包邮 数学建模方法与分析(原书第4版)|3770773 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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美 Mark M Meerschaer 著，刘来福 黄海洋 杨淳 译

图书标签:

• 数学建模
• 算法
• 优化
• 统计分析
• 运筹学
• 仿真
• 模型分析
• 高等教育
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• 数学

店铺： 互动创新图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111485698

商品编码：27156036997

丛书名： 华章数学译丛

出版时间：2015-01-01

书[0名0]：	数[0学0]建模方[0法0]与分析(原书[0第0]4版)|3770773
图书定价：	59元
图书作者：	(美)Mark M.Meerschaert
出版社：	[1机1] 械工业出版社
出版日期：	2015/1/1 0:00:00
ISBN号：	9787111485698
开本：	16开
页数：	0
版次：	4-1

作者简介

Mark M．Meerschaert，美[0国0]密歇根州立[0大0][0学0]概率统计系教授。他曾在密歇根[0大0][0学0]、英格兰[0学0]院、内华达[0大0][0学0]、[亲斤]西兰达尼丁Otago[0大0][0学0]执教，讲授过数[0学0]建模、概率、统计[0学0]、运筹[0学0]、偏微分方程、地下水及地表水水文[0学0]与统计物理[0学0]课程。他[0当0]前的研究方向包括无限方差概率模型的[0极0]限定理和参数估计、金融数[0学0]中的厚尾模型、用厚尾模型及周期协方差结构建模河水流、医[0学0]成像、异常扩散、连续时间随 [1机1] 游动、分数次导数和分数次偏微分方程、地下水流及运输。

内容简介

《数[0学0]建模方[0法0]与分析(原书[0第0]4版)》系统介绍数[0学0]建模的理论及应用，作者将数[0学0]建模的过程归结为五个步骤（即“五步方[0法0]”），并贯穿全书各类问题的分析和讨论中. 书中阐述了如何使用数[0学0]模型来解决实际问题，提出了在建立数[0学0]模型并且求解得到结论之后如何进行灵敏性和稳健性分析，此外，将数[0学0]建模方[0法0]与计算 [1机1] 的使用密切结合，不仅通过对每个问题的讨论给了很好的示范，而且配备了[0大0]量的习题. 《数[0学0]建模方[0法0]与分析(原书[0第0]4版)》适合作为高等院校相关课程的教材和参考书，也可供参加[0国0]内数[0学0]建模竞赛的人员参考.

目录

《数[0学0]建模方[0法0]与分析(原书[0第0]4版)》 译者序 前言 [0第0]一部分[0优0]化模型 [0第0]1章单变量[0优0]化 1.1五步方[0法0] 1.2灵敏性分析 1.3灵敏性与稳健性 1.4习题 1.5进一步阅读文献 [0第0]2章多变量[0优0]化 2.1无约束[0优0]化 2.2拉格朗日乘子 2.3灵敏性分析与影子价格 2.4习题 2.5进一步阅读文献 [0第0]3章[0优0]化计算方[0法0] 3.1单变量[0优0]化 3.2多变量[0优0]化 3.3线性规划 3.4离散[0优0]化 3.5习题 3.6进一步阅读文献 [0第0]二部分动态模型 [0第0]4章动态模型介绍 4.1定常态分析 4.2动力系统 4.3离散时间的动力系统 4.4习题 4.5进一步阅读文献 [0第0]5章动态模型分析 5.1特征值方[0法0] 5.2离散系统的特征值方[0法0] 5.3相图 5.4习题 5.5进一步阅读文献 [0第0]6章动态模型的模拟 6.1模拟简介 6.2连续时间模型 6.3欧拉方[0法0] 6.4混沌与分形 6.5习题 6.6进一步阅读文献 [0第0]三部分概率模型 [0第0]7章概率模型简介 7.1离散概率模型 7.2连续概率模型 7.3统计[0学0]简介 7.4扩散 7.5习题 7.6进一步阅读文献 [0第0]8章随 [1机1] 模型 8.1马尔可夫链 8.2马尔可夫过程 8.3线性回归 8.4时间序列 8.5习题 8.6进一步阅读文献 [0第0]9章概率模型的模拟 9.1蒙特卡罗模拟 9.2马尔可夫性质 9.3解析模拟 9.4粒子追踪 9.5分数阶扩散 9.6习题 9.7进一步阅读文献 后记 索引

