实用数学建模与软件应用

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出版者:
作者:肖华勇
出品人:
页数:269
译者:
出版时间:2008-11
价格:29.00元
装帧:
isbn号码:9787561224809
丛书系列:
图书标签:
  • 肖华勇
  • 数学建模
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  • 软件应用
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  • 优化
  • 仿真
  • 数据分析
  • Python
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  • 模型求解
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具体描述

《实用数学建模与软件应用》对数学建模中使用的各种数学模型和不同问题的求解进行了介绍,包括经典数学问题的建模巧用、初等模型、优化模型、离散模型、Markov模型、回归模型、时间序列模型、微分方程模型、差分方程模型、存储论模型、排队论模型、图论与网络流问题的LING0求解技巧、概率模型、决策分析、插值与拟合模型、目标规划模型、神经网络模型和随机模拟方法。对每种类型,注重实例讲解,并附有实现的程序或软件应用。

《实用数学建模与软件应用》中对数模竞赛中常用的编程软件Matlab和VC、优化软件LING0、统计软件SPSS和SAS,都结合具体实例进行了介绍。

《实用数学建模与软件应用》内容通俗易懂,兼有程序与软件的实际应用,可以作为本科生数学建模课程的教材,也十分适合学生自学。

《运筹帷幄:大数据时代的科学决策与优化理论》 在信息爆炸的时代,我们面临着前所未有的复杂性挑战。无论是企业经营、城市规划、科学研究,还是社会治理,都需要在海量数据中洞察规律,做出最优决策,实现资源配置的极致效率。本书正是在这样的背景下孕育而生,旨在为读者揭示驱动现代社会高效运转的核心力量——科学决策与优化理论。 本书并非一本枯燥的数学理论堆砌,而是一场关于智慧与力量的探索之旅。我们将从决策的本质出发,剖析在不确定性环境中,如何构建严谨的决策框架,系统性地分析问题,并找到最佳解决方案。我们深知,理论的价值在于实践,因此,本书将大量运用生动翔实的案例,涵盖从金融风险管理、供应链优化,到交通流量控制、医疗资源分配等诸多领域,展示优化理论如何在现实世界中发挥巨大作用,解决实际难题。 核心内容概述: 决策的艺术与科学: 我们将首先探讨决策的理论基础,包括理性决策模型、有限理性、启发式思维等,理解决策过程中的认知偏差和挑战。在此基础上,我们将引入决策分析的基本工具,例如决策树、效用理论,帮助读者建立清晰的决策思维,学会量化和权衡不同选项的潜在收益与风险。 优化理论的基石: 本书将系统介绍支撑科学决策的核心学科——优化理论。我们将从线性规划、整数规划等基础模型入手,逐步深入到非线性规划、动态规划以及更复杂的组合优化问题。每一个模型都将配以直观的解释和经典的数学表达,让读者理解其背后的逻辑和适用场景。我们不会回避数学的严谨性,但会以清晰易懂的方式呈现,并强调其在解决实际问题中的应用价值。 运筹帷幄的策略: 掌握了理论工具,更重要的是学会运筹帷幄的策略。本书将重点讲解如何将实际问题抽象为数学模型,如何识别问题的关键约束和目标函数,以及如何选择最适合的模型和算法来求解。我们将深入探讨模型构建的原则,例如模型的准确性、效率以及可解释性,并指导读者如何在模型与现实之间找到平衡。 数据驱动的决策: 在大数据时代,数据是我们认识世界、做出决策的重要依据。本书将探讨如何有效地收集、清洗和分析数据,以提取有价值的信息,为优化模型的构建和参数估计提供坚实的基础。我们将介绍统计分析、机器学习等与数据处理相关的技术,并说明它们如何与优化理论相互促进,共同服务于科学决策。 算法的魔力: 理论的实现离不开高效的算法。本书将介绍各种求解优化问题的经典算法,如单纯形法、分支定界法、遗传算法、模拟退火等。我们将阐述这些算法的工作原理,并讨论其优缺点,以及在不同规模和复杂度的优化问题上的适用性。对于一些计算密集型的问题,我们还将探讨近似算法和启发式算法的运用,以及如何权衡精度与效率。 建模的实践智慧: 理论的魅力在于其普适性,但建模的艺术则在于其灵活性。本书将通过一系列精心挑选的案例,演示如何将各种现实世界的复杂场景转化为可求解的数学模型。读者将学习如何识别问题的核心要素,如何设定合理的假设,以及如何根据实际需求对模型进行调整和改进。我们将深入分析案例中的模型构建过程、求解方法和结果解释,帮助读者积累宝贵的建模经验。 跨越学科的边界: 科学决策与优化理论的应用范围极其广泛,远不止于单一学科。本书将展示这些理论在经济学、管理学、工程学、计算机科学、环境科学、社会科学等多个领域的交叉应用,例如在金融市场建模、生产制造调度、城市交通仿真、疫情传播预测等方面的成功实践。通过这些案例,读者将体会到跨学科思维对于解决复杂问题的重要性。 本书的独特之处: 理论与实践的深度融合: 我们力求在理论阐述和实际应用之间架起一座坚实的桥梁。每一项理论概念都将伴随具体的应用场景和案例分析,确保读者能够理解理论的实际价值。 案例的丰富性与前沿性: 所选案例涵盖了当前社会和经济发展中的热点问题,并且紧跟前沿研究成果,力求为读者提供最具启发性的学习材料。 注重思维方式的培养: 本书不仅仅传授知识,更致力于培养读者系统分析问题、逻辑推理、模型构建和最优决策的思维方式,这是一种受益终身的宝贵能力。 《运筹帷幄:大数据时代的科学决策与优化理论》不仅仅是一本关于数学模型和算法的书籍,它更是开启智慧大门的钥匙,是洞察世界、驾驭复杂的工具。无论您是希望提升自身解决问题的能力,还是渴望在专业领域取得突破,本书都将是您不可或缺的伙伴。让我们一起踏上这场探索科学决策与优化理论的精彩旅程,用智慧的力量,运筹帷幄,决胜未来。

