具体描述
数学建模是研究数学的思想和方法在各个领域的应用的课程，本书介绍在数学建模中常用到的一些必要的数学知识，穿插大量的实际案例，阐述对各种实际问题进行建模的主要方法和基本规律，本书内容丰富，选材合理，内容编排重思想、重方法、重应用、重能力培养，阅读本书有助于增进分析问题和用数学解决问题的能力，领会对数学模型的设计、创新、分析及研究的基本方法和要求。
全书包括微分方程和差分方程模型，优化模型和离散模型，以及随机和统计模型三个部分共八章，读者可选读其中任一部分而不会影响对内容的理解。
本书可用做高等学校理工科学生数学建模课的教材和数学建模竞赛的培训教材，亦可供高等学校教师、研究生、数学建模爱好者参考。
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读后感
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用户评价
这本书的语言风格极其枯燥和冗长，充满了学术界特有的、不必要的复杂句式和晦涩的术语。阅读体验完全等同于在啃一本官方的技术手册，缺乏任何能激发学习兴趣的引导性描述。作者似乎更关注于展示自己知识的广博，而不是如何有效地将知识传递给初学者。很多地方为了追求数学的严谨性，牺牲了可读性，导致读者需要不断地回溯前文才能理解当前段落的含义。如果要推荐给跨专业学生或者自学者，这本书无疑是一个巨大的障碍。它未能体现出当代教育对“清晰、简洁、有效沟通”的追求，使得学习过程变成了一场意志力的考验，而不是知识获取的乐趣。
评分这本书的习题设计与其说是帮助巩固知识，不如说更像是一种折磨。练习题的难度跨度极大，好的题目寥寥无几，大部分都是重复性的、机械化的计算，对于训练建模思维几乎没有帮助。更糟糕的是，对于那些具有挑战性的综合性题目，书后完全没有提供详细的解答或解题思路参考。这使得学生在独立思考卡壳时，无法从中获得启发和指导，只能在原地打转。我尤其希望看到一些贴近现实案例的建模实践，而不是那些脱离实际背景的纯数字游戏。缺乏高质量的反馈机制，让学习过程充满了不确定性，大大削弱了习题作为教学辅助工具的价值。
评分这本书的排版和设计简直是灾难。内页的字体大小一会儿大一会儿小，间距也毫无章法，读起来非常费劲。更别提那些复杂的数学公式了，经常出现排版错位或者符号显示不全的情况，让人不得不反复对照，大大降低了阅读效率。感觉设计团队对图书的阅读体验毫无概念，只是简单地把内容堆砌在一起。而且，纸张的质量也相当一般，翻页时能感觉到明显的粗糙感，墨水的渗透性也不太好，深色文字在某些角度下显得模糊不清，对长时间阅读眼睛很不友好。这简直是对一本专业教材的亵渎，影响了学习的连贯性和专注度。如果能请专业的编辑和设计师重新审视一下，哪怕只是在细节上进行优化，这本书的价值都会大幅提升。
评分作为一本“本科册”，这本书在绪论部分对建模思想的引入显得过于陈旧和学术化。它花了太多篇幅去回顾历史上经典的数学模型，例如牛顿的行星运动定律或人口增长模型，但对于现代工程和管理科学中常用的计算模型、数据驱动模型（如机器学习在建模中的初步应用）的介绍却非常保守和简略。这种对前沿动态的滞后，让读者感受不到数学建模这门学科的活力和广阔的应用前景。它更像是一本停留在上世纪末的教材，未能跟上信息技术飞速发展的步伐。学生们更期待看到如何利用现代工具（如Python/R环境下的模拟和求解）来构建和分析模型，而这些内容在这本书中几乎找不到踪影。
评分我花了大量时间试图理解书中关于优化算法的章节，但收效甚微。作者似乎预设了读者已经对某些高级的数学理论（比如凸分析的基础）有非常扎实的了解，对初学者而言，过渡显得过于跳跃和生硬。很多关键步骤的推导过程被一笔带过，留下的空白需要读者自己去填补，这对于本科阶段的学习来说，无疑增加了不必要的难度和挫败感。理论的讲解偏向于纯粹的数学形式推导，缺乏与实际工程问题的紧密结合和直观的几何解释。例如，在介绍线性规划的单纯形法时，对基变量和非基变量的几何意义阐述得不够清晰，使得整个求解过程显得像一个抽象的计算流程，而不是一个有逻辑的优化路径探索。
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