数学建模方法与分析(英文版·第4版)

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出版者:机械工业出版社
作者:[美] Mark Meerschaert
出品人:
页数:365
译者:
出版时间:2013-12-1
价格:69.00元
装帧:平装
isbn号码:9787111448099
丛书系列:华章数学原版精品系列
图书标签:
  • 数学
  • 数学建模
  • 建模
  • 2013
  • 数学建模
  • 优化算法
  • 数值分析
  • MATLAB
  • Python
  • 算法设计
  • 问题求解
  • 应用数学
  • 高等数学
  • 工程数学
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具体描述

从基因工程到飓风预测,数学模型为我们社会中的许多决策支持指明了方向。如果作为建模基础的假设和方法是有缺陷的,结果可能极其糟糕。《数学建模方法与分析(英文版)(第4版)》对数学建模这一主题给出了严谨的论述,提出了一种通用的数学建模方法五步方法(提出问题、选择建模方法、推导模型的数学表达式、求解模型、回答问题),帮助读者迅速掌握数学建模的真谛。作者以引人入胜的方式描述了数学模型的3个主要领域:最优化、动力系统和随机过程,引导读者以实用的方法解决各式各样的现实问题。

第4版增加了关子粒子跟踪和异常扩散(包括分数阶微积分)的新节。

《数学建模方法与分析(英文版·第4版)》 本书深入探讨了数学建模的理论基础、核心方法以及在各领域中的实际应用。它旨在为读者提供一个系统性的框架,以理解如何将现实世界的问题转化为数学模型,并利用数学工具进行分析和求解。 核心内容概览: 数学建模的基本原理: 本书首先阐述了数学建模的本质,包括问题识别、模型构建、模型求解、模型验证和模型改进等关键步骤。它强调了模型简化、假设设定以及不同模型之间权衡的重要性,帮助读者理解为何不存在“完美”的模型,而是需要根据具体问题选择最合适的模型。 经典建模方法: 书中详细介绍了一系列经典且实用的数学建模方法。这些方法涵盖了从基础到高级的多种技术: 优化建模: 探讨了线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划等方法,以及它们在资源分配、生产调度、决策优化等问题中的应用。读者将学习如何构建目标函数和约束条件,并通过各种算法找到最优解。 仿真建模: 介绍了离散事件仿真、连续仿真、蒙特卡洛模拟等技术,用于分析复杂系统在不同场景下的行为。本书将指导读者如何模拟随机过程、评估风险以及预测系统性能。 回归分析与时间序列分析: 深入讲解了如何利用统计方法建立变量之间的关系模型,预测未来趋势。涵盖了线性回归、多项式回归、时间序列模型(如ARIMA模型)等,并讨论了模型诊断和选择的标准。 图论与网络模型: 阐述了如何使用图和网络来表示和分析系统结构,例如最短路径问题、最大流问题、最小生成树等,这些在交通、通信、物流等领域具有广泛应用。 差分方程与微分方程模型: 介绍了如何使用离散或连续的方程来描述系统随时间的变化,涵盖了线性与非线性方程、稳定性分析等,常用于人口增长、化学反应、物理过程等建模。 模糊逻辑与神经网络: 探讨了处理不确定性和非线性关系的建模技术,以及如何构建能够学习和识别模式的模型,尤其在控制、模式识别和预测方面展现出强大的能力。 模型分析与验证: 本书不仅关注模型的构建,更强调模型的分析和验证。读者将学习如何通过数学推导、数值计算、敏感性分析、鲁棒性分析以及与实际数据的对比来评估模型的有效性和准确性。如何识别模型的局限性以及何时需要对模型进行修正和改进也是本书的重要组成部分。 应用实例与案例研究: 为了使理论知识更具象化,本书提供了丰富的跨学科应用案例。这些案例来自经济学、工程学、生物学、环境科学、管理科学、社会科学等多个领域。通过对真实世界问题的分析和建模过程的详细展示,读者能够深刻理解数学建模的实际价值和普适性。例如,可能会涉及如何模拟市场行为、优化交通流量、预测疾病传播、设计产品性能等。 计算工具与软件: 书中会提及并指导读者如何使用常见的数学软件和编程语言(如MATLAB, R, Python等)来辅助模型的构建、求解和可视化。这有助于读者掌握将数学模型转化为可执行计算任务的能力。 学习目标: 通过学习本书,读者将能够: 掌握数学建模的基本思想和流程。 熟练运用多种经典的数学建模方法。 理解模型分析、验证和评估的关键技术。 培养将实际问题转化为数学问题的能力。 提升利用数学工具解决复杂现实问题的技能。 为进一步深入研究特定领域的建模问题打下坚实的基础。 本书适合于高等院校的学生(本科生和研究生)、科研人员以及在各行业中需要运用数学工具解决实际问题的专业人士。它鼓励读者以批判性思维和创新精神来应对挑战,成为一个更有效的建模者和问题解决者。

