具体描述
数学建模是用数学方法解决各种实际问题的桥梁。本书分离散建模和连续建模两部分介绍了整个建模过程的原理，通过本书的学习，学生将有机会在创造性模型和经验模型的构建、模型分析以及模型研究方面进行实践，增强解决问题的能力。
本书特点
论证了离散动力系统、离散优化等技术对现代应用数学发展的促进作用。
在创造性模型和经验模型的构建，模型分析以及模型研究中融入个人项目和小组项目，并且包含大量的例子和习题。
本版新增了关于图论建模的新的一章，从数学建模的角度介绍图论并鼓励学生对图论进行更深入的学习。
随书光盘中包含大学数学应用教学单元(UMAP)，过去的建模竞赛试题，充满活力的跨学科应用研究课题，利用电子表格(Excel)、计算机代数系统 (Maple、Mathematica、Matlab)以及图形计算器(TI)等技术的广泛的例子，在实验室环境下为学生设计的例子和习题。
作者简介
Frank R．Giordano毕业于美国西点军校，曾任西点军校数学系系主任，现为美国海军研究生院教授，多年来一直是美国大学生数学建模竞赛的主要组织者，也是美国大学生数学建模竞赛组委会主任。
目录信息
Introduction
1.1 Modeling Change with Difference Equations
1.2 Approximating Change with DifferenceEquations
1.3 Solutions to Dynamical Systems
1.4 Systems of Difference Equations
2 The Modeling Process, Proportionality,and Geometric Similarity
2.1 Mathematical Models
2.2 Modeling Using Proportionality
2.3 Modeling Using Geometric Similarity
2.4 Automobile Gasoline Mileage
2.5 Body Weight and Height, Strength and Agility
3 Model Fitting
3.1 Fitting Models to Data Graphically
3.2 Analytic Methods of Model Fitting
……
· · · · · · (收起)
读后感
美国的一本数学建模入门级教材，在准备国赛时基本浏览过一遍。它的切入点很好，从变量的变化到相互之间的递推关系与马尔科夫链等，在延伸到高等的离散最优，图论与微分方程，所有例证都很好理解。强烈推荐刚学建模的通读一遍。 它的优点也正是缺点：整本书容量不是特大，无...
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评分举例翔实，简单易懂，容易入门。就是书后没有答案，一些问题没有办法参考。建议在建模前期就读读，这样再看其他书展开的讲解就简单多了。
评分美国的一本数学建模入门级教材，在准备国赛时基本浏览过一遍。它的切入点很好，从变量的变化到相互之间的递推关系与马尔科夫链等，在延伸到高等的离散最优，图论与微分方程，所有例证都很好理解。强烈推荐刚学建模的通读一遍。 它的优点也正是缺点：整本书容量不是特大，无...
用户评价
这本书的广度令人印象深刻，它似乎涵盖了建模方法论的各个重要分支，但奇怪的是，它并没有让人产生“内容泛滥”的感觉。它仿佛在引导你进行一场知识的“漫游”。从经典的线性规划，到时间序列分析，再到一些更前沿的、涉及非线性优化的讨论，作者都巧妙地在保持深度和控制篇幅之间找到了平衡点。我特别关注了其中关于模型鲁棒性（Robustness）的章节，书中详细阐述了在参数存在不确定性时，如何通过敏感性分析来检验模型的可靠性。这一点在实际工程应用中是决定成败的关键。它没有把模型描述成一个完美的、精确的机器，而是将其定位为一个在不确定环境中不断进行校准和修正的动态工具。这种务实和审慎的态度，远比那种过度理想化的描述要可靠得多。
评分这本厚重的书，拿到手里沉甸甸的，光是封面那种沉稳的色调和简洁的字体，就让人感觉它不是那种浮光掠影的快餐读物。我原本以为这是一本纯粹的理论堆砌，毕竟“数学”这两个字摆在那里，总带着点让人望而却步的刻板印象。然而，翻开扉页后，那种先入为主的顾虑立刻烟消云散了。它没有一上来就抛出那些让人头晕的公式，而是从一些非常贴近生活的场景切入，比如城市交通的优化、疾病传播的预测模型等等。作者的叙事方式非常老练，像一个经验丰富的向导，领着我们走进一个看似复杂实则逻辑清晰的世界。我特别欣赏它在讲解基本概念时所采用的那种循序渐进的节奏感，即便是对数学有一定基础，但对“建模”实践感到陌生的读者，也能很快跟上思路，不再觉得这是一个遥不可及的学科前沿。那种将抽象概念具象化的功力，着实令人佩服。
评分这本书的行文风格有一种不动声色的力量，它不刻意渲染“高深莫测”，而是用一种非常沉稳、几乎是学术报告般的语气，将复杂的概念娓娓道来。阅读它需要一定的专注力，但这种专注是被激发出来的，而不是被强迫的。它更像是与一位学识渊博、耐心极好的导师进行一对一的探讨。其中穿插的一些历史典故或者早期建模者遇到的困境，让整个学习过程充满了人情味，让我们意识到，即便是伟大的模型，也源于无数次的尝试、失败和修正。这种对“过程”的尊重，让我不再惧怕自己初期的尝试会显得幼稚。每读完一个小节，我总会停下来，在笔记本上复述一遍核心思想，这种内化的过程，使得知识的吸收远比单纯的阅读要扎实得多。
评分说实话，这本书的排版和图表设计简直是一股清流。在阅读大量技术性书籍时，常常遇到那种密密麻麻、字体小到需要借助放大镜的图表，让人阅读体验极差。然而，这本关于建模的书籍在视觉呈现上做得非常出色。图表的色彩搭配和谐又不失重点，重要的变量和约束条件总是用醒目的颜色标出。特别是那些流程图和算法步骤的分解，清晰得如同教学动画一般，极大地降低了理解复杂算法的认知负荷。我记得有一次为了弄懂某个迭代过程，我反复看了好几遍书本上的示意图，几乎不需要对照文字，就能在脑海中构建出那个模型的动态变化过程。这种高质量的视觉辅助，对于那些偏向直觉和空间思维的读者来说，简直是无价之宝。它让原本枯燥的数学推导过程，多了一份图形化的美感和直观性。
评分我最近总是在思考如何将我所学到的知识更有效地应用到实际工作中的项目分析上，总感觉自己欠缺一个系统性的工具箱。在阅读这本书的过程中，我惊喜地发现，它不仅仅是在介绍“如何建模”，更重要的是在培养一种解决问题的思维框架。它没有直接给出标准答案，而是反复强调对问题本身的深入剖析和假设的构建，这一点至关重要。比如，书中有一章讨论了如何选择合适的概率分布来模拟某个随机事件，分析了每种选择背后的经济学或物理学逻辑。这种对“为什么”的深入探讨，远比仅仅知道“怎么做”要宝贵得多。读完这一部分，我感觉自己看待日常数据报告的视角都发生了一些微妙的变化，不再满足于表面的数字，而是开始追问数据背后的结构和潜在的驱动力。这本书真正教会我的，是如何把现实世界“翻译”成数学语言，然后再将数学推导的结果“翻译”回现实世界的建议。
评分建模的小例子。。。
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