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目录信息
序
前言
第一章 数学模型概述
第一节 模型概述
第二节 椅子问题――数学建模示例
第三节 建立数学模型的常用分析法
第四节 建立数学模型的一般途径
习题
第二章 初等模型
第一节 席位的公平分配问题
第二节 企业盈亏模型
第三节 交通事故调查
第四节 拉氏指数与派氏指数之间的差异及其定量分析
第五节 传染病的随机感染
习题
第三章 微分法和微分方程模型
第一节 不允许缺货的存储模型
第二节 允许缺货的存储模型
第三节 最优价格模型
第四节 消费行为模型
第五节 人口预测模型
第六节 新产品的推销模型
习题
第四章 差分方程模型
第一节 差分方程简介
第二节 市场经济中的蛛网模型
第三节 从抵押贷款谈起
第四节 养老金设置及其他
习题
第五章 层次分析法模型
第一节 定性与定量相结合的决策方法
第二节 层次分析法的基本步骤
第三节 最大特征根和特征向量的近似计算
第四节 层次分析法模型的应用
习题
第六章 模糊数学模型
第一节 模糊聚类分析数学模型
第二节 模糊模式识别模型
第三节 模糊综合评判数学模型
习题
第七章 数学规划模型
第一节 线性规划模型
第二节 能源规划模型
第三节 质量管理问题
第四节 整数规划模型
第五节 经典运输问题模型
第六节 限制配点的运输问题
第七节 动态规划模型
习题
第八章 决策与对策模型
第一节 决策模型
第二节 矩阵对策在技术竞争中的应用
第三节 对策论在市场竞争中的应用
习题
第九章 排队模型
第一节 排队模型概述
第二节 典型排队模型及其重要结果
第三节 简单排队模型
第四节 综合模型
习题
第十章 图与网络模型
第一节 选址问题
第二节 考试课程的安排问题
习题
第十一章 线性模型
第一节 基本问题
第二节 模型的修正
第三节 商业利润分析
第四节 寿命与经济
第五节 第三产业模型
第六节 彩电需求模型
第七节 总结
习题
第十二章 质量控制模型
第一节 质量控制原理
第二节 均值―标准差控制
第三节 均值―极差控制
第四节 模型控制问题
第五节 其他控制图
第六节 验收控制
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
这本《经济管理数学模型》的作者似乎对如何用精确的数学语言来描绘复杂的商业世界抱有极大的热情。我得说,初次翻开它时,我的内心是充满期待的,毕竟“经济管理”和“数学模型”这两个词组合在一起,就暗示着一种严谨、量化的分析力量。然而,当我深入阅读后,我发现这本书的重点似乎更多地停留在**理论构建的精妙**上,而非实际操作中的“落地”层面。例如,在介绍线性规划如何用于资源分配时,它细致地推导了对偶问题的经济学意义,那数学推导链条之长,几乎让我感觉我不是在看一本应用领域的书籍,而是在研读高等数学的某一分支。书中对模型假设的讨论尤为详尽,每一个前提条件的设定都被置于显微镜下进行审视,这无疑是严谨的,但对于一个迫切想知道“如果我的库存积压了怎么办”的管理者来说,这种近乎哲学的思辨未免显得有些过于学院派了。我期待看到更多生动的案例,比如某个具体行业的企业是如何运用这些模型来优化供应链的,但书中呈现的案例往往抽象化了,数字是完美的,现实的泥泞和不确定性被过滤得一干二净。这使得这本书更像是一本为数学系学生准备的“经济模型导论”,而非为商学院学生准备的“实战工具箱”。它在构建理论的宏伟殿堂方面无疑是成功的,只是,我更希望看到殿堂里能摆放一些真实的、沾着油污的“生产工具”。