编辑推荐

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好的，这是一份关于其他图书的详细简介，不包含您提到的那本书的内容。 --- 《数据科学与机器学习实践指南：从理论到应用》 内容概要 本书旨在为读者提供一个全面而深入的指南，涵盖现代数据科学与机器学习领域的核心概念、关键算法以及实际应用。它不仅仅是一本理论教科书，更侧重于实践操作与工程实现，引导读者如何将抽象的数学模型转化为解决实际问题的有效工具。全书结构清晰，从数据处理的基础知识开始，逐步深入到复杂的深度学习架构，强调理论与实践的紧密结合。 第一部分：数据科学基础与准备 本部分是构建数据科学项目的基础。我们将详细探讨数据获取、清洗、探索性分析（EDA）以及特征工程的关键技术。 数据获取与预处理： 介绍从数据库、API、爬虫获取数据的常用方法，并重点讲解如何处理缺失值、异常值和不平衡数据。我们提供了一套标准化的数据清洗流程，确保输入模型的“干净”数据。 探索性数据分析（EDA）： 强调视觉化在理解数据分布、识别潜在关系中的重要性。通过大量的图表案例（如直方图、箱线图、相关性热力图），读者将学会如何通过数据本身的故事来指导后续的建模方向。 特征工程的艺术： 深入讲解特征构造、特征选择和特征转换的技术。涵盖了诸如主成分分析（PCA）、独热编码（One-Hot Encoding）、多项式特征构造等经典方法，并探讨了如何利用领域知识创造出高区分度的特征。 第二部分：经典机器学习算法详解与应用 本部分聚焦于监督学习、无监督学习和半监督学习中的核心算法，并使用主流的Python库（如Scikit-learn）进行代码实现和性能评估。 监督学习：回归与分类： 详细剖析线性回归、逻辑回归的数学原理及局限性。随后，我们将深入探讨决策树、随机森林、梯度提升机（GBM，特别是XGBoost和LightGBM）的工作机制。对于分类问题，重点讲解支持向量机（SVM）的核技巧及其在不同数据集上的适用性。 无监督学习：聚类与降维： 介绍K-Means、DBSCAN等聚类算法的优缺点，并讨论如何选择最佳聚类数。在降维方面，除了PCA，还引入了t-SNE和UMAP等用于高维数据可视化的技术。 模型评估与选择： 强调交叉验证、偏差-方差权衡的重要性。对于分类问题，详述混淆矩阵、精确率、召回率、F1分数和ROC曲线的解读；对于回归问题，侧重于MSE、MAE和R-squared的实际意义。 第三部分：深度学习核心架构与前沿技术 随着神经网络的兴起，本部分构建了读者理解和应用深度学习模型的知识体系，重点使用TensorFlow和PyTorch框架。 基础神经网络与优化： 讲解多层感知机（MLP）的结构，激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）的选择，以及反向传播算法的直观理解。重点对比SGD、Momentum、Adam等优化器的收敛特性。 计算机视觉（CV）： 深入解析卷积神经网络（CNN）的组成部分，包括卷积层、池化层和全连接层。详细介绍经典架构如LeNet, VGG, ResNet，并探讨迁移学习在图像分类、目标检测（如YOLO系列简介）中的应用。 自然语言处理（NLP）： 从词嵌入（Word2Vec, GloVe）开始，过渡到循环神经网络（RNN, LSTM, GRU）处理序列数据。重点介绍Transformer架构的自注意力机制，这是理解BERT、GPT等现代大语言模型的基础。 序列与时间序列分析： 针对金融、物联网等领域的时间序列数据，介绍如何利用LSTM处理长期依赖问题，并讨论ARIMA模型与深度学习模型的结合应用。 第四部分：模型部署与工程实践 数据科学的价值在于落地。本部分关注如何将训练好的模型投入生产环境，并进行持续监控。 模型序列化与版本控制： 介绍使用Pickle、Joblib或ONNX等标准格式保存和加载模型的方法，以及如何利用MLflow等工具管理实验和模型版本。 构建预测服务API： 演示如何使用Flask或FastAPI框架封装模型，构建RESTful API接口，实现实时在线预测。 可解释性人工智能（XAI）： 探讨模型“黑箱”问题，介绍LIME和SHAP等工具，帮助用户理解模型做出特定预测的内在逻辑，这对于高风险决策领域至关重要。 伦理与公平性考量： 讨论模型偏见（Bias）的来源与量化方法，强调在模型部署前进行公平性审计的必要性。 目标读者 本书适合具有一定编程基础（Python优先）的计算机科学学生、软件工程师、数据分析师，以及希望系统性掌握现代机器学习技术并将其应用于实际工程问题的专业人士。本书的实践导向性，确保读者在阅读后能够自信地启动和完成端到端的机器学习项目。 ---

