数学建模竞赛入门与提高 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:浙江大学出版社

作者:周凯//宋军全//邬学军

出品人:

页数:264

译者:

出版时间:2012-1

价格:35.00元

装帧:

isbn号码:9787308094436

丛书系列:

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《运筹帷幄：决策科学的艺术与实践》 在这日新月异的时代，信息爆炸与模型构建已成为各行各业洞察本质、优化决策的关键。本书《运筹帷幄：决策科学的艺术与实践》，并非一本专注于数学模型竞赛技巧的指南，而是深入探索如何将严谨的逻辑思维与灵活的数学工具，应用于解决现实世界中千头万绪的决策难题。它为你揭示的，是一种思维方式，一套方法论，一种在不确定性中寻找确定性、在复杂性中提炼精髓的能力。 本书的出发点，是任何一个寻求更优解决方案的领域——无论是商业运营、市场分析、资源配置，还是公共政策制定。我们并非教授你如何“赢”一场竞赛，而是赋能你如何“赢得”一场真实的挑战。竞赛，只是一个高强度的训练场，而本书所要传授的，是长久有效的“内功”。 第一部分：思维的基石——理解问题与抽象化 在任何复杂的决策场景中，首要任务并非急于建模，而是真正理解问题的本质。本书将引导你如何从纷繁复杂的表象中剥离出核心要素，识别关键变量、约束条件以及评价目标。我们将深入探讨： 问题分解与结构化： 如何将一个宏大而模糊的问题，拆解成一系列可管理、可分析的子问题。这涉及到逻辑树、流程图等可视化工具的应用，帮助我们清晰地梳理问题的脉络。 抽象化与模型构建初探： 从现实场景到数学模型的转化过程，并非简单的公式套用。我们将探讨如何根据问题的性质，选择合适的抽象程度，以及不同类型的模型（如描述性模型、预测性模型、优化模型）在不同场景下的适用性。 数据思维与信息筛选： 在信息泛滥的时代，如何辨别哪些数据是真正有用的？本书将教授你如何识别数据中的噪声与偏差，理解数据的可靠性，并为后续的建模分析打下坚实的基础。 第二部分：逻辑的利器——数学工具的审慎选择与运用 一旦问题被清晰地界定，信息被初步梳理，我们便可以开始审慎地选择和运用数学工具。本书将避免陷入过于专业的模型推导，而是聚焦于那些能够直接服务于决策的强大工具，并强调其背后的逻辑和适用范围： 优化理论的核心思想： 线性规划、整数规划、非线性规划等优化方法，在资源分配、生产调度、路径规划等问题中扮演着至关重要的角色。我们将着重讲解其思想原理，如何构建目标函数和约束条件，以及如何理解和解读优化结果。 概率与统计在决策中的应用： 风险评估、不确定性分析、预测建模，离不开概率论与统计学的支撑。本书将介绍如何运用概率分布、假设检验、回归分析等统计方法，来量化不确定性、检验假设，并对未来进行预测。 仿真技术的力量： 当现实世界的复杂性无法通过解析模型完全捕捉时，仿真便成为了强大的替代方案。我们将探讨离散事件仿真、蒙特卡洛仿真等技术，如何构建虚拟场景，进行“what-if”分析，从而评估不同策略的潜在效果。 图论与网络分析： 在交通、通信、社交网络等领域，图论提供了一种强大的框架来分析对象之间的关系。本书将介绍如何运用图论工具来解决路径寻找、网络优化、社区发现等问题。 第三部分：实践的温度——建模过程的迭代与验证 理论的工具再强大，也需要落地到具体的实践中。建模并非一蹴而就的完美过程，而是一个不断迭代、修正、验证的循环。本书将强调： 模型的验证与评估： 一个模型的好坏，不在于其数学上的精妙，而在于其能否有效地反映现实并指导决策。我们将学习如何通过历史数据拟合、样本外预测、敏感性分析等方法，来评估模型的准确性、鲁棒性和泛化能力。 算法选择与实现考量： 了解各种数学模型背后的算法思想，以及在实际操作中，根据计算资源、数据规模等因素选择合适的算法的重要性。 模型的可解释性与沟通： 即使是最优的模型，如果无法被决策者理解和信任，也无法发挥其价值。本书将探讨如何以清晰、简洁的方式呈现模型结果，并有效地与非技术背景的受众沟通。 从模型到决策： 最终，模型的价值在于指导行动。我们将讨论如何将模型输出转化为切实可行的决策建议，并考虑实施过程中的潜在挑战。 第四部分：视野的拓展——跨领域应用与前沿动态 决策科学的应用无处不在。本书将通过丰富的案例，展示数学建模的思想如何在不同的学科和行业中发挥作用： 商业与金融： 市场预测、投资组合优化、风险管理、供应链优化。 工程与制造： 生产调度、质量控制、故障诊断、流程改进。 医疗与健康： 疫情预测、资源配置、药物研发优化、临床决策支持。 环境与能源： 资源开发优化、污染控制策略、能源系统规划。 交通与物流： 路径规划、交通流量优化、仓储管理。 本书的目标是为你打开一扇门，让你看到数学工具如何赋能更理性的决策，更高效的运作，以及更优化的资源配置。它不是一套“速成秘籍”，而是对思维方式和实践能力的长期培养。通过阅读本书，你将不仅仅学会使用某些模型，更重要的是，你将学会如何像一位“决策科学家”一样思考，如何在纷繁复杂的世界中，运用逻辑与数学的力量，运筹帷幄，决胜千里。

