具体描述
《工程数学》分上、下两册，上册由数值分析和矩阵论两部分组成，下册由数理统计和随机过程两部分组成。
《工程数学》为下册。数理统计部分内容通过介绍实际例子引进统计概念，阐明统计思想、统计理论与统计方法。其内容包括统计的基本概念，参数的估计、检验方法，回归分析和方差分析。随机过程部分对随机过程理论与方法作了浅显的介绍——主要介绍了马尔可夫链，平稳随机过程与平稳时间序列分析的理论与方法．书中内容力求精简，循序渐进，易于教学。
数理建模基础与应用：面向工程实践的理论与工具 图书名称： 数理建模基础与应用 图书简介： 本书旨在为工程技术人员、理工科学生以及对运用数学方法解决实际问题感兴趣的读者提供一套系统、深入且高度实用的数理建模理论框架与实践指南。本书深刻认识到，在当代工程领域，将复杂的物理、化学、经济或生物系统转化为可分析的数学模型，是实现优化设计、精准预测和科学决策的核心能力。因此，本书的编写聚焦于理论的严谨性与应用的贴近性相结合，力求构建一座连接抽象数学理论与具体工程实践的坚实桥梁。 全书内容结构紧凑，逻辑清晰，共分为七大部分，涵盖了从基础概念的建立到高级模型构建与求解的完整流程。 第一部分：建模的哲学与基础认知（奠基石） 本部分首先深入探讨了数理建模的本质、历史沿革及其在现代工程决策中的战略地位。我们强调建模并非单纯的公式堆砌，而是一种系统思维的体现，涉及问题识别、假设构建、模型选择、参数估计、模型求解与验证等一系列严谨的科学步骤。 核心内容包括： 建模思维的培养、科学假设的艺术（何时简化、何时复杂化）、不同类型模型（描述性、预测性、优化性）的辨识。 强调重点： 模型有效性的评估标准，包括模型与实际观测数据的一致性、预测能力的稳健性以及计算的可行性。 第二部分：经典数学工具箱的重塑（理论准备） 在正式进入复杂模型之前，本部分系统回顾并深化了读者对几种核心数学工具的理解，重点展示这些工具在建模语境下的独特应用视角。 常微分方程（ODE）模型： 侧重于描述随时间变化的动态系统，如人口增长、化学反应速率、电路瞬态分析等。详细讲解了定性分析方法（相平面分析、稳定性判断）的应用，而非仅仅局限于解析解的求解。 偏微分方程（PDE）模型： 聚焦于描述空间和时间上连续变化的物理过程，如热传导、流体力学中的扩散现象。重点分析了边界条件和初始条件在确定物理现实中的决定性作用。 线性代数与矩阵方法： 将线性代数视为大型离散系统的基石，讲解了特征值问题在振动分析、网络流分析中的应用，以及奇异值分解（SVD）在数据降维和系统辨识中的强大效力。 第三部分：离散系统与优化模型（决策核心） 本部分转向处理资源分配、调度和决策优化问题，这是工程管理与运筹学交叉领域的核心。 线性规划（LP）与整数规划（IP）： 详细阐述了单纯形法的工作原理及其局限性。特别关注非线性规划（NLP）的引入，以及如何利用KKT条件分析无约束和约束优化问题的最优性。 网络流模型： 涵盖最大流、最小割、最短路径等经典算法，并将其应用于交通网络设计、供应链优化和通信路由选择。 动态规划（DP）： 作为解决多阶段决策问题的强有力工具，通过贝尔曼方程的构建，指导读者如何将复杂问题分解为相互关联的子问题。 第四部分：随机性与不确定性建模（应对现实） 现实世界充满了随机扰动和不确定性。本部分专注于如何量化和处理这些不确定性。 概率论与数理统计在建模中的地位： 强调随机变量、分布函数和随机过程的选择对模型结果的决定性影响。 马尔可夫过程（Markov Processes）： 深入讲解离散时间与连续时间马尔可夫链，及其在排队论（如M/M/1模型）、可靠性分析和状态转移建模中的应用。 蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）： 详细介绍了如何利用随机抽样方法对难以解析求解的复杂系统（如金融衍生品定价、复杂系统可靠性评估）进行高效逼近。 第五部分：系统辨识与数据驱动模型（贴近工程数据） 在许多工程场景中，系统的内在机理难以完全建立，因此需要从观测数据中“学习”模型参数或结构。 参数估计方法： 详细介绍了最小二乘法（OLS）的理论基础及其在回归分析中的应用。讨论了广义最小二乘法（GLS）在处理序列相关误差时的优势。 状态空间模型（State-Space Representation）： 引入卡尔曼滤波（Kalman Filter）——现代控制与导航系统的基石。本节将卡尔曼滤波的迭代估计过程系统化，展示其在实时状态观测和噪声抑制中的卓越性能。 模型的选择与检验： 讨论了赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）等工具，用于在不同复杂度模型间做出最优选择。 第六部分：计算方法与模型求解（实现能力） 一个好的数学模型必须是可计算的。本部分关注将理论模型转化为可行算法的技术。 数值积分与微分方程求解： 侧重于欧拉法、龙格-库塔法（Runge-Kutta）等求解ODE的数值稳定性与精度权衡。针对PDE，介绍有限差分法（FDM）的基本思想和网格划分策略。 迭代求解技术： 探讨如何使用牛顿法、拟牛顿法等求解非线性方程组。对于大型稀疏系统，介绍迭代求解器（如共轭梯度法）的效率优势。 计算效率与精度控制： 强调在实际工程计算中，必须平衡计算资源与所需的精度，并讨论误差分析的基本方法。 第七部分：案例研究与前沿展望（综合实践） 本部分通过精选的、跨学科的工程案例，引导读者将前述理论融会贯通，并展望数理建模的未来发展方向。 案例聚焦： 涉及结构动力学中的模态分析、环境污染的传输模型、以及复杂制造过程的优化调度等多个领域的综合应用。每个案例均详细展示从问题定义到最终结论的全过程。 前沿趋势： 探讨机器学习（特别是深度学习）与传统建模方法的融合（混合建模），以及复杂系统建模中对多尺度、多物理场耦合的挑战与应对策略。 本书结构严谨，理论推导详实，同时配备了大量的、源自真实工程背景的例题和习题，旨在培养读者将工程直觉转化为数学语言，并利用计算工具实现精确解决问题的综合能力。本书是高年级本科生、研究生以及致力于工程问题分析与解决的专业人士不可或缺的参考书。
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