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數學建模方法及應用研究 版權信息
- ISBN：9787557896904
- 條形碼：9787557896904 ; 978-7-5578-9690-4
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
數學建模方法及應用研究 內容簡介
本書由數學建模概述、微分方程建模方法及應用、差分方程建模方法及應用等內容組成，系統介紹數學建模的理論及應用，作者將數學建模的過程歸結為五個步驟（即“五步方法”），并貫穿全書各類問題的分析和討論中，本書闡述了如何使用數學模型來解決實際問題，提出了在組建數學模型并且求解得到結論之后如何進行靈敏性和穩健性分析。此外，將數學建模方法與計算機的使用密切結合，不僅通過對每個問題的討論給了很好的示范，而且配備了大量的習題。立足初等數學基礎，兼顧高等數學知識的過渡和有效拓展，深入探討典型數學模型的基本原理、建模思想與建模流程，每一種方法都有相應的應用案例，本書兼具理論性與實用性，文字通俗易懂、深入淺出，可供數學建模應用研究者及感興趣者閱讀使用。
數學建模方法及應用研究 目錄
**章 數學建模概述
**節 數學建模的概念及意義
第二節 數學建模的特點及分類
第三節 數學建模的基本步驟
第二章 微分方程方法
**節 微分方程基本理論
第二節 微分方程模型的建立
第三節 微分方程模型的求解方法
第四節 微分方程模型應用
第三章 差分方程方法
**節 差分方程基本理論
第二節 差分方程的平衡點及穩定性
第三節 連續模型的差分方法
第四節 差分方程模型應用
第四章 優化建模方法
**節 線性規劃方法建模
第二節 非線性規劃方法建模
第三節 動態規劃方法建模
第四節 整數線性規劃建模
第五章 數據分析方法
**節 方差分析
第二節 主成分分析
第三節 判別分析
第四節 聚類分析
第六章 回歸分析方法
**節 線性回歸分析方法
第二節 非線性回歸分析方法
第三節 回歸模型的選擇方法
第四節 回歸模型的正交化設計方法
第七章 插值與擬合
**節 插值方法
第二節 曲線擬合的線性*小二乘法
第三節 曲線擬合與函數逼近
第四節 綜合案例模型
第八章 預測與決策分析方法
**節 時間序列預測方法
第二節 灰色預測方法
第三節 隨機性決策分析方法
第四節 多目標決策
參考文獻
**節 數學建模的概念及意義
第二節 數學建模的特點及分類
第三節 數學建模的基本步驟
第二章 微分方程方法
**節 微分方程基本理論
第二節 微分方程模型的建立
第三節 微分方程模型的求解方法
第四節 微分方程模型應用
第三章 差分方程方法
**節 差分方程基本理論
第二節 差分方程的平衡點及穩定性
第三節 連續模型的差分方法
第四節 差分方程模型應用
第四章 優化建模方法
**節 線性規劃方法建模
第二節 非線性規劃方法建模
第三節 動態規劃方法建模
第四節 整數線性規劃建模
第五章 數據分析方法
**節 方差分析
第二節 主成分分析
第三節 判別分析
第四節 聚類分析
第六章 回歸分析方法
**節 線性回歸分析方法
第二節 非線性回歸分析方法
第三節 回歸模型的選擇方法
第四節 回歸模型的正交化設計方法
第七章 插值與擬合
**節 插值方法
第二節 曲線擬合的線性*小二乘法
第三節 曲線擬合與函數逼近
第四節 綜合案例模型
第八章 預測與決策分析方法
**節 時間序列預測方法
第二節 灰色預測方法
第三節 隨機性決策分析方法
第四節 多目標決策
參考文獻
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數學建模方法及應用研究 作者簡介
馬蓓蓓，女，1984年出生，2012年畢業于新疆大學應用數學專業，獲得理學碩士學位。2018年至今，任成都師范學院數學學院講師。主要研究興趣為圖論及其應用，在國內外刊物上發表學述淪文多篇。
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