数学建模算法与应用

数学建模算法与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:国防工业出版社
作者:司守奎
出品人:
页数:438
译者:
出版时间:2011-8
价格:49.00元
装帧:
isbn号码:9787118076479
丛书系列:
图书标签:
  • 数学建模
  • 数学
  • 算法
  • 数学与应用数学
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  • 案例
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具体描述

《数学建模算法与应用》主要内容简介:作者司守奎、孙玺菁根据多年数学建模竞赛辅导工作的经验编写《数学建模算法与应用》,涵盖了很多同类型书籍较少涉及的新算法和热点技术,主要内容包括时间序列、支持向量机、偏最小二乘面归分析、现代优化算法、数字图像处理、综合评价与决策方法、预测方法以及数学建模经典算法等内容。《数学建模算法与应用》系统全面,各章节相对独立。《数学建模算法与应用》所选案例具有代表性,注重从不同侧面反映数学思想在实际问题中的灵活应用,既注重算法原理的通俗性,也注重算法应用的实现性,克服了很多读者看懂算法却解决不了实际问题的困难。《数学建模算法与应用》所有例题均配有madab或lingo源程序,程序设计简单精炼,思路清晰,注释详尽,灵活应用Matlab工具箱,有利于没有编程基础的读者快速入门。同时很多程序隐含了作者多年的编程经验和技巧,为有一定编程基础的读者深入学习Matlab、Lingo等编程软件提供了便捷之路。《数学建模算法与应用》既可以作为数学建模课程教材和辅导书,也可以作为相关科技工作者参考用书。

《数据驱动的决策艺术:洞察分析与预测建模》 在信息爆炸的时代,如何从海量数据中提炼有价值的洞察,并将其转化为精准的决策,已成为各行各业的核心竞争力。本书旨在带领读者踏上一段深入探索数据分析和预测建模的旅程,揭示数据背后的逻辑,掌握利用数据解决复杂问题的强大工具。 本书的内容涵盖了数据分析的整个生命周期,从数据的获取、清洗、预处理,到探索性数据分析、特征工程,再到各类预测模型的构建、评估与优化,以及最终的部署与解读。我们不仅仅停留在理论的层面,更注重实际应用,通过一系列详实的项目案例,展示如何在真实场景中运用这些技术,解决商业、科研、社会等领域的实际问题。 核心内容聚焦: 数据准备与探索: 数据获取与整合: 学习如何从不同的数据源(数据库、API、文件等)高效地提取和整合数据。 数据清洗与预处理: 掌握处理缺失值、异常值、重复值等常见数据质量问题的策略和技术,以及数据标准化、归一化等重要预处理步骤。 探索性数据分析(EDA): 学习利用可视化工具(如图表、散点图、热力图等)和统计方法(均值、方差、相关性分析等)深入理解数据的分布、模式和潜在关系。 特征工程与选择: 特征构建: 探索如何根据业务逻辑和数据特性,从原始数据中创造出更有信息量的特征。 