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MATLAB数学建模教程与模型编程实例

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简介:
《MATLAB数学建模教程与模型编程实例》一书通过丰富的案例和详细的讲解,帮助读者掌握利用MATLAB进行数学建模及程序设计的方法。 《数学建模教程:MATLAB数学建模模型编程实例》是一本深入浅出的教材,旨在帮助读者掌握数学建模的基本理论与实践技能,并结合使用强大的计算工具MATLAB来实现模型编程求解。该书由司守奎主编,徐珂文、李日华副主编,出自海军航空工程学院,具有很高的教学价值。 本书分为二十四章,每章围绕一个具体的数学建模问题展开讲解,涵盖物理学、经济学、生物学和环境科学等多个学科领域的问题。这种结构设计使学习者能够逐步了解并掌握不同类型的建模方法。通过阅读每一章节,读者可以了解到背景信息、模型建立过程、选择合适的数学工具以及如何利用MATLAB进行编程求解。 MATLAB是一种广泛应用于科学计算、数据分析和图形可视化的高级语言,尤其适合数值计算和矩阵运算。在数学建模中,它可以帮助我们快速实现模型的构建与求解,从而提高工作效率。书中提供的MATLAB编程实例让读者有机会亲手操作并加深对建模过程的理解。 学习这本教程时建议按照章节顺序进行: 1. 首先理解每个问题背景及建模思路; 2. 然后仔细研读MATLAB代码,了解其工作原理。 对于初学者来说,可以尝试运行已有的代码来理解输出结果,并逐步修改和优化这些代码以锻炼编程能力。书中每一个模型的解决方案都经过精心设计,既包含理论分析也包括实际应用案例。 在数学建模过程中需要注意以下几点: 1. 明确问题本质并定义好目标; 2. 根据问题特点选择适当的数学工具(如微积分、线性代数或概率论); 3. 用数学语言表达问题,形成方程或算法; 4. 利用MATLAB或其他计算工具求解模型,并得到结果; 5. 分析并评估模型的合理性及与实际问题对比进行调整优化。 通过学习本书,读者不仅能掌握MATLAB编程技巧和提升自身的数学素养以及科研能力,在未来相关领域的工作中也能打下坚实的基础。《数学建模教程:MATLAB数学建模模型编程实例》是一本理论与实践相结合的优秀教材,无论你是初学者还是有一定经验的研究者都能从中受益匪浅,并能够运用所学知识解决实际问题成为该领域的佼佼者。

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客服
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  • MATLAB
    优质
    《MATLAB数学建模教程与模型编程实例》一书通过丰富的案例和详细的讲解,帮助读者掌握利用MATLAB进行数学建模及程序设计的方法。 《数学建模教程:MATLAB数学建模模型编程实例》是一本深入浅出的教材,旨在帮助读者掌握数学建模的基本理论与实践技能,并结合使用强大的计算工具MATLAB来实现模型编程求解。该书由司守奎主编,徐珂文、李日华副主编,出自海军航空工程学院,具有很高的教学价值。 本书分为二十四章,每章围绕一个具体的数学建模问题展开讲解,涵盖物理学、经济学、生物学和环境科学等多个学科领域的问题。这种结构设计使学习者能够逐步了解并掌握不同类型的建模方法。通过阅读每一章节,读者可以了解到背景信息、模型建立过程、选择合适的数学工具以及如何利用MATLAB进行编程求解。 MATLAB是一种广泛应用于科学计算、数据分析和图形可视化的高级语言,尤其适合数值计算和矩阵运算。在数学建模中,它可以帮助我们快速实现模型的构建与求解,从而提高工作效率。书中提供的MATLAB编程实例让读者有机会亲手操作并加深对建模过程的理解。 学习这本教程时建议按照章节顺序进行: 1. 首先理解每个问题背景及建模思路; 2. 然后仔细研读MATLAB代码,了解其工作原理。 对于初学者来说,可以尝试运行已有的代码来理解输出结果,并逐步修改和优化这些代码以锻炼编程能力。书中每一个模型的解决方案都经过精心设计,既包含理论分析也包括实际应用案例。 在数学建模过程中需要注意以下几点: 1. 明确问题本质并定义好目标; 2. 根据问题特点选择适当的数学工具(如微积分、线性代数或概率论); 3. 用数学语言表达问题,形成方程或算法; 4. 利用MATLAB或其他计算工具求解模型,并得到结果; 5. 分析并评估模型的合理性及与实际问题对比进行调整优化。 通过学习本书,读者不仅能掌握MATLAB编程技巧和提升自身的数学素养以及科研能力,在未来相关领域的工作中也能打下坚实的基础。《数学建模教程:MATLAB数学建模模型编程实例》是一本理论与实践相结合的优秀教材,无论你是初学者还是有一定经验的研究者都能从中受益匪浅,并能够运用所学知识解决实际问题成为该领域的佼佼者。
  • 基础MATLAB
    优质
    本书聚焦于数学建模的基础知识和技能,通过丰富的MATLAB编程实例讲解如何将理论应用于实践,是学习数学建模及编程的理想教材。 数学建模的基本模型及其相关MATLAB程序代码、MATLAB入门知识、如何用MATLAB进行图形绘制、线性规划、无约束优化以及非线性规划等内容。
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    优质
    《HFSS参数化建模教程及实例模型》是一本专注于Ansoft HFSS软件中参数化设计技术的应用指南。本书通过详细讲解和大量实例展示如何高效地进行电磁仿真建模,适合射频微波工程领域的工程师和技术人员学习参考。 本压缩包包含《HFSS 参数化建模教程》中的实例模型。
