如最小二乘法的几何意义、动态规划的贝尔曼方程的推导等等。这种深度，足以满足我们数学专业学生对理论深究的需求。更令人称道的是，每一次数学原理的引入，都紧密地服务于解决某个实际问题。比如，讲解矩阵分析时，它立刻会用主成分分析（PCA）来解释如何对高维数据进行降维，而不是停留在矩阵运算层面。这让我意识到，数学的强大之处，正在于它能以最简洁的语言描述最复杂的现实。这本书的排版和示例代码（虽然主要是伪代码或MATLAB/Python的思路描述）也十分清晰，使得理论和实践的结合异常顺畅，极大地激发了我利用数学工具解决实际问题的热情。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实用性简直无与伦比，尤其是对于渴望在数学建模竞赛中取得突破的读者。我之前参加的比赛中，很多队伍失败的原因并非数学基础不够，而是因为在时间压力下，没能快速准确地选择合适的工具包。这本书的广度和深度恰到好处地解决了这个问题。它覆盖了从传统的优化、统计模型，到更现代的时间序列分析、模糊数学乃至一些基础的网络科学模型，提供了一个非常全面的“工具预览”。更为关键的是，它对于如何选择工具给出了明确的指导原则。比如，在面对不确定性问题时，何时应该使用概率统计模型，何时更适合用信息论或模糊集理论，书中通过对比不同模型的适用范围和局限性，帮助读者快速做出判断。这种“决策树”式的指导，在比赛的实战中是无价的。我甚至会把这本书当作一本参考手册来翻阅，当遇到一个新场景时，立刻就能联想到书中对应的模型范例，这大大缩短了我们的前期摸索时间，让我们能把精力更多地投入到模型的细节优化和程序实现上，效果立竿见影。

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从离散建模和连续建模两部分介绍整个建模过程的原理

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一星都不想给 tm的寄快递寄了9天 我也是醉了

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