数学建模算法与应用及习题解答套装(第2版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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司守奎，孙兆亮主编 著

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店铺： 文轩网少儿专营店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118100372

商品编码：12067321399

出版时间：2015-04-01

数学建模算法与应用及习题解答套装 作  者:司守奎,孙兆亮 主编 著作 等 定  价:81 出 版 社:国防工业出版社 出版日期:2015年04月01日 页  数:476 装  帧:平装 ISBN:9787118100372 ●暂无

内容简介

《数学建模算法与应用习题解答(第2版)/数学建模系列丛书》
本书共分15章,内容包括数学建模概论，初等模型，微分方程模型，种群生态学模型，线性规划模型，非线性规划模型，层次分析模型，随机模型，动态规划模型，图论模型，*短路模型，网络流模型，数学建模竞赛案例选讲，MATLAB软件使用简介，LINDO软件和LINGO软件使用简介等。

《数学建模算法与应用及习题解答套装(第2版)》图书简介 一、 核心内容概述 《数学建模算法与应用及习题解答套装(第2版)》是一套旨在系统性地介绍数学建模基本理论、核心算法，并提供大量实践性应用案例及详细习题解答的专业工具书。本套装力求以清晰的逻辑、丰富的实例，帮助读者掌握将实际问题转化为数学模型，并运用数学方法进行分析、求解和优化的能力。套装内容紧密围绕数学建模的“建模——求解——分析——应用”全流程展开，旨在培养读者的创新思维、实践能力和解决复杂问题的综合素养。 二、 目标读者与适用范围 本套装适合高等院校本科生、研究生，特别是数学、统计学、计算机科学、工程类、经济学、管理学等专业的学生。同时也面向从事科研、工程技术、数据分析、风险评估、决策支持等领域的专业人士，以及对数学建模感兴趣的自学者。对于准备参加各类数学建模竞赛（如“高教社杯”全国大学生数学建模竞赛、MCM/ICM等）的学生而言，本套装更是不可多得的实战指导。 三、 上册：数学建模算法与应用 （一） 数学建模基础理论与方法 1. 引言与建模思想： 什么是数学建模？ 深入阐述数学建模的定义、意义、基本思想和重要性。从宏观层面理解数学建模在科学研究、工程实践和社会发展中的独特价值。 建模的构成要素： 详细介绍数学模型的组成部分，包括研究对象、假设条件、数学表达式、参数和变量等。 建模的基本步骤： 系统梳理和讲解数学建模的通用流程，即“明确问题——分析问题——选取工具——建立模型——求解模型——检验模型——优化模型——解释模型——应用模型”。强调各步骤之间的关联性与迭代性。 模型分类与评价： 介绍不同类型的数学模型（如描述性模型、预测性模型、优化模型、仿真模型等），并探讨评价模型好坏的标准，如精确性、简洁性、适用性、鲁棒性等。 2. 数学模型的基本方法： 函数模型： 讲解如何利用函数关系来描述变量之间的相互作用，包括线性函数、非线性函数、指数函数、对数函数、周期函数等。 图论模型： 介绍图论的基本概念（顶点、边、路径、连通性等），以及如何利用图模型解决路径问题、网络流问题、匹配问题等。 