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常沉稳、客观，带着一种学术的克制美。它从不使用夸张或煽情的词汇来描述某个方法的优越性，而是用严谨的数学语言和详实的数据来证明其有效性。这使得整本书读起来非常可靠，你不会担心自己学到的是过时的或有偏见的知识。更难得的是，作者在处理一些复杂的数学推导时，会适当地加入一些“旁注”或者“小提示”，用更加口语化但又不失准确性的语言来点拨关键的思维跳跃点，这让读者在跟随推导链条时，不会轻易迷失。这种教学相长、既保持高标准又兼顾可读性的写作手法，是很多教材难以企及的。它建立了一种信任感：你相信作者提供的每一个论断，因为它们都经过了最审慎的考量和最清晰的表达。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验上，这本书的字体选择和行间距处理得非常人性化。它采用的是一种偏向于宋体和黑体混合的印刷字体，清晰度极高，笔画的粗细掌握得恰到好处，即便是那些复杂的数学公式，也能辨认得一清二楚，没有出现任何模糊或重影的情况。更值得称赞的是那些图表的排版。涉及到模型示意图、数据分布图或者算法流程图的地方，都使用了高质量的彩色印刷，色彩饱满而不刺眼，极大地增强了对抽象概念的直观理解。例如，在讲解某个优化算法时，图示的路径迭代过程展示得非常直观，配合旁边的文字解释，瞬间就能明白算法的收敛机制。这种对视觉辅助工具的高标准要求，让那些原本枯燥的理论学习变得生动起来，极大地降低了学习的认知负荷。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

这本书的理论深度和广度达到了一个令人惊叹的平衡点。它既没有沦为单纯的公式罗列，也没有过度美化而流于表面。对于每一个重要的数学模型，作者都深入挖掘了其背后的假设前提、适用范围以及潜在的局限性。我尤其欣赏它对模型“敏感性分析”的详细阐述，这才是真正体现建模精髓的部分——如何评估模型在真实世界不确定性面前的鲁棒性。书中对一些经典案例的剖析，简直是一场思维的盛宴，它不是简单地展示一个“完美答案”，而是细致地展示了研究人员在面对真实问题时，如何进行多轮迭代、如何权衡不同指标、如何做出艰难的取舍。这种对建模过程的真实呈现，远比单纯的理论介绍更有价值，它培养的是一种批判性的、解决问题的思维模式。

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这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，那种沉稳的深蓝色调，配上简洁的白色字体，立刻就给人一种专业、严谨的感觉。拿到手里就能感受到纸张的质感，不是那种廉价的铜版纸，而是偏向于哑光、略带纹理的那种，翻阅起来很舒服，长时间阅读也不会觉得眼睛疲劳。封面上的那个抽象的几何图形设计，虽然简单，但隐约透着数学的韵味，让人对即将翻开的内容充满期待。而且，侧边裁切得非常整齐，厚度适中，放在书架上显得非常大气。这本书的开本选择也很合理，既保证了排版的舒适度，又方便携带，无论是放在背包里通勤时看，还是在家里的书桌上摊开来学习，都非常合适。细节之处见真章，出版方在这些基础的物理感受上确实下足了功夫，这对于一本工具书来说，是建立良好阅读体验的第一步。这种对细节的关注，也间接暗示了内容本身的精细程度，让人觉得物有所值。