數學建模教程/高等學校數理類基礎課程“十二五”規劃教材 epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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編輯推薦

　　1.融數學方法、數學實驗和數學軟件於一體
　　2.主要內容包括基本方法建模、差值擬閤方法、數學規劃方法、微分方程方法、圖論方法、隨機方法、模糊數學方法、灰色係統方法和現代優化算法等
　　3.對每種建模方法《數學建模教程/高等學校數理類基礎課程“十二五”規劃教材》都從數學原理、軟件實現、應用案例三個方麵加以介紹
　　4.所有例題均配有MATLAB或Lingo源程序，程序設計簡單精煉，思路清晰，注釋詳盡

內容簡介

　　《數學建模教程/高等學校數理類基礎課程“十二五”規劃教材》作者把多年數學建模課程教學、數學建模競賽培訓經驗與一般理工科院校的學生實際相結閤，重點介紹瞭常用的數學建模方法�蹦諶蒞�括數學建模概論、初等建模方法、差值擬閤方法、數學規劃方法、微分方程方法、圖論方法、不確定信息處理方法、常用統計與隨機分析方法及現代優化方法等。
　　《數學建模教程/高等學校數理類基礎課程“十二五”規劃教材》將數學模型、數學方法和數學軟件通過實際案例有機地結閤在一起，對每種建模方法都從數學原理、軟件實現、應用案例三個方麵加以介紹，使得讀者不僅瞭解每種建模方法的基本理論和應用領域，還能夠藉助數學軟件將此方法應用於實踐�倍琳咧恍杈弑父叩仁�學、綫性代數和概率統計方麵的基礎知識便可以閱讀，學習《數學建模教程/高等學校數理類基礎課程“十二五”規劃教材》。
　　《數學建模教程/高等學校數理類基礎課程“十二五”規劃教材》可作為高等院校理工科各專業本科生、研究生數學建模課程的教材，也可作為大學生參加各類數學建模競賽的培訓教材以及科研工作者和工程人員的參考用書。

作者簡介

　　隋樹林，青島科技大學理學院，院長，教授，教授，博士，碩士研究生導師，1977年參加工作，曾任計算機係主任、自動化與電子工程學院院長。現任數理學院院長，中國計算機用戶協會便攜機分會理事，山東省自動化學會教學工作委員會副主任委員，山東省自動化學會常務理事，山東高校計算機教學研究會常務理事，山東省運籌學會理事，國防工業齣版社《電子信息與電氣學科“十一五”研究生規劃教材》編審委員會委員，青島市計算機學會理事，青島市人事局職稱考試教材編寫委員會主任，青島科技大學學術委員會委員，青島科技大學學報編委。擔任《電子學報》、《係統仿真學報》、IFAC等權威學術刊物與會議的審稿人。
　　主要從事最優化理論及其算法、數學建模與計算機應用、深空探測與自主導航等方麵的研究工作，曾多次獲校級“教學效果優秀奬”、“教學研究效果奬”一、二等奬、“優秀共産黨員”、山東省教學管理先進工作者等稱號。發錶學術論文100多篇，編寫教材6本。主持完成或作為主要參與人員完成國傢863課題子課題5項、國傢傑齣青年基金1項、北京市自然科學基金1項，山東省自然科學基金4項，山東省教委立項1項，較大橫嚮科研項目多項。
　　科研立項以及獲奬情況：
　　1.幾何規劃分解算法，山東省自然科學基金（93～95）
　　2.幾何規劃快速算法，山東省自然科學基金（96～99）
　　3.高性能輪胎的研究，山東省自然科學基金（98～01）
　　4.工科數學教學內容和課程體係的改革，山東省教委立項（98～99）
　　5.青島海泊河汙水處理廠新型監控係統，市科委（2000～2001）
　　6.深空探測器自主導航技術，國傢高技術研究發展計劃（863計劃）子課題，60萬元，2004.9-2005.6，課題編號：2004AA735080-5。
　　7.智能脈診儀的研究與開發，淄博金匯醫療設備有限公司，50萬元，2005-2007。
　　8.現代城市綜閤交通網絡設計的優化模型算法設計及軟件開發，國傢傑齣青年基金，80萬元，批準號：70225005，2003.1-2006.12，負責內容：模型研究與算法設計。
　　9.北京市物流網絡設施與庫存控製問題研究，北京市自然科學基金，批準號：9042006，2004.5-2006.12，負責內容：信息調研與網絡規劃。
　　10.深空探測器自主導航仿真係統測試，國傢高技術研究發展計劃子課題（863計劃），20萬元，2004.12-2005.6，課題編號：2004AA735080-5。
　　11.深空探測器自主導航與控製半實物仿真研究，國傢高技術研究發展計劃子課題（863計劃），20萬元，2005.9-2006.6，課題編號：（2005AA735080-2）
　　33.BTS電池測試係統上位機監控軟件係統，迪卡龍（青島）電子有限公司，6萬元，2006.4-2006.12
　　12.膠片冷卻水控製係統研發，高校電腦公司，3萬元，2005.6-2005.12
　　13.進口地毯後整生産綫控製係統恢復運行項目，陽信裕川織品有限公司，25萬元，2006.8-2007.2
　　14.智能型數據采集係統的研製與開發，東營宏恩石油科技有限責任公司，9萬元，2007.3-2008.2
　　15.新型換能器基陣接口部件的開發，九江恒勝船舶通導設備科技有限公司，10萬元，2006.1-2008.12
　　16.深空探測器自主導航與控製半實物仿真研究，國傢高技術研究發展計劃子課題（863計劃），18萬元，2006.07-2007.06，課題編號：2005AA735080-3。
　　17.2007年獲山東省高校優秀科研成果奬三等奬
　　18.1996——2001年全國大學生數學建模競賽，青島化工學院組隊參賽，全國一等奬一項，全國二等奬一項，獲山東省一等奬、二等奬若乾項
　　19.1999年獲山東省教學管理先進工作者稱號。
　　20.TRUEBASIC語言程序設計教程，獲青島化工學院首批優秀教材一等奬，21.2001年青島科技大學，教學成果奬一等奬

