數(shù)學(xué)建模方法與分析

數(shù)學(xué)建模方法與分析pdf是一個(gè)不錯(cuò)的高等數(shù)學(xué)電子課本。面向讀者用戶(hù)提供了高數(shù)中的建模教程知識(shí)。內(nèi)容通俗易懂，字跡高清晰。適合學(xué)生和老師們研究學(xué)習(xí)！歡迎在綠色資源網(wǎng)下載。

電子圖書(shū)介紹

《華章數(shù)學(xué)譯叢：數(shù)學(xué)建模方法與分析（原書(shū)第4版）》系統(tǒng)介紹數(shù)學(xué)建模的理論及應(yīng)用，作者將數(shù)學(xué)建模的過(guò)程歸結(jié)為五個(gè)步驟（即“五步方法”），并貫穿全書(shū)各類(lèi)問(wèn)題的分析和討論中。

《華章數(shù)學(xué)譯叢：數(shù)學(xué)建模方法與分析（原書(shū)第4版）》闡述了如何使用數(shù)學(xué)模型來(lái)解決實(shí)際問(wèn)題，提出了在組建數(shù)學(xué)模型并且求解得到結(jié)論之后如何進(jìn)行靈敏性和穩(wěn)健性分析。此外，將數(shù)學(xué)建模方法與計(jì)算機(jī)的使用密切結(jié)合，不僅通過(guò)對(duì)每個(gè)問(wèn)題的討論給了很好的示范，而且配備了大量的習(xí)題。

數(shù)學(xué)建模方法與分析目錄介紹

譯者序

前言

第一部分 最優(yōu)化模型

第1章 單變量最優(yōu)化

1.1 五步方法

1.2 靈敏性分析

1.3 靈敏性與穩(wěn)健性

1.4 習(xí)題

1.5 進(jìn)一步閱讀文獻(xiàn)

第2章 多變量最優(yōu)化

2.1 無(wú)約束最優(yōu)化

2.2 拉格朗日乘子

2.3 靈敏性分析與影子價(jià)格

2.4 習(xí)題

2.5 進(jìn)一步閱讀文獻(xiàn)

第3章 最優(yōu)化計(jì)算方法

3.1 單變量最優(yōu)化

3.2 多變量最優(yōu)化

3.3 線性規(guī)劃

3.4 離散最優(yōu)化

3.5 習(xí)題

3.6 進(jìn)一步閱讀文獻(xiàn)

第二部分 動(dòng)態(tài)模型

第4章 動(dòng)態(tài)模型介紹

4.1 定常態(tài)分析

4.2 動(dòng)力系統(tǒng)

4.3 離散時(shí)間的動(dòng)力系統(tǒng)

4.4 習(xí)題

4.5 進(jìn)一步閱讀文獻(xiàn)

第5章 動(dòng)態(tài)模型分析

5.1 特征值方法

5.2 離散系統(tǒng)的特征值方法

5.3 相圖

5.4 習(xí)題

5.5 進(jìn)一步閱讀文獻(xiàn)

第6章 動(dòng)態(tài)模型的模擬

6.1 模擬簡(jiǎn)介

6.2 連續(xù)時(shí)間模型

6.3 歐拉方法

6.4 混沌與分形

6.5 習(xí)題

6.6 進(jìn)一步閱讀文獻(xiàn)

第三部分 概率模型

第7章 概率模型簡(jiǎn)介

7.1 離散概率模型

7.2 連續(xù)概率模型

7.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)簡(jiǎn)介

7.4 擴(kuò)散

7.5 習(xí)題

7.6 進(jìn)一步閱讀文獻(xiàn)

第8章 隨機(jī)模型

8.1 馬爾可夫鏈

8.2 馬爾可夫過(guò)程

8.3 線性回歸

8.4 時(shí)間序列

8.5 習(xí)題

8.6 進(jìn)一步閱讀文獻(xiàn)

第9章 概率模型的模擬

9.1 蒙特卡羅模擬

9.2 馬爾可夫性質(zhì)

9.3 解析模擬

9.4 粒子追蹤

9.5 分?jǐn)?shù)階擴(kuò)散

9.6 習(xí)題

9.7 進(jìn)一步閱讀文獻(xiàn)

后記

索引

作者簡(jiǎn)介

米爾斯切特（Mark M.Meerschaert），美國(guó)密歇根州立大學(xué)概率統(tǒng)計(jì)系教授。他曾在密歇根大學(xué)、英格蘭學(xué)院、內(nèi)華達(dá)大學(xué)、新西蘭達(dá)尼丁Otago大學(xué)執(zhí)教，講授過(guò)數(shù)學(xué)建模、概率、統(tǒng)計(jì)學(xué)、運(yùn)籌學(xué)、偏微分方程、地下水及地表水水文學(xué)與統(tǒng)計(jì)物理學(xué)課程。他當(dāng)前的研究方向包括無(wú)限方差概率模型的極限定理和參數(shù)估計(jì)、金融數(shù)學(xué)中的厚尾模型、用厚尾模型及周期協(xié)方差結(jié)構(gòu)建模河水流、醫(yī)學(xué)成像、異常擴(kuò)散、連續(xù)時(shí)間隨機(jī)游動(dòng)、分?jǐn)?shù)階導(dǎo)數(shù)和分?jǐn)?shù)階偏微分方程、地下水流及運(yùn)輸。