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读后感

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用户评价

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坦白说,我购买这本书是带着一丝怀疑的,因为市面上很多同类书籍,名字听起来宏大,内容却空泛无力,所谓的“实用”往往只是徒有其表。但《实用数学建模与软件应用》成功地打破了我的刻板印象,它最大的价值在于它对“建模思维”的培养而非仅仅是“工具的罗列”。它教会了我如何批判性地看待问题,如何识别问题中的关键变量和约束条件,以及最重要的一点:如何接受模型的不完美性。作者在多个案例的讨论中反复强调,任何模型都是对现实的简化,关键在于理解模型的假设和局限性,而不是盲目追求一个“完美”的解析解。这种成熟、理性的治学态度,在当前的快餐式学习氛围中显得尤为珍贵。它培养的不是一个单纯的计算员,而是一个能够洞察本质、灵活应对的分析师。读完之后,我感觉自己看问题的角度都变得更具结构化和逻辑性了,这是一种内化的能力提升,远比记住几个公式要重要得多。

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我是一个对编程实现非常挑剔的人,通常认为很多数学建模的书籍在软件应用这一块都写得非常敷衍,要么是几行代码贴在那里让你自己琢磨,要么就是用过时的、不兼容的版本作为示例。然而,这本书在这方面展现出了极高的专业水准和前沿性。它不仅仅是简单地介绍了API调用,而是深入探讨了模型求解过程中可能遇到的数值稳定性、计算效率等工程实践中的核心问题。比如,在处理大型优化问题时,它详细对比了不同求解器(Solver)的性能差异,并给出了在特定约束条件下如何调整算法参数以获得更优解的建议。这种深度讲解,已经超越了“应用”的范畴,更像是“工程实践手册”。作者对当前主流计算环境的理解非常到位,所提供的代码示例都是简洁、高效且易于复现的,这对于需要快速搭建原型或进行项目开发的读者来说,简直是福音。这本书真正做到了将数学思维与现代计算工具完美融合,让我对软件在解决复杂问题中的角色有了全新的认识。

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这本书的编排逻辑简直是教科书级别的典范,对于初学者来说,友好度非常高,可以说是“保姆式教学”。我以前也买过几本号称“应用”的模型书籍,结果发现它们要么是过于侧重某种特定算法的深入挖掘,以至于忽略了基础概念的建立;要么就是直接跳到高阶的复杂模型,让我这个刚接触建模的新手感到望而却步。但《实用数学建模与软件应用》的厉害之处在于,它有一个非常清晰、循序渐进的知识阶梯。它从最基础的线性规划、非线性规划开始,用清晰的图示和步骤讲解了每一步的含义,告诉你为什么选择这个方法,而不是另一个。然后,它会很自然地过渡到更复杂的动态规划或者图论问题。更重要的是,每介绍完一种模型,紧接着就会有一个详细的软件操作指南,告诉你如何用具体的代码或软件功能去实现这个模型。这种“概念讲解—案例演示—软件实现”的三段式结构,极大地降低了学习曲线,让我可以稳扎稳打地建立起完整的建模知识体系,而不是零散的知识点堆砌。

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这本书在案例选择的广度和深度上做得非常出色,真正体现了“跨学科”的建模精神。我之前总觉得数学建模似乎是偏向于理工科的“专利”,但这本书打破了这个界限。它不仅包含了经典的物理、工程问题,还引入了许多经济学、社会学、甚至生物学领域的建模实例。例如,它对市场竞争模型的分析,结合了博弈论和微分方程,讲解得清晰透彻,让我这个非经济学专业的读者也能领略到其中的精妙。更值得称赞的是,每一个案例的讨论都非常完整,从问题的提出、背景介绍,到模型的建立、求解,再到结果的解释和模型的验证与修正,形成了一个完整的闭环。这种全景式的展示,让读者能够全面体验一次完整的科研或工程项目的流程。对于那些希望拓宽自己应用范围的读者来说,这本书无疑提供了一个绝佳的平台,让人看到数学工具在不同学科领域中迸发出的强大生命力。

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这本书简直是为我这种理论知识扎实但实战经验不足的人量身定做的!我一直觉得数学建模这东西,光看教科书上的公式推导和定义解释,脑子里总是雾蒙蒙的一片,很难把抽象的数学语言和实际问题联系起来。然而,当我翻开这本《实用数学建模与软件应用》后,那种感觉彻底变了。它没有上来就堆砌那些高深的理论,而是非常巧妙地从实际案例入手,比如一个经典的交通流量优化问题,或者一个复杂的供应链管理场景。作者很擅长把一个现实世界中看似杂乱无章的问题,一步步拆解成可以被数学工具处理的模块。最让我惊喜的是,它不仅仅停留在“如何建立模型”的层面,更深入地讲解了如何利用各种主流软件工具(比如Python、MATLAB,甚至是一些工程软件)来实现模型的求解和可视化。这种理论与实践的无缝衔接,让学习过程变得异常流畅和有成就感。我感觉自己不再是单纯地在学习数学,而是在学习如何用数学的思维方式去解决真实世界中的难题。对于那些希望将课堂知识转化为生产力的理工科学生或工程技术人员来说,这本书的实用性简直是无价之宝,它真的把“应用”二字做到了极致。

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