內頁插圖

目錄

第1章 數學建模概論
1.1 什麼是數學模型
1.2 數學模型的特點和分類
1.3 數學建模的基本方法和步驟
1.4 數學建模能力的培養
習題

第2章 初等建模方法
2.1 平衡法建模
2.2 比例方法建模
2.3 構造分析方法建模
2.4 層次分析法
2.4.1 層次分析法介紹
2.4.2 層次分析法的應用
習題

第3章 插值擬閤方法
3.1 插值問題
3.1.1 插值問題介紹
3.1.2 插值方法的Matlab實現
3.1.3 應用實例
3.2 數據擬閤
3.2.1 擬閤問題介紹
3.2.2 擬閤問題的Matlab實現
3.2.3 應用實例
習題

第4章 數學規劃方法
4.1 綫性規劃
4.1.1 問題的提齣
4.1.2 模型建立
4.1.3 模型求解
4.1.4 應用實例
4.2 非綫性規劃
4.2.1 問題的提齣
4.2.2 模型建立
4.2.3 模型求解
4.2.4 應用實例
4.3 整數規劃
4.3.1 問題的提齣
4.3.2 模型的建立與求解
4.3.3 應用實例
4.4 目標規劃
4.4.1 問題的提齣
4.4.2 目標規劃的基本概念
4.4.3 目標規劃模型的建立
4.4.4 目標規劃的一般模型
4.4.5 求解目標規劃的序貫式算法
4.4.6 目標規劃模型的實例
習題

第5章 微分方程方法
5.1 常微分方程模型
5.1.1 常微分方程基本知識
5.1.2 微分方程建模的主要方法及步驟
5.1.3 應用實例
5.2 偏微分方程模型
5.2.1 偏微分方程基本知識
5.2.2 偏微分方程的Matlab實現
5.2.3 應用實例
5.3 差分方程模型
5.3.1 差分方程介紹
5.3.2 應用實例
習題

第6章 圖論方法
6.1 圖的基本概念
6.1.1 無嚮圖
6.1.2 有嚮圖
6.1.3 完全圖與二分圖
6.1.4 子圖
6.1.5 連通圖
6.1.6 頂點的度
6.1.7 圖的矩陣錶示
6.2 樹
6.2.1 樹及其性質
6.2.2 圖的支撐樹
6.2.3 最小支撐樹
6.3 最短路問題
6.3.1 Dijkstra算法
6.3.2 Dijkstra算法的Matlab程序
6.3.3 floyd算法
6.3.4 floyd算法的Matlab程序
6.4 網絡最大流與最小費用最大流問題
6.4.1 網絡最大流問題
6.4.2 最小費用最大流問題
6.5 最佳匹配問題
6.5.1 基本概念
6.5.2 最大匹配的匈牙利算法
6.5.3 最大權匹配的庫恩·曼剋萊斯（Kuhn Munkers）算法
6.6 Euler圖和Hamilton圖
6.6.1 基本概念
6.6.2 中國郵遞員問題
6.6.3 旅行商（TSP）問題
習題

第7章 不確定信息處理方法
7.1 模糊數學的基本概念
7.1.1 模糊集閤和隸屬度的概念
7.1.2 確定隸屬函數的一般步驟和方法
7.1.3 模糊關係和模糊矩陣的概念
7.2 模糊聚類模型
7.2.1 預備知識
7.2.2 模糊聚類分析的步驟
7.3 模糊綜閤評判模型
7.3.1 單因素的模糊評價
7.3.2 多目標的模糊評價
7.3.3 多層次模糊綜閤評價方法
7.3.4 應用實例
7.4 灰色係統的基本概念
7.4.1 灰數的概念及運算
7.4.2 灰色關聯分析
7.4.3 灰色生成數列
7.4.4 灰色模型
7.5 灰色預測
7.5.1 灰色預測的方法
7.5.2 應用實例
習題

第8章 常用統計與隨機分析方法
8.1 常用統計方法
8.1.1 綫性與非綫性迴歸
8.1.2 主成分分析
8.1.3 方差分析
8.2 馬爾可夫過程
8.2.1 隨機過程
8.2.2 馬爾可夫鏈
8.3 濛特卡洛方法
8.4 隨機決策
8.4.1 決策模型
8.4.2 風險型決策
8.4.3 完全不確定型決策
習題

第9章 現代優化方法
9.1 模擬退火算法
9.1.1 模擬退火算法介紹
9.1.2 模擬退火算法的Matlab實現
9.1.3 應用實例：飛機航路規劃問題
9.2 遺傳算法
9.2.1 遺傳算法介紹
9.2.2 遺傳算法的Matlab實現
9.2.3 應用實例：飛機航路規劃問題
9.3 人工神經網絡
9.3.1 BP神經網絡介紹
9.3.2 BP神經網絡Matlab工具箱
9.3.3 組建神經網絡的注意事項
9.3.4 應用實例：公路運量預測問題
習題

參考文獻

前言/序言

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