优化模型： 深入讲解各种优化技术，包括线性规划、整数规划、非线性规划、多目标规划等，以及与之相关的算法。 概率统计模型： 阐述如何运用概率论和数理统计的工具来处理随机性和不确定性问题，包括随机变量、概率分布、假设检验、回归分析、方差分析等。 仿真模型： 介绍模拟仿真技术，如蒙特卡洛方法、离散事件仿真等，用于分析复杂系统在不同条件下的行为。 微分方程模型： 讲解如何使用微分方程来描述系统随时间或空间的变化规律，如人口增长模型、传染病模型、物理过程模型等。 （二） 核心数学建模算法与技术 1. 优化算法： 线性规划： 详细介绍单纯形法、内点法等求解线性规划问题的方法，并讲解其在资源分配、生产计划等领域的应用。 整数规划： 探讨割平面法、分支定界法等解决整数规划问题的技术，以及在组合优化问题中的应用。 非线性规划： 介绍梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等求解非线性规划问题的算法，并分析其在参数估计、工程设计等方面的作用。 动态规划： 深入讲解动态规划的思想、基本要素（最优子结构、重叠子问题）和算法设计，以及在最短路径、背包问题、生产调度等经典问题上的应用。 2. 统计建模与推断： 回归分析： 涵盖一元线性回归、多元线性回归、非线性回归、逻辑回归等，重点讲解模型拟合、参数估计、假设检验、预测与诊断。 时间序列分析： 介绍平稳时间序列、ARIMA模型、季节性模型等，用于时间序列数据的预测与分析。 聚类与分类： 讲解K-means、层次聚类、DBSCAN等聚类算法，以及贝叶斯分类器、支持向量机（SVM）、决策树等分类算法，用于数据挖掘和模式识别。 主成分分析（PCA）与因子分析： 介绍降维技术，用于处理高维数据，提取关键信息。 3. 微分方程的数值解法： 常微分方程（ODE）的数值解： 讲解欧拉法、改进欧拉法、Runge-Kutta方法等，用于求解一阶和高阶常微分方程。 偏微分方程（PDE）的数值解： 介绍有限差分法、有限元法等基本思想，用于处理涉及多个自变量的方程。 4. 仿真技术： 蒙特卡洛方法： 详细介绍基于随机抽样的模拟方法，用于估计复杂概率、积分，以及在风险分析、金融建模等领域的应用。 离散事件仿真： 讲解如何对具有离散事件的系统进行建模和仿真，常用于排队系统、生产流程等分析。 （三） 数学建模的典型应用案例 1. 优化类问题： 资源分配模型： 例如，如何最优地分配有限的生产资源以最大化利润。 生产与调度模型： 例如，如何安排生产计划以最小化成本或交货时间。 路径选择模型： 例如，车辆路径问题、旅行商问题及其变种。 组合优化模型： 例如，选址问题、人员分配问题。 2. 预测与评估类问题： 经济预测模型： 利用时间序列分析或回归模型预测股票价格、GDP增长等。 环境污染预测模型： 运用微分方程或统计模型预测污染物扩散。 系统可靠性评估模型： 结合概率统计方法评估设备或系统的故障概率。 市场需求预测模型： 利用回归或机器学习模型预测商品销量。 3. 评价与决策类问题： 层次分析法（AHP）模型： 用于多准则下的决策分析。 灰色关联分析模型： 用于分析变量之间的关联程度，尤其适用于数据量较少的情况。 主观评价模型： 结合专家意见和定量数据进行综合评价。 4. 系统仿真类问题： 交通流量仿真： 模拟城市交通网络的运行状况，优化信号灯配时。 排队系统分析： 评估银行、医院等服务系统的服务效率和顾客等待时间。 生态系统演化仿真： 模拟物种数量变化、生态平衡等。 （四） 计算机实现与工具 简要介绍常用的数学建模软件和编程语言，如MATLAB、Python（NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-learn）、R、LINGO、LPSOLVE等，以及如何利用它们实现模型的求解与可视化。 四、 下册：数学建模算法与应用习题解答 （一） 结构与内容 本册作为上册《数学建模算法与应用》的配套习题解答，旨在巩固和深化读者对模型方法和算法的理解。其内容结构与上册相呼应，对上册中出现的各类模型问题提供详尽的解题思路、步骤和最终答案。 （二） 重点与亮点 1. 题目覆盖全面： 包含大量来自各类数学建模竞赛、教材配套练习以及实际应用场景的经典题目，覆盖优化、预测、评价、仿真等所有模型类型。 2. 解题思路清晰： 针对每个题目，首先会引导读者分析题意，明确建模目标，识别关键信息，并提出可能的建模方向和方法。 3. 模型构建详尽： 详细展示如何根据问题建立数学模型，包括做出合理的假设、定义变量、列出约束条件、确定目标函数或方程。 4. 算法选择与应用： 明确指出适合求解该模型的算法，并详细讲解算法的应用过程，包括参数设置、迭代步骤等。 5. 程序代码示例（可选）： 部分题目会提供用MATLAB或Python等语言实现的求解代码，方便读者进行计算验证和学习。 6. 结果分析与解释： 不仅提供计算结果，更重要的是对结果进行深入分析，解释其数学意义和实际含义，以及模型的优缺点和局限性。 7. 多种解法探讨（部分）： 对于一些复杂问题，可能会提供不止一种解法，帮助读者拓展思路，比较不同方法的优劣。 8. 常见错误提示： 针对解题过程中容易出现的误区和错误，进行提示和纠正。 9. 竞赛经验分享： 结合解题过程，融入一些数学建模竞赛的解题技巧和注意事项。 （三） 价值与作用 检验学习效果： 通过独立完成习题，检验读者对模型理论和算法的掌握程度。 深化理解： 详细解答过程有助于读者理解抽象的理论如何应用于具体问题。 培养解题能力： 通过模仿和实践，学习如何分析问题、构建模型、选择算法、解释结果。 提高建模水平： 借鉴优秀解题范例，学习更巧妙、更有效的建模方法。 备考利器： 是参加各类数学建模竞赛的必备辅导材料，能显著提升参赛选手的实战能力。 五、 套装特色与优势 1. 理论与实践高度结合： 上册系统阐述理论，下册通过海量习题及其详尽解答进行实践巩固，形成完整的学习闭环。 2. 内容体系完整： 覆盖数学建模的入门、核心方法、进阶算法及广泛应用，为读者构建一个全面而深入的学习体系。 3. 案例丰富多样： 选取的应用案例贴近实际，涵盖工、农、医、经、管、文、理、法等多个学科领域，展现数学建模的强大生命力。 4. 解答详细易懂： 习题解答不仅给出答案，更侧重于展示完整的解题思路和过程，便于读者理解和模仿。 5. 紧跟时代发展： 涵盖近年来数学建模领域的新发展和热点问题，使读者掌握最新的建模技术和思想。 6. 适合不同层次读者： 无论是初学者还是有一定建模基础的读者，都能从中获得启发和提升。 六、 总结 《数学建模算法与应用及习题解答套装(第2版)》是一套集理论讲解、方法介绍、算法剖析、应用探索与实践演练于一体的综合性学术与技术工具书。本套装以其严谨的理论体系、丰富的应用案例、精妙的算法解析和详实的习题解答，为读者提供了通往数学建模领域的清晰路径和坚实支撑，必将成为广大师生和从业者在探索数学建模世界中不可或缺的良师益友。