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这本书的逻辑跳跃性，简直比坐过山车还刺激。它似乎完全跳过了“建立模型——求解模型——验证模型”这一经典建模链条中的关键环节，直接在“介绍模型”和“展示结果”之间进行切换。比如，在讲解如何使用蒙特卡洛方法模拟股票价格波动时，书中直接甩出了一个几百行的Matlab代码块，然后轻描淡写地说：“通过运行此脚本，我们可以观察到符合正态分布的随机游走趋势。”停！等等！这个脚本里那些关键参数是如何设定的？为什么选择了布朗运动而不是几何布朗运动？代码中的变量命名更是充满了各种缩写和谜语，比如`vlp_opt_res`，这到底是什么鬼？它没有花费任何篇幅去解释这些选择背后的建模哲学和限制条件。对于一个严肃的竞赛准备者来说，我们需要的不是一个“黑箱”代码，而是能让我们理解如何针对不同实际问题灵活调整参数、选择最优算法的思维框架。阅读体验就是：作者在山顶高喊“看，那边的风景多美啊！”而我，还在山脚下找那条通往山顶的路，并且发现路标都倒了。这本书的价值，似乎只存在于其作者的脑海深处，未能有效地转化为文字和图示的桥梁。

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这本书在对“竞赛环境”的理解和适配上，也显得非常脱节。数学建模竞赛，尤其是一些全国性的比赛，往往对模型的创新性、结果的可解释性以及最终报告的撰写质量有很高的要求。然而，这本书在“报告撰写”这一至关重要的环节上，几乎是避而不谈。它给出的案例分析，最后通常以一个结果图表草草收尾，完全没有示范如何构建一个逻辑严密、论证充分、排版专业的最终成果报告。读者在阅读完大量的理论后，面对真正的比赛，依然会手足无措：我该如何清晰地定义我的变量？我的假设条件是否足够严谨？我的模型局限性在哪里？这些都是决定竞赛成败的关键因素，但这本书里却对此语焉不详。它更像是一本纯粹的“数学理论教科书”，而不是一本“竞赛实战指南”。如果说入门是为了学会搭建模型，那么提高就应该教会如何“赢得比赛”。很遗憾，这本书在如何包装和展示你的数学成果这一关键步骤上，提供的帮助近乎为零，让人感觉仿佛作者自己从未真正参加或指导过高水平的建模竞赛，只是在整理大学课程笔记。