作者简介

目录信息

preface
i optimization models
1 one variable optimization
1.1 the five-step method
1.2 sensitivity analysis
1.3 sensitivity and robustness
1.4 exercises
2 multivariable optimization
2.1 unconstrained optimization
2.2 lagrange multipliers
2.3 sensitivity analysis and shadow prices
2.4 exercises
3 computational methods for optimization
3.1 one variable optimization
3.2 multivariable optimization
3.3 linear programming
3.4 discrete optimization
3.5 exercises
ii dynamic models
4 introduction to dynamic models
4.1 steady state analysis
4.2 dynamical systems
4.3 discrete time dynamical systems
4.4 exercises
5 analysis of dynamic models
5.1 eigenvalue methods
5.2 eigenvalue methods for discrete systems
5.3 phase portraits
5.4 exercises
6 simulation of dynamic models
6.1 introduction to simulation
6.2 continuous-time models
6.3 the euler method
6.4 chaos and fractals
6.5 exercises
iii probability‘ models.
7 introduction to probabiuty models
7.1 discrete probability models
7.2 continuous probability models
7.3 introduction to statistics
7.4 diffusion
7.5 exercises
8 stochastic models
8.1 markov chains
8.2 markov processes
8.3 linear regression
8.4 time series
8.5 exercises
9 simulation of probability models
9.1 monte carlo simulation
9.2 the markov property
9.3 analytic simulation
9.4 particle tracking
9.5 fractional diffusion
9.6 exercises
afterword
index
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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从宏观角度看,这本书成功地搭建了一个完整的知识体系框架,它清晰地勾勒出了当代数学建模的版图,并且着眼于未来发展趋势。它不仅仅关注已经被广泛接受的经典方法,还巧妙地融入了近年来新兴的一些计算和优化思想,这使得这本书的生命力远超同类教材。我感受到作者对整个领域的热情和深厚积累,这种热情通过文字传递出来,让人感觉自己仿佛站在了一个巨人的肩膀上。对于希望系统性地建立或完善自己建模知识体系的人来说,这本书无疑是一个不可多得的宝藏。它的价值在于提供了一种“看世界”的新视角,教会你如何将现实世界的复杂性提炼成可解的数学问题,这种思维模式的培养,远比记住几个公式来得珍贵。

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作为一本工具书,它的实用性达到了一个惊人的高度。我经常需要快速查阅特定的建模技术或算法的实现细节,这本书的索引系统和目录结构做得极其出色,几乎能让我瞬间定位到我需要的信息。与我之前看过的其他相关书籍相比,这本书在“方法论”和“实战技巧”之间的平衡把握得最为精准。它没有过多地陷入纯理论的冗长证明,而是将重点放在如何有效地将数学工具应用于解决实际问题上。对于每一个关键模型,书中都提供了清晰的步骤分解和必要的代码或伪代码示例(尽管我没有特意去尝试运行,但其描述的清晰度已经足够指导实践了)。可以说,它不仅仅是一本教材,更像是一位随时待命的、经验丰富的建模顾问。

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这本书的语言风格非常具有启发性和说服力,它似乎在以一种平等的姿态与读者对话,而不是居高临下的教导。作者的笔触老练而又不失幽默感,使得原本枯燥的数学描述变得生动起来。我常常在阅读过程中被作者对某一特定模型优缺点的精辟剖析所折服,那种深刻的洞察力,绝非是简单的知识堆砌可以达到的。书中对于模型假设的讨论尤为精彩,它教会了我如何批判性地看待每一个数学模型,理解其适用边界和潜在的局限性,这在工程实践中是至关重要的软技能。这种带有强烈个人思想烙印的写作风格,极大地激发了我对该领域进行更深层次探索的内在驱动力。

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这本书的内容组织逻辑简直是教科书级别的典范,它不是简单地罗列知识点,而是构建了一个完整的思考框架。从最基础的概念引入,到逐步深入到复杂的应用模型,每一步的过渡都显得那么自然而然,仿佛作者正牵着我的手,一步步引导我穿越数学建模的迷宫。我尤其赞赏它在案例选择上的独到眼光,那些案例不仅贴近现实世界中的实际问题,而且涵盖了不同学科背景的需求,极大地拓宽了我的应用视野。读完一个章节,我总能有一种豁然开朗的感觉,因为作者不仅告诉你“怎么做”,更深入地阐述了“为什么这么做”背后的数学原理和建模哲学。这种深入浅出的叙述方式,使得即便是初学者也能感受到掌握复杂工具的喜悦,而不是被一堆公式吓倒。

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这本书的排版和印刷质量简直是业界标杆,每一页的纸张都散发着一种高级感,让人在阅读的时候心情都格外舒畅。装帧设计上,那种沉稳又不失现代感的风格,放在书架上本身就是一道风景线。我特别欣赏它在细节处理上的用心,比如章节标题的字体选择,既清晰易读,又带着一种学术的庄重感,完全不会让人感到枯燥。而且,这么厚的一本书,装订得却异常结实,即使是经常翻阅,也不用担心书页会松散。对于我这种喜欢做笔记、频繁查阅的读者来说,这种高质量的实体书体验是电子版完全无法替代的。每一次翻开它,都能感受到作者和出版社对知识载体的尊重,这无疑也提升了我的学习投入度。那些精美的图表和公式排版,更是让人赏心悦目,即便是复杂的数学表达,在清晰的印刷下也变得更容易理解和记忆。

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