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數學模型及軟體--基於Python的數學建模教程(高等院校規劃教材)

  • 作者：編者:王清|責編:吳學兵
  • 出版社：中國礦大
  • ISBN：9787564659752
  • 出版日期：2023/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：259
人民幣：RMB 30 元      售價：元
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內容大鋼
    本教材闡述數學建模的常用理論和方法，主要內容包括數學建模入門、數學軟體入門、線性規劃、微分方程與差分方程、多元統計分析、綜合評價方法、非線性規劃、圖論、插值和擬合、智能演算法、機器學習方法等。本教材以應用為目的，強調上機實踐，以Python軟體為主闡述建模的實際應用。
    本教材可作為高等院校理工科各專業數學建模授課和培訓教材或參考書。
作者介紹
編者:王清|責編:吳學兵
目錄
第1章  數學建模入門
  1.1  什麼是數學模型
  1.2  數學建模的方法和步驟
  1.3  初等建模案例
  1.4  數學模型的分類和應用
  1.5  全國大學生數學建模競賽
  習題1
第2章  數學軟體入門
  2.1  數學軟體的應用簡介
  2.2  Python入門
  2.3  Python機器學習簡介
  2.4  Lingo入門
  習題2
第3章  線性規劃
  3.1  線性規劃模型
  3.2  線性規劃模型的解法
  3.3  線性規劃建模示例
  3.4  對偶問題和靈敏度分析
  3.5  線性規劃建模中的上機實踐
  習題3
第4章  微分方程與差分方程
  4.1  微分方程建模的方法和步驟
  4.2  微分方程建模的綜合實例
  4.3  差分方程建模
  4.4  求解微分方程中的上機實踐
  習題4
第5章  多元統計分析
  5.1  聚類分析
  5.2  判別分析
  5.3  主成分分析
  5.4  因子分析
  5.5  多元統計分析中的上機實踐
  習題5
第6章  綜合評價方法
  6.1  綜合評價的數據預處理
  6.2  權重確定方法
  6.3  常用的綜合評價模型
  6.4  綜合評價中的上機實踐
  6.5  綜合評價方法應用案例
  習題6
第7章  非線性規劃
  7.1  非線性規劃方法
  7.2  非線性規劃中的上機實踐
  習題7
第8章  圖論
  8.1  圖的基本概念
  8.2  圖論中的一些問題
  8.3  圖論方法建模舉例
  8.4  圖論中的上機實踐
  習題8

第9章  插值和擬合
  9.1  插值
  9.2  擬合
  9.3  插值擬合中的上機實踐
  習題9
第10章  智能演算法
  10.1  遺傳演算法
  10.2  神經網路
第11章  機器學習方法
  11.1  樸素貝葉斯演算法
  11.2  最近鄰
  11.3  決策樹
  11.4  Logistic回歸
  11.5  機器學習演算法上機實踐
附錄
  附錄1  數學建模競賽思路
  附錄2  第5章例題的R求解代碼
參考文獻

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