本书是“经典原版书库”之一,全书共分9个章节,主要对数学建模方法与分析的知识作了介绍,全书以引人入胜的方式描述了数学模型的3个主要领域:最优化、动力系统和随机过程,并以实用的方法解决各式各样的现实问题,包括空间飞船的对接、传染病的增长率和野生生物的管理等。此外,本书还根据需要详细介绍了解决问题所需要的数学知识。该书可供各大专院校作为教材使用,也可供从事相关工作的人员作为参考用书使用。
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书名 | 数学建模方法与分析(英文版第3版)/经典原版书库 |
分类 | 科学技术-自然科学-数学 |
作者 | (美)米尔斯切特 |
出版社 | 机械工业出版社 |
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简介 | 编辑推荐 本书是“经典原版书库”之一,全书共分9个章节,主要对数学建模方法与分析的知识作了介绍,全书以引人入胜的方式描述了数学模型的3个主要领域:最优化、动力系统和随机过程,并以实用的方法解决各式各样的现实问题,包括空间飞船的对接、传染病的增长率和野生生物的管理等。此外,本书还根据需要详细介绍了解决问题所需要的数学知识。该书可供各大专院校作为教材使用,也可供从事相关工作的人员作为参考用书使用。 内容推荐 本书提出了一种通用的数学建模方法——五步方法,帮助读者迅速掌握数学建模的真谛。作者以引人入胜的方式描述了数学模型的3个主要领域:最优化、动力系统和随机过程。本书以实用的方法解决各式各样的现实问题,包括空间飞船的对接、传染病的增长率和野生生物的管理等。此外,本书还根据需要详细介绍了解决问题所需要的数学知识。 目录 Preface Ⅰ OPTIMIZATION MODELS 1 ONE VARIABLE OPTIMIZATION 1.1 The Five-Step Method 1.2 Sensitivity Analysis 1.3 Sensitivity and Robustness 1.4 Exercises 2 MULTIVARIABLE OPTIMIZATION 2.1 Unconstrained Optimization 2.2 Lagrange Multipliers 2.3 Sensitivity Analysis and Shadow Prices 2.4 Exercises 3 COMPUTATIONAL METHODS FOR OPTIMIZATION 3.1 One Variable Optimization 3.2 Multivariable Optimization 3.3 Linear Programming 3.4 Discrete Optimization 3.5 Exercises Ⅱ DYNAMIC MODELS 4 INTRODUCTION TO DYNAMIC MODELS 4.1 Steady State Analysis 4.2 Dynamical Systems 4.3 Discrete Time Dynamical Systems 4.4 Exercises 5 ANALYSIS OF DYNAMIC MODELS 5.1 Eigenvalue Methods 5.2 Eigenvalue Methods for Discrete Systems 5.3 Phase Portraits 5.4 Exercises 6 SIMULATION OF DYNAMIC MODELS 6.1 Introduction to Simulation 6.2 Continuous-Time Models 6.3 The Euler Method 6.4 Chaos and Fractals 6.5 Exercises Ⅲ PROBABILITY MODELS 7 INTRODUCTION TO PROBABILITY MODELS 7.1 Discrete Probability Models 7.2 Continuous Probability Models 7.3 Introduction to Statistics 7.4 Diffusion 7.5 Exercises 8 STOCHASTIC MODELS 8.1 Markov Chains 8.2 Markov Processes 8.3 Linear Regression 8.4 Time Series 8.5 Exercises 9 SIMULATION OF PROBABILITY MODELS 9.1 Monte Carlo Simulation 9.2 The Markov Property 9.3 Analytic Simulation 9.4 Exercises Afterword Index |
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