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AI與數學建模

  • 作者：編者:木仁|責編:蘇小珺
  • 出版社：中國財經
  • ISBN：9787522348100
  • 出版日期：2026/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：378
人民幣：RMB 98 元      售價：元
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內容大鋼
    本書緊扣AI與數學建模融合的時代背景，系統搭建了從基礎理論到實戰應用的完整知識體系。全書共14章，先梳理數學建模核心概念、論文撰寫規範與競賽注意事項，再循序漸進講解Python操作基礎，覆蓋圖形繪製、多類型數據讀寫處理、遞歸迭代等實操技能。
    在此基礎上，本書逐一拆解線性規劃、整數規劃、圖與網路優化、統計分析、智能演算法、評價方法、非線性規劃等經典數學建模核心模塊，結合AI工具給出針對性Python實現方案與求解案例，還拓展了蒙特卡洛模擬、深度學習、量子機器學習等前沿內容。
    全書兼顧理論深度與落地實用性，配套豐富的演算法演示與競賽實例，既可作為高等院校數學建模相關課程教材，也能為各類數學建模競賽參賽者、AI建模技術從業者提供全流程的實踐指導，幫助讀者快速掌握AI賦能下的數學建模核心能力。
作者介紹
編者:木仁|責編:蘇小珺
    木仁（1982—），教授，碩士生導師，校外兼職博士生導師，北京交通大學博士后，全國研究生數學建模競賽會評與命題專家。以第一作者或通訊作者身份發表學術論文20余篇，其中SSCI收錄3篇（均為中國科學院一區Top期刊），SCI收錄10余篇，EI期刊收錄3篇，EI會議收錄3篇，CSSCI收錄3篇，CSCD收錄4篇，中文核心3篇；出版學術專著6部；申請軟體著作權3項。主持國家自然科學基金項目3項，教育部哲學社會科學研究重大攻關項目子課題1項，中國博士后基金項目1項，內蒙古自治區傑出青年科學基金培育項目1項，內蒙古自然科學基金項目3項，吉林省自然科學基金項目1項，其他項目5項。2016年被評為內蒙古自治區「草原英才」，2017年被評為內蒙古自治區新世紀321人才第二層次人才，2021年被評為吉林省長白山學者。指導學生榮獲全國大學生數學建模競賽國家一等獎1項、二等獎7項，美國數學建模競賽二等獎1項，研究生數學建模競賽一等獎1項、三等獎3項；主要研究方向為DEA方法，物流工程與統計建模。
目錄
第1章  AI時代的數學建模基礎
  1.1  數學建模概述
  1.2  數學建模論文的撰寫方法
  1.3  數學建模競賽中的注意事項
第2章  AI建模的Python基礎
  2.1  Python簡介
  2.2  Python軟體的安裝
  2.3  Python軟體的使用入門
  2.4  Python程序設計
第3章  AI輔助Python圖形繪製
  3.1  二維圖形的繪製
  3.2  三維圖形的繪製
  3.3  圖形的修飾
  3.4  Python箭頭圖形的繪製
第4章  AI輔助Python數據讀寫與處理
  4.1  數值型數據的讀寫與處理
  4.2  字元型數據的讀寫與處理
  4.3  時間類型數據的讀寫與處理
  4.4  圖像數據的處理
  4.5  音頻數據的處理
  4.6  視頻數據的處理
  4.7  Python動畫製作
第5章  AI輔助遞歸與迭代
  5.1  遞歸及其實例
  5.2  迭代及其實例
第6章  AI輔助線性規劃
  6.1  線性規劃基本模型介紹
  6.2  線性規劃模型的AI輔助Python求解
  6.3  運輸問題
  6.4  多目標規劃問題
  6.5  適度指標的線性處理
  6.6  建模競賽實例
第7章  AI輔助整數規劃
  7.1  整數規劃基本模型及其Python求解演算法
  7.2  0-1規劃基本模型及其Python求解演算法
  7.3  指派問題及其AI輔助Python求解演算法
  7.4  選址問題及AI輔助Python求解演算法
  7.5  整數規劃求解器Gurobi的安裝與使用
第8章  AI輔助應用圖與網路優化
  8.1  圖論基本概念
  8.2  最短路問題及其AI輔助求解演算法
  8.3  行遍性問題及其AI輔助近似求解演算法
  8.4  最小生成樹問題及其AI輔助求解演算法
  8.5  最大流問題及其AI輔助求解演算法
  8.6  複雜網路及其統計特徵的AI輔助計算方法
第9章  AI輔助數據的統計與描述
  9.1  AI輔助建模中的統計學基礎
  9.2  參數估計
  9.3  假設檢驗
  9.4  方差分析

  9.5  相關度分析
  9.6  AI輔助建模中Python常用統計函數
  9.7  AI輔助分析求解實例
第10章  AI驅動的統計分析與建模
  10.1  數據指標處理及其現實意義
  10.2  回歸分析及其AI輔助求解實例
  10.3  判別分析
  10.4  聚類分析
  10.5  數據降維
  10.6  時間序列分析
  10.7  AI輔助綜合建模案例分析
第11章  電腦模擬與AI模擬
  11.1  模擬隨機數的產生
  11.2  蒙特卡洛方法
  11.3  排隊問題及其電腦模擬
  11.4  具有主客場賽制的賽程安排問題
  11.5  AI視頻生成
第12章  智能演算法與AI輔助建模實戰
  12.1  遺傳演算法
  12.2  蟻群演算法
  12.3  模擬退火演算法
  12.4  混合最速下降法
  12.5  神經網路演算法
  12.6  深度學習
  12.7  量子機器學習
  12.8  蒙特卡洛樹搜索
  12.9  粒子群優化演算法
第13章  AI輔助的評價方法選講
  13.1  層次分析方法及其AI輔助求解演算法
  13.2  熵權法及其AI輔助求解演算法
  13.3  模糊綜合評價方法AI輔助求解演算法
  13.4  數據包絡分析方法及其AI輔助求解演算法
  13.5  群組排序數據包絡分析方法及其AI輔助求解演算法
第14章  非線性規劃與AI優化建模
  14.1  非線性規劃模型
  14.2  非線性規劃的線性化
  14.3  二次規劃問題及其AI輔助求解實例
  14.4  符號函數的使用
  14.5  微分方程的求解與AI輔助建模實例
參考文獻

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