《数学建模原理与案例》是作者在教学应用的基础上,结合数学建模课程建没与教学,以及数学建模竞赛培训与辅导工作中的经验和体会编写而成的。本书首先致力于阐明数学建模原理,然后通过大量的案例介绍数学建模原理的具体应用。
《数学建模原理与案例》共九章,包括数学建模概述、初等数学方法建模原理与案例、微分方程方法建模原理与案例、运筹学方法建模原理与案例、图沦方法建模原理与案例、数理统计方法建模原理与案例、插值与拟合的原理与案例、MAT-LAB基础知识和应用以及常用工具箱等。《数学建模原理与案例》各章附有大量的案例和习题,读者可通过案例和习题,举一反三,巩固所学内容。
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这本书的配套资源也是一大亮点,虽然我购买的是纸质版,但书后提供的勘误表和在线代码库链接对我帮助极大。在实际操作中,编写复杂的优化算法代码总会遇到一些细微的语法错误或逻辑偏差。书中提供了一套完整的MATLAB/Python示例代码,不仅可以直接运行,而且代码注释极其详尽,几乎每一行关键运算都有解释。这对于那些对编程不太熟练,但需要快速上手建模工具的读者来说,简直是雪中送炭。我通过对比书中的标准解法和我自己编写的代码,迅速定位并修正了几个自己难以察觉的编程陷阱。这种理论与实践无缝对接的体验,使得这本书的实用价值远远超出了其定价,它更像是一套完整的“工具箱”,而不是一本静态的教科书。
评分说实话,我本来对手册类的书籍总是抱持着一种警惕,总怕内容空泛,但《数学建模原理与案例》给我的惊喜在于其案例的深度和广度。它涵盖的领域远超我的预期,从传统的工程优化到新兴的金融风险预测,案例选择非常贴合当前社会热点。尤其让我印象深刻的是关于“传染病传播模型(SIR模型)”的讨论。书中不仅详细阐述了模型的建立、参数的确定,还深入分析了不同干预措施(如社交距离、疫苗接种率)对模型曲线的影响,甚至探讨了模型局限性——即它在面对非均匀混合人群时的失效风险。这种批判性的思维训练,对于提升读者的建模素养至关重要。很多教材只会告诉你“这个模型很好用”,但这本书却会告诉你“这个模型在什么情况下会失效,你需要如何改进”。这种对模型适用范围的清晰界定,体现了作者深厚的实践功底,让读者在应用时能够更加审慎和负责。
评分这本《数学建模原理与案例》的封面设计确实很有吸引力,那种深邃的蓝色和简洁的几何图形搭配,让人一眼就能感受到这本书所蕴含的严谨与智慧。刚翻开目录,我就被其中对基础理论深入浅出的讲解所吸引。作者在介绍经典模型(比如线性规划、微分方程模型)时,没有采用那种晦涩难懂的纯数学语言,而是巧妙地穿插了大量的实际应用背景。比如,在讲解如何建立一个资源分配模型时,书中不仅清晰地列出了决策变量、目标函数和约束条件,还配有详细的图示,将现实世界中的复杂问题一步步“翻译”成数学语言的过程展示得淋漓尽致。特别是对于初学者来说,这种循序渐进的讲解方式极大地降低了入门门槛。我记得有一次在处理一个库存优化问题时遇到了瓶颈,就是参考了书中的一个关于“经济订货批量模型”的推导过程,才豁然开朗。这本书不仅仅是理论的堆砌,更像是一位经验丰富的导师,在你迷茫时适时地伸出援手,引导你找到正确的思考路径。它的价值就在于,它教会了我们如何“像一个建模者那样去思考”,而不仅仅是学会几个公式。
评分我发现这本书在“案例分析”部分的排版和逻辑组织上做得非常出色,简直可以作为其他技术书籍的范本。每一个案例都遵循着一个清晰的“四步走”结构:问题定义与背景介绍、数学模型构建、模型求解与分析、结论讨论与模型改进。这种结构化叙事极大地提高了阅读效率。举例来说,在涉及时间序列预测的一个案例中,作者首先展示了原始数据的波动性,接着引出了ARIMA模型,但在求解阶段,作者并没有直接给出最优参数,而是通过对比AIC和BIC信息准则,引导读者理解参数选择背后的统计学意义。这种“带着读者一起做决策”的写作手法,让我感觉自己不是在单向接收知识,而是在与作者共同完成一个建模项目。每当看完一个案例,我都会忍不住去尝试用书中的方法解决我工作中遇到的类似小问题,这种即学即用的感觉是很多纯理论书籍无法给予的。
评分坦白讲,这本书的数学深度是够的,但它的表达方式却出奇地平易近人。我个人对高等数学中的某些抽象概念感到头疼,但在阅读这本书时,这些困难似乎迎刃而解了。作者非常擅长使用类比和几何直观来解释复杂的数学概念。例如,在讲解“拉格朗日乘数法”以解决带约束的优化问题时,书中没有过多地纠缠于复杂的多元微积分推导,而是形象地将等高线和约束线相切的几何意义进行了阐述,瞬间就明白了为什么要引入那个“乘子”。这种注重直觉和可视化的讲解策略,极大地弥补了传统教材中“重形式轻内涵”的弊端。对于我们这些需要将数学应用于工程或管理领域的人来说,真正掌握“为什么”比记住“怎么算”要重要得多,而这本书恰恰抓住了这一点。
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