数学建模方法与分析(原书第4版)--聚文网

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从基因工程到飓风预测，数学模型为我们社会中的许多决策支持指明了方向。如果作为建模基础的假设和方法是有缺陷的，结果可能极其糟糕。《数学建模方法与分析(原书第4版)》对数学建模这一主题给出了严谨的论述，提出了一种通用的数学建模方法——五步方法(提出问题、选择建模方法、推导模型的数学表达式、求解模型、回答问题)，帮助读者迅速掌握数学建模的真谛。作者米尔斯切特以引人入胜的方式描述了数学模型的3个主要领域：很优化、动力系统和随机过程，引导读者以实用的方法解决各式各样的现实问题。第4版增加了关于粒子追踪和分数阶扩散(包括分数阶微积分)的新节。

内容简介

《数学建模方法与分析(原书第4版)》系统介绍数学建模的理论及应用，作者米尔斯切特将数学建模的过程归结为五个步骤(即“五步方法”)，井贯穿全书各类问题的分析和讨论中。书中阐述了如何使用数学模型来解决宴际问题，提出了在建立数学横型并且求解得到结论之后如何进行灵敏性和稳健性分析。此外，将数学建模方法与计算机的使用密切结合，不仅通过对每个问题的讨论给了很好的示范。而且配备了大量的习题。
本书适合作为高等院校相关课程的教材和参考书，也可供参加国内数学建横竞赛的人员参考。

作者简介

Mark M.Meerschaert，美国密歇根州立大学概率统计系教授。他曾在密歇根大学、英格兰学院、内华达大学、新西兰达尼丁Otago大学执教，讲授过数学建模、概率、统计学、运筹学、偏微分方程、地下水及地表水水文学与统计物理学课程。他当前的研究方向包括无限方差概率模型的极限定理和参数估计、金融数学中的厚尾模型、用厚尾模型及周期协方差结构建模河水流、医学成像、异常扩散、连续时间随机游动、分数阶导数和分数阶偏微分方程、地下水流及运输。

译者序
前言
第一部分很优化模型
第1章单变量很优化
1.1五步方法
1.2灵敏性分析
1.3灵敏性与稳健性
1.4习题
1.5进一步阅读文献
第2章多变量很优化
2.1无约束很优化
2.2拉格朗日乘子
2.3灵敏性分析与影子价格
2.4习题
2.5进一步阅读文献
第3章很优化计算方法
3.1单变量很优化
3.2多变量很优化
3.3线性规划
3.4离散很优化
3.5习题
3.6进一步阅读文献
第二部分动态模型
第4章动态模型介绍
4.1定常态分析
4.2动力系统
4.3离散时间的动力系统
4.4习题
4.5进一步阅读文献
第5章动态模型分析
5.1特征值方法
5.2离散系统的特征值方法
5.3相图
5.4习题
5.5进一步阅读文献
第6章动态模型的模拟
6.1模拟简介
6.2连续时间模型
6.3欧拉方法
6.4混沌与分形
6.5习题
6.6进一步阅读文献
第三部分概率模型
第7章概率模型简介
7.1离散概率模型
7.2连续概率模型
7.3统计学简介
7.4扩散
7.5习题
7.6进一步阅读文献
第8章随机模型
8.1马尔可夫链
8.2马尔可夫过程
8.3线性回归
8.4时间序列
8.5习题
8.6进一步阅读文献
第9章概率模型的模拟
9.1蒙特卡罗模拟
9.2马尔可夫性质
9.3解析模拟
9.4粒子追踪
9.5分数阶扩散
9.6习题
9.7进一步阅读文献
后记
索引

数学建模方法与分析(原书第4版)

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