这本书在对**不确定性建模**的处理上,给我的感受是既深入又略显不足。它确实涵盖了随机过程和决策树等处理不确定性的方法,并且在理论推导上毫不含糊,对马尔可夫决策过程(MDPs)的介绍尤其详尽,展示了如何通过动态规划来寻找最优策略。然而,这种深入往往只停留在模型的“最优解”的求解上。现实世界中的管理决策,往往不是一个清晰的“最优解”问题,而是一个“足够好”或“风险可控”的问题。我对书中处理“信息不对称”的部分尤其感兴趣,但它似乎更倾向于建立一个完全信息下的完美模型,然后通过增加一些概率假设来“近似”不确定性。这让我感到有些遗憾,因为在现实的商业竞争中,管理者的核心难题恰恰是如何在信息严重缺失或被对手误导的情况下做出快速反应。书中对于模型在**时间维度上如何适应快速变化**的讨论相对薄弱,似乎模型一旦建立,其结构就相对固定,这与现代商业环境的敏捷性要求相去甚远。我希望能看到更多关于模型如何进行“在线学习”或“自适应调整”的讨论,而不是仅仅关注如何为静态的、理想化的场景找到一个完美的数学解。
从**排版和图表呈现**的角度来看,这本书的表现可以说是中规中矩,但缺乏一些能真正帮助读者理解复杂关系的视觉辅助。数学模型的抽象性要求书籍必须依赖清晰的图表来搭建概念的桥梁,而这本教材在这方面略显保守。比如,在解释复杂的多阶段决策过程时,流程图往往是简单的文本框加箭头,缺乏层次感和色彩区分来引导读者的注意力。最让我感到困扰的是,很多关键的优化问题,例如网络流或排队论,其几何意义或拓扑结构如果能通过高质量的、互动性强的(即使是静态图表)来展示,理解起来会事半功倍。然而,书中更多的是公式的堆砌,仿佛作者相信读者可以通过纯粹的符号逻辑来自动“看见”背后的结构。例如,在讨论边际收益递减规律时,我们只是看到一个二次函数被求导,但缺少一个直观的图示来展示为什么增加投入的效率会逐渐下降。这种对视觉化教学的不足,使得那些对数学直觉较弱的读者,在试图将抽象的数学语言转化为具象的管理场景时,会感到相当吃力,降低了知识的吸收效率。
阅读体验上,这本书给我的感觉就像是走进了一个灯光昏暗、堆满各种复杂符号的图书馆,你得戴上“数学眼镜”才能看清里面的内容。它的行文风格是那种**教科书式的、不容置疑的陈述**,很少有鼓励读者进行批判性思考的引导性语句。每当一个新概念被引入,它往往是直接抛出公式和定理,然后迅速转向下一个更复杂的概念,中间几乎没有喘息的空间。比如,在讲到动态规划时,状态转移方程的定义和递推关系被写得密密麻麻,每一个变量的下标似乎都有其特定的历史使命,但作者并没有花足够的时间来解释,为什么我们一定要选择这个特定的时间步长,或者这个转移函数背后的决策逻辑究竟是什么。对于一个习惯了平铺直叙、注重逻辑流程的读者来说,这种信息密度的轰炸是相当具有挑战性的。我不得不频繁地停下来,拿出草稿纸,尝试用最简单的人话重新“翻译”一遍作者想表达的意思,才能勉强跟上节奏。这无疑极大地减慢了我的学习速度,也让我时常产生一种错觉——我仿佛正在学习如何证明这些模型是正确的,而不是学习如何使用它们来解决实际问题。如果能增加一些步骤解析,或者用更平易近人的语言来铺垫复杂公式的出场,我想这本书的亲和力会大大增强。
这本书的**深度与广度之间的平衡**把握得相当微妙,但总的来说,它更偏向于深度。它在深度上是毋庸置疑的,对于供应链、定价理论、投资组合优化等核心领域的经典模型,它都进行了扎实的数学基础铺陈。但这种对基础的执着,似乎牺牲了对新兴管理领域的覆盖。例如,在当前大数据和人工智能风起云涌的背景下,像网络分析、文本挖掘在管理决策中的应用,或者更具前瞻性的“韧性”模型(Resilience Modeling)在书中的着墨非常少。它仿佛被定格在了上个世纪末的运筹学黄金时代,专注于那些已经成熟、被广泛接受的经典工具箱。作为一本现代的“经济管理数学模型”读物,我期待它能更积极地拥抱计算能力的提升带来的可能性。读完此书,我能熟练地运用经典的整数规划来解决一个中等规模的生产调度问题,但对于如何利用现代计算资源去模拟一个包含数百万个客户交互的网络效应模型,我仍然感到一片茫然。这使得这本书的知识体系略显陈旧,对于志在掌握未来管理工具的读者来说,可能需要大量补充其他领域的交叉学科内容。