特征转换: 学习对现有特征进行转换,如对数变换、多项式特征、交互特征等,以提升模型性能。 特征选择: 掌握过滤法、包裹法、嵌入法等多种特征选择技术,找出对预测目标最重要的特征,降低模型复杂度,提高效率和泛化能力。 预测建模的核心技术: 回归模型: 深入讲解线性回归、多项式回归、岭回归、Lasso回归等经典回归算法,以及决策树回归、随机森林回归、梯度提升回归(如XGBoost, LightGBM)等集成学习方法。 分类模型: 详细介绍逻辑回归、支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)、决策树分类、随机森林分类、朴素贝叶斯等基础分类算法,以及强大的集成学习分类器。 时间序列分析与预测: 涵盖ARIMA、SARIMA、指数平滑法等经典时间序列模型,以及利用机器学习方法进行时间序列预测的思路。 聚类分析: 学习K-Means、DBSCAN、层次聚类等无监督学习方法,用于发现数据中的自然分组。 降维技术: 介绍主成分分析(PCA)、t-SNE等降维方法,用于处理高维数据,提升可视化效果和模型效率。 模型评估与优化: 模型评估指标: 掌握针对回归和分类任务的各种评估指标(如RMSE, MAE, R-squared, Accuracy, Precision, Recall, F1-score, AUC等)。 交叉验证: 学习如何利用K折交叉验证等技术,更可靠地评估模型的泛化能力,避免过拟合。 超参数调优: 介绍网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等方法,寻找模型的最佳超参数组合。 模型解释性: 探讨如何理解和解释复杂模型的预测结果,建立信任,并为决策提供依据。 实际应用案例: 本书将穿插一系列贴近实际的案例研究,例如: 客户流失预测: 利用历史客户行为数据,预测哪些客户最有可能流失,并据此制定客户保留策略。 销售额预测: 基于历史销售数据、季节性因素、促销活动等,预测未来的销售额,优化库存和生产计划。 信用风险评估: 分析申请人的个人信息和信用记录,评估其违约风险,为信贷审批提供依据。 用户行为分析: 挖掘用户在产品中的行为模式,个性化推荐,提升用户体验。 医疗诊断辅助: 利用患者的生理指标和病史数据,辅助医生进行疾病诊断。 本书的特色: 实践导向: 强调动手能力,提供丰富的代码示例(语言不限,可根据读者基础选择,例如Python),鼓励读者在学习过程中进行实践。 理论与实践相结合: 在介绍算法原理的同时,深入剖析其在实际问题中的应用逻辑。 面向广泛读者: 无论您是数据分析新手,还是希望提升技能的专业人士,亦或是对数据驱动决策感兴趣的管理者,都能从中获益。 前沿技术视野: 介绍当前流行且有效的预测建模方法,帮助读者跟上行业发展的步伐。 通过对本书的学习,您将能够系统地掌握数据分析和预测建模的理论知识和实践技能,具备从原始数据中发现价值、构建精准模型、做出明智决策的能力,从而在日益激烈的竞争环境中脱颖而出,成为一名优秀的数据驱动决策者。