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我不得不指出，这本书在“提高”这个层面上，做得远不如“入门”两个字来得实在。它在介绍完几种基础模型后，就开始大量引用一些非常前沿但又晦涩难懂的学术论文摘要，试图用这种方式来拔高全书的层次感。问题在于，它引用了，但它没有对这些前沿思想进行任何形式的“降维打击”或“直观解释”。比如说，它提到了“多智能体系统中的博弈论应用”，然后马上跳转到一堆高维向量空间和纳什均衡的数学表述，丝毫没有给出如何在竞赛中用这些工具解决实际的交通流优化或者资源分配问题。这就像是给一个刚学会走路的孩子塞了一本高等物理教材，告诉他：“等你学会跑了，这些就是你要学的东西。”这种做法，对于希望在短期内通过竞赛提升自己能力的读者来说，效率极低。真正有价值的提高书籍，应该是在打好基础后，提供清晰的、可操作的案例，展示如何将复杂模型简化，如何处理数据噪声，以及如何在有限时间内权衡模型精度与计算复杂度。这本书更像是“知识点罗列大全”加上“前沿概念堆砌”，缺乏那种将理论转化为实践的“工匠精神”。

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我必须得说，这本书的排版和设计简直是一场灾难，简直就是对我视力的一种折磨。字体大小的差异达到了令人发指的地步，关键的定义和定理，比如“TSP问题松弛化”之类的术语，竟然用了一种比正文略小、颜色还偏灰的字体印着，生怕别人发现它有多重要似的。更别提那些公式了，那些复杂的偏微分方程和迭代矩阵，居然没有使用标准的Latex格式，有些符号看起来就像是用Word里的艺术字强行拼凑上去的，很多希腊字母都容易和普通字母混淆，特别是当公式跨越好几页的时候，引用前面的变量变得极其困难。清晰的图示几乎是本**数学建模竞赛入门与提高**的奢侈品。好不容易出现一个流程图，那清晰度简直让人怀疑是不是直接从上世纪八十年代的扫描件里截下来的，线条模糊，节点之间的逻辑关系根本无法一眼看穿。我尝试对照着书上的图表去理解某个动态规划的过程，结果花了十分钟才确认图上那个圈圈到底代表的是状态还是决策。如果作者的本意是想通过这种“挑战性”的阅读体验来筛选出真正有毅力的建模者，那我只能说，这个筛选机制未免也太低效和反人性了。我宁愿花时间去网上找一些高质量的公开课PPT，至少那里的视觉呈现是现代且友好的。

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天呐，我最近入手了一本叫《**数学建模竞赛入门与提高**》的书，本来以为能学到点真本事，结果……哎，说多了都是泪。这本书给我的感觉就像是作者在试图用一本薄薄的小册子装下一整个宏大的数学世界。翻开目录，各种算法和模型名称堆砌在一起，看得我眼花缭乱，什么优化理论、图论应用、神经网络基础，一股脑儿全塞进去了，但真正深入讲解的地方少之又少。举个例子，讲到线性规划时，它给出的公式推导简直是“一笔带过”，似乎默认读者已经对拉格朗日乘数法了如指掌。我这个初学者，光是啃懂那些公式就耗费了大量时间，更别提实际建模了。书里大量的篇幅似乎都放在了罗列“可以解决哪些问题”上，而不是“如何一步步解决”的过程展示。例题的选择也偏向于那些理论性很强的抽象场景，对于我这种渴望接触实际工程或社会热点问题的读者来说，实用性大打折扣。读完几章下来，我感觉自己像是站在一座知识的迷宫入口，手里拿着一张模糊的地图，地图上标满了地名，却唯独缺少了清晰的行进路线。这本书更像是一个高水平讲座的讲义摘要，而不是一本能手把手的入门教材。如果不是有扎实的数学基础和自学能力，我真不确定自己能否从中学到实质性的建模技巧。它真的更适合那些已经有一定建模经验，只是想查漏补缺、拓展思路的“高手”，对于我们这些新手小白来说，简直是劝退神器。

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写得不错，数学基础较差但仔细看看还是收获不少

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看完脑壳痛

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写得不错，数学基础较差但仔细看看还是收获不少

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看完脑壳痛

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写的不错，可能比较偏入门吧，但是有些内容又不是那么简单，适合对数学建模竞赛的一个抱佛脚！！！