评分☆☆☆☆☆

“数学建模算法与应用及习题解答套装(第2版)”这个书名，给我一种非常完整和实用的感觉。我一直觉得，数学建模是一门需要理论与实践紧密结合的学科。仅仅了解模型和算法是不够的，更重要的是如何将它们应用于解决实际问题。这本书的“算法与应用”部分，听起来就非常吸引人，我希望它能涵盖各种常用的数学建模方法，并且通过具体的案例来展示这些方法是如何在现实世界中发挥作用的。比如，在经济学、工程学、管理科学等领域，有哪些经典的应用范例？这本书是否会详细介绍这些案例的建模过程，以及所采用的算法？更让我兴奋的是“习题解答套装”的出现。我非常看重练习的重要性，但很多时候，光有习题没有解答，或者解答过于简略，都很难真正帮助到学习者。我期待这套解答能够提供详细的解题步骤和思路，帮助我理解每一步的逻辑，从而加深对知识的掌握，并提高独立解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

"数学建模算法与应用及习题解答套装(第2版)" 这个书名，给我一种非常扎实和全面的感觉。我之前也接触过一些数学建模的书籍，但往往要么偏重理论，要么偏重某个领域的应用，很少有一本书能做到如此均衡。尤其是“算法”和“应用”并重的描述，让我觉得这本书的内容会非常丰富，能够满足不同读者的需求。我个人比较关注数学建模在实际问题中的应用，比如如何利用数学模型来预测市场趋势，如何优化生产流程，或者如何分析疫情传播等。我希望这本书能够提供一些接地气的案例，并且详细介绍在这些案例背后所使用的具体算法和建模思路。而“习题解答套装”的存在，则让我对这本书的实用性充满了信心。很多时候，我们在学习新知识的时候，最容易卡在习题环节，因为自己做的可能不对，又找不到人指导。如果有一套详细的习题解答，可以帮助我们及时发现问题，纠正错误，并理解解题的关键点，这无疑会大大提高学习的效率和效果。

评分☆☆☆☆☆

这套书的名字，"数学建模算法与应用及习题解答套装(第2版)"，勾起了我学习数学建模的强烈兴趣。我一直认为，数学建模是一门非常实用且具有挑战性的学科，它连接了理论数学与实际应用，能够帮助我们用数学的语言去理解和解决各种复杂问题。这本书的“应用”部分，我尤其期待，希望它能涵盖经济、工程、生物、管理等多个领域的经典案例，让我看到数学建模的强大生命力。同时，"算法"的提及也暗示了书中会对各种建模方法背后的计算原理和实现技巧进行深入探讨，这对于我来说至关重要，因为我希望不仅仅是停留在模型层面，更能理解算法的运作机制。而“习题解答套装”更是锦上添花，解决了我学习过程中最头疼的问题之一——如何有效练习并纠正错误。通常，一本好的教材，配上高质量的习题解答，能够极大地促进知识的内化和技能的提升。我设想这本书的习题会非常有代表性，能够覆盖书中介绍的各种算法和应用场景，并且解答会细致入微，引导我一步步地思考，最终掌握解决问题的完整思路。

评分☆☆☆☆☆

一看到“数学建模算法与应用及习题解答套装(第2版)”这个书名，我就被深深吸引住了。我一直在寻找一本能够系统介绍数学建模的教材，能够涵盖从基础理论到实际应用的全过程。这本书的“算法与应用”结合的定位，正是我所需要的。我希望它能深入浅出地讲解各种数学建模的常用算法，并展示这些算法在不同领域的实际应用案例，让我能够清晰地理解理论知识如何转化为解决实际问题的工具。例如，它是否会介绍如何使用优化算法解决资源分配问题，或者如何运用仿真技术来模拟复杂的系统行为？这些都是我非常感兴趣的内容。而且，“习题解答套装”的加入，更是让我感到惊喜。我一直认为，学习数学建模离不开大量的练习，而一套完善的习题解答，能够帮助我巩固所学知识，检验我的理解程度，并纠正我在解题过程中可能出现的错误。我期待这套习题解答能够详细解析每一道题的思路和步骤，让我能够举一反三，真正掌握数学建模的核心技能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字听起来就很有分量，"数学建模算法与应用及习题解答套装(第2版)"，一看就是那种既有理论深度，又能动手实践的经典教材。我最近正好在学习一些建模相关的知识，所以对它非常好奇。这本书的副标题“习题解答套装”尤其吸引我，这意味着它不仅会讲解复杂的模型和算法，还会提供详细的解题思路和过程，这对于我这种需要大量练习才能掌握知识的人来说，简直是福音。我一直觉得，理论学得再好，如果不能通过习题来巩固和检验，终究是空中楼阁。所以，一套完整的习题解答，能极大地提高学习效率，让我少走弯路。而且，“第2版”的字样也说明了这本书是经过不断打磨和更新的，相比第一版，肯定在内容上更加完善，反映了最新的研究进展和应用成果，这是我非常看重的。我期待这本书能够系统地介绍数学建模的各种主流算法，比如优化、仿真、统计分析等等，并结合实际应用场景进行讲解，让我能看到这些抽象的数学工具是如何解决现实世界中的各种问题的。比如，它是否会涉及如何构建模型、如何选择合适的算法、如何解释模型结果等等，这些都是我迫切想了解的。