作者简介

目录信息

第1章 线性规划
1.1 线性规划问题
1.2 投资的收益和风险
习题1
第2章 整数规划
2.1 概论
2.2 0-1型整数规划
2.3 蒙特卡洛法(随机取样法)
2.4 指派问题的计算机求解
习题2
第3章 非线性规划
3.1 非线性规划模型
3.2 无约束问题的Matlab解法
3.3 约束极值问题
3.4 飞行管理问题
习题3
第4章 图与网络模型及方法
4.1 图的基本概念与数据结构
4.2 最短路问题
4.3 最小生成树问题
4.4 网络最大流问题
4.5 最小费用最大流问题
4.6 Matlab的图论工具箱
4.7 旅行商(TSP)问题
4.8 计划评审方法和关键路线法
4.9 钢管订购和运输
习题4
第5章 插值与拟合
5.1 插值方法
5.2 曲线拟合的线性最小二乘法
5.3 最小二乘优化
5.4 曲线拟合与函数逼近
5.5 黄河小浪底调水调沙问题
习题5
第6章 微分方程建模
6.1 发射卫星为什么用三级火箭
6.2 人口模型
6.3 Matlab求微分方程的符号解
6.4 放射性废料的处理
6.5 初值问题的Matlab数值解
6.6 边值问题的Matlab数值解
习题6
第7章 目标规划
7.1 目标规划的数学模型
7.2 求解目标规划的序贯算法
7.3 多目标规划的Matlab解法
7.4 目标规划模型的实例
7.5 数据包络分析
习题7
第8章 时间序列
8.1 确定性时间序列分析方法
8.2 平稳时间序列模型
8.3 时间序列的Matlab相关工具箱及命令
8.4 ARIMA序列与季节性序列
习题8
第9章 支持向量机
9.1 支持向量分类机的基本原理
9.2 支持向量机的Matlab命令及应用例子
9.3 乳腺癌的诊断
习题9
第10章 多元分析
10.1 聚类分析
10.2 主成分分析
10.3 因子分析
10.4 判别分析
10.5 典型相关分析
10.6 对应分析
10.7 多维标度法
习题10
第11章 偏最小二乘回归分析
11.1 偏最小二乘回归分析概述
11.2 Matlab偏最小二乘回归命令plsregress
11.3 案例分析
习题11
第12章 现代优化算法
12.1 模拟退火算法
12.2 遗传算法
12.3 改进的遗传算法
12.4 Matlab遗传算法工具
习题12
第13章 数字图像处理
13.1 数字图像概述
13.2 亮度变换与空间滤波
13.3 频域变换
13.4 数字图像的水印防伪
13.5 图像的加密和隐藏
习题13
第14章 综合评价与决策方法
14.1 理想解法
14.2 模糊综合评判法
14.3 数据包络分析法
14.4 灰色关联分析法
14.5 主成分分析法
14.6 秩和比综合评价法
14.7 案例分析
习题14
第15章 预测方法
15.1 微分方程模型
15.2 灰色预测模型
15.3 回归分析预测方法
15.4 差分方程
15.5 马尔可夫预测
15.6 时间序列
15.7 插值与拟合
15.8 神经元网络
习题15
附录A Matlab软件入门
A.1 Matlab“帮助”的使用
A.2 数据的输入
A.3 绘图命令
A.4 Matlab在高等数学中的应用
A.5 Matlab在线性代数中的应用
A.6 数据处理
附录B Lingo软件的使用
B.1 Lingo软件的基本语法
B.2 Lingo函数
B.3 线性规划模型举例
参考文献
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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阅读一本关于数学建模的书,我最看重的是其内容的“系统性”和“完整性”。一本好的教材,应该能够构建一个完整的知识体系,让读者从宏观到微观,层层深入地理解数学建模的方方面面。我希望《数学建模算法与应用》能够做到这一点。它应该包含数学建模的基本思想、流程、常用方法,以及各种算法的原理和应用。而且,不同章节之间的内容应该有紧密的逻辑联系,形成一个有机的整体,而不是零散的知识点堆砌。例如,在介绍完某个模型类型之后,紧接着应该讲解与之相关的求解算法,然后再通过具体的应用案例来巩固和深化理解。我希望这本书能够覆盖从基础建模概念到高级算法技巧的整个谱系,让读者能够循序渐进地学习,逐步提升自己的能力。对于一些关键的概念和理论,我希望它能够提供清晰的定义、详细的解释,并且配以恰当的图示和例子,帮助我更好地理解和记忆。如果这本书能够帮助我建立起一个清晰的数学建模知识框架,并且能够让我掌握解决各种类型问题的通用方法论,那将是它的巨大成功。

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这本书的“应用”部分,是我在购买前非常期待的部分。在我看来,数学建模的最终目的就是服务于实际应用,解决现实世界中的各种问题。因此,一本优秀的数学建模书籍,一定不能脱离实际。我希望这本书能够提供丰富多样的应用案例,覆盖的领域越广越好,比如经济学、金融学、工程学、管理学、生物学、环境保护等等。每一个案例都应该能够清晰地展示:1. 问题背景的描述;2. 如何将实际问题转化为数学模型;3. 选择了哪种或哪几种算法进行求解;4. 求解的结果如何解释,并与实际问题相结合;5. 模型的优缺点和可能的改进方向。我希望这些案例不是简单地堆砌,而是能够体现数学建模的思维方式和解决问题的逻辑。例如,在经济学领域,如何利用数学模型预测股票价格?在工程学领域,如何优化生产流程以降低成本?在管理学领域,如何制定最优的资源分配方案?这些具体的应用场景,能够帮助我更好地理解抽象的理论是如何落地生根,发挥作用的。我希望通过阅读这些案例,能够激发我运用数学建模解决自身学习或工作中所面临的实际问题的信心和能力。

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读一本技术类的书籍,一个非常重要的标准就是其“可读性”和“易懂性”。我知道数学建模本身就涉及大量的数学知识和逻辑推理,但一本好的教材应该能够用相对清晰易懂的方式来呈现这些内容,让非专业背景的读者也能够有所收获。我希望《数学建模算法与应用》在这方面能够做得很好。它的语言应该简洁明了,避免使用过于晦涩难懂的术语,即使有专业术语,也应该有清晰的解释。图表的使用应该恰当且具有启发性,能够有效地辅助文字内容的理解。我认为,对于数学建模这样一门需要实践和思考的学科,单纯的理论堆砌是远远不够的,它需要引导读者去思考,去动手实践。我希望这本书能够提供一些思考题或者练习题,并且最好能够提供答案或者解题思路,帮助我检验学习成果,加深对知识的理解。我非常期待这本书能够成为我学习数学建模的得力助手,让我在浩瀚的数学世界中,能够找到清晰的路径,并且充满乐趣地探索下去。

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这本书的封面设计就给我一种很专业、很厚重的感觉,封面上的文字清晰,排版也相当讲究,不像很多市面上粗制滥造的图书。当拿到这本书的时候,我首先被它扎实的纸张和精良的印刷所吸引,每一页翻阅起来都有一种沉甸甸的质感,这一点对于需要长时间阅读学习的图书来说,是非常重要的考量。我之前也购买过一些号称“经典”的数学建模教材,但很多都存在纸张泛黄、印刷模糊的问题,读起来体验感很差。这本书在这方面无疑做得非常出色,让人在阅读之初就建立了良好的第一印象。我特别喜欢它在章节标题和副标题的设置上,逻辑清晰,层层递进,仿佛在引导读者一步步深入探索数学建模的奥秘。从内容编排上看,它似乎有意地将理论与实践相结合,这一点是我在选择数学建模书籍时最为看重的。毕竟,再精深的理论如果不能落地,不能解决实际问题,那么它的价值也将大打折扣。我非常期待这本书能在算法的介绍上,提供详实的操作步骤和代码示例,并且在应用案例的选取上,能够涵盖各个领域,展现数学建模的广泛适用性。我希望它能让我理解如何将抽象的数学模型转化为具体的解决方案,并最终应用于解决现实世界中的复杂问题,例如在运筹学、最优化、统计分析等方面的应用,能够有深入的探讨和讲解。

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我对《数学建模算法与应用》这本书的期待,还体现在它能否提供一些“实用的学习资源”上。仅仅有理论和案例是远远不够的,尤其是在数学建模这样一个高度依赖实践的领域。我希望这本书能够提供一些配套的学习资源,例如,在介绍某个算法时,如果能提供相关的开源代码或者推荐一些好用的建模软件,那将是极大的便利。如果书中提到的案例有公开的数据集,也能够一并提供,让读者能够亲自动手去复现和验证。另外,我希望书中能够推荐一些进一步学习的资源,比如相关的学术期刊、会议、在线课程或者社区论坛,这样在我完成这本书的学习后,能够有明确的下一步方向,继续深化自己的学习。我希望这本书能够成为一个起点,而不是终点,它能够引导我进入一个更广阔的数学建模世界,并且为我提供持续学习和成长的动力。

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拿到这本《数学建模算法与应用》之后,我最先关注的就是它对于“算法”部分的阐述。我了解到,数学建模不仅仅是建立模型,更重要的是如何利用高效的算法去求解模型。这本书的书名直接点明了核心,我希望它能在这方面提供足够深入且实用的内容。我期待它能够详细讲解各种经典的数学建模算法,比如线性规划、整数规划、动态规划、蒙特卡洛方法、模拟退火、遗传算法等等。更重要的是,我希望它能不仅仅是罗列算法的定义和公式,而是能够深入剖析这些算法的原理、适用范围、优缺点,以及在实际建模中如何根据具体问题选择合适的算法。例如,对于一个复杂的优化问题,究竟是选择精确算法还是启发式算法?什么时候需要考虑算法的收敛性?这些都是我在学习过程中常常会遇到的困惑。如果这本书能提供清晰的算法流程图、伪代码,甚至是具体的编程实现思路,那将是极大的帮助。我希望它能让我真正理解算法背后的思想,而不仅仅是停留在表面。我非常渴望通过这本书,能够提升自己分析和解决问题的能力,掌握一套强大的算法工具箱,去应对那些看似棘手但实则可以通过数学方法解决的难题。

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在我看来,一本能够让我“举一反三”的书,才是真正有价值的书。数学建模的精髓在于其思维方式和解决问题的通用性。我希望《数学建模算法与应用》不仅仅是教会我如何套用现成的模型和算法,而是能够让我理解背后的原理,从而能够将所学知识迁移到其他未知的领域。我希望它能够提供一些“思维导图”式的讲解,让我能够理解不同模型和算法之间的联系和区别,以及它们在解决不同类型问题时的适用性。例如,当我看到一个全新的问题时,我能够通过这本书所提供的知识框架,去思考它属于哪种类型的数学问题,然后选择合适的建模方法和算法。我希望这本书能够培养我成为一个“建模的思考者”,而不是一个“模型的搬运工”。我希望通过学习这本书,我能够具备一种灵活运用数学工具解决各种实际问题的能力,从而在未来的学习和工作中,能够游刃有余地应对各种挑战。

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在数学建模领域,更新迭代的速度是很快的。我购买《数学建模算法与应用》这本书,一个重要的期待是它能够包含一些“前沿的算法和技术”。虽然经典的算法是基础,但如果能够接触到一些近年来发展起来的、在实际应用中表现出色的算法,那将大大提升这本书的价值。例如,在机器学习、深度学习等领域,也涌现出了许多与数学建模紧密相关的算法,如果这本书能够将其与传统的数学建模方法相结合,进行一些探讨,那将非常有意义。我希望它能介绍一些更具现代感、更具效率的求解方法,例如一些关于并行计算、大数据分析在数学建模中的应用。当然,前提是这些内容能够保持一定的系统性和易懂性,不至于让读者感到过于超前而无法理解。我希望这本书能够提供一个坚实的基础,并且在我学习过程中,能够让我接触到一些新的、有潜力的研究方向,从而为我未来的学习和研究打下良好的基础。

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一本好的数学建模书籍,应该能够帮助读者建立起一种“严谨的科学态度”。数学建模的过程,从问题的定义、模型的建立、算法的选择到结果的解释,每一步都需要严谨的逻辑和周密的思考。我希望《数学建模算法与应用》能够充分体现这种严谨性。在介绍模型时,它应该清晰地阐述模型的假设条件,以及这些假设条件对模型结果的影响。在讲解算法时,它应该分析算法的收敛性、稳定性和计算复杂度,并解释为什么某个算法适用于特定类型的问题。在解释结果时,它应该强调模型的局限性,以及如何对结果进行科学的评估和解释。我希望通过这本书,我能够学习到如何进行严谨的科学推理,如何避免数学上的错误,并且能够培养一种批判性思维,不盲目相信模型的结论,而是能够对其进行客观的评估。我希望这本书能够成为我学习科学研究方法的重要参考,帮助我在未来能够进行更加深入和有意义的探索。

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我一直认为,一本真正优秀的数学建模书籍,不仅仅在于其内容的深度,更在于它能否激发读者的“创造力和探索欲”。数学建模的精髓在于将现实世界的复杂问题抽象成数学模型,并从中找到解决方案。这个过程本身就充满了挑战和乐趣。我希望《数学建模算法与应用》能够在这方面有所体现。它应该能够展示数学建模的思维方式,鼓励读者跳出固有的思维模式,用数学的语言去观察和分析世界。在介绍算法和应用时,我希望它能够引导读者思考:为什么选择这个算法?有没有其他更优的算法?模型是否可以进一步优化?在应用案例的讲解中,我希望它能提供一些开放性的问题,鼓励读者去思考如何将所学知识应用到新的场景中,或者如何对现有的模型进行改进。我希望通过阅读这本书,我能够不仅仅是学习到现成的知识和方法,更能培养一种独立思考、解决问题的能力,并且对数学建模这门学科产生浓厚的兴趣,愿意去更深入地探索和研究。

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很多例子和方法

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清楚,简单,实用,不要求较高的数学背景,感觉用来做数模非常容易上手……

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这本书真的巨巨巨好

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特别好。

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???? 我就是缺心眼儿

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