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    本书通过丰富的实例讲解如何使用MATLAB进行神经网络编程,并应用于数学建模问题中,适合需要利用神经网络解决复杂数据模式识别和预测任务的研究者。 在使用 MATLAB 进行数学建模中的 BP 神经网络预测问题时,可以参考以下源程序: ```matlab net = newff(Pr,[6,1],{tansig,purelin},trainlm); net.trainParam.epochs = 500; net.trainParam.goal = 0.001; net.trainParam.show = 1; net.trainParam.lr = 0.05; net = train(net,p,T); ``` 这段代码定义了一个具有两层的 BP 神经网络,其中输入层与隐藏层之间使用了 tansig 激活函数,而输出层则采用了线性激活函数 purelin。训练算法采用的是 Levenberg-Marquardt(trainlm)。此外还设置了最大迭代次数为500次、目标误差为 0.001、显示频率为每次迭代以及学习率设为了 0.05。
  • 竞赛指南:据解析案
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    本书为读者提供全面的数学建模知识和技能指导,包括基础教程、模型构建技巧及真实案例分析,帮助读者掌握数据分析和问题解决能力。适合参赛选手及相关领域研究人员参考学习。 美赛教程包括建模与数据分析等内容,并辅以案例分析。
  • UML
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    《UML实例与建模教程》是一本全面介绍统一建模语言(UML)及其应用的技术书籍。书中通过丰富的案例详细讲解了如何使用UML进行系统分析和设计,帮助读者掌握软件开发中的建模技能。适合初学者及专业人士阅读参考。 **UML(统一建模语言)**是一种标准的图形化建模工具,在软件工程领域广泛使用,尤其是在面向对象设计方面。它提供多种图表类型,包括用例图、类图、序列图、状态图以及活动图等,帮助开发者清晰地表达系统的设计和行为。 1. **用例图(Use Case Diagram)**:这是UML中最基础的图表之一,用于展示用户与系统的交互方式。在该类型的图表中可以看到参与者(Actor)和用例之间的关系,并表明了用户如何使用特定功能或服务。 2. **类图(Class Diagram)**:这种图表展示了系统中的各个类、接口及它们之间存在的各种关联性,如继承、聚合等。它是一个静态结构的展示方式,包括每个类的属性、方法及其访问权限。 3. **序列图(Sequence Diagram)**:此类型图表着重描绘了对象之间的交互顺序,并通过时间轴来显示消息传递的时间点和顺序,是动态行为的一种表示形式。 4. **状态图(State Diagram)**:这种类型的图表描述了一个实体或系统在不同条件下的各种可能的状态及其转换机制。它有助于理解系统的运行逻辑。 5. **活动图(Activity Diagram)**:类似于流程图的结构,用于展示过程、工作流或者计算步骤中的控制和数据流向。特别适用于业务流程设计与算法建模等场景。 使用UML进行项目开发通常遵循以下步骤: 1. 需求分析:通过沟通获取系统需求。 2. 用例建模:创建图表来表达系统的功能要求。 3. 设计建模:利用类图、接口图等多种工具描述设计结构。 4. 行为建模:借助序列图、状态图和活动图展现动态行为模式。 5. 实现与测试:将模型转化为代码,并进行单元测试及集成测试。 学习UML的教程通常会涵盖这些基本概念,通过实例指导帮助用户掌握如何使用各种图表工具。学会运用UML能够提高设计质量,减少沟通中的误解并提升开发效率。 在实践中,有许多软件支持创建和管理上述模型图示,如Enterprise Architect、Visual Paradigm等。这类工具有图形界面便于直观绘制与编辑UML图。 总之,作为一种强大的建模语言,UML提供了多种图表来帮助我们理解和表达复杂的系统设计思路。通过掌握并实践这种工具可以更好地组织和管理系统项目中的各种需求,并确保系统的清晰性和可维护性。
  • 30种智能算法MATLAB.zip
    优质
    《30种数学建模智能算法与MATLAB编程实例》是一本涵盖了广泛智能算法及其在MATLAB环境中实现的实用指南。书中通过丰富的示例深入浅出地讲解了如何运用这些方法解决实际问题,适合学习和研究数学建模的学生及专业人士参考使用。 本书包含30个数学建模智能算法及其MATLAB程序代码: - 第10章:基于粒子群算法的多目标搜索算法。 - 第11章:基于多层编码遗传算法的车间调度算法。 - 第12章:免疫优化算法在物流配送中心选址中的应用。 - 第13章:粒子群优化算法的寻优方法。 - 第14章:利用粒子群算法进行PID控制器的优化设计。 - 第15章:基于混合粒子群算法的TSP搜索策略。 - 第16章:动态环境下的动态粒子群寻优技术。 - 第17章:借助PSO工具箱实现函数优化方法。 - 第18章:鱼群算法在函数求解中的应用。 - 第19章:基于模拟退火算法的TSP解决方案。 - 第20章:遗传和模拟退火混合算法用于聚类分析。 - 第21章:介绍并演示了模拟退火工具箱的应用场景。 - 第22章:利用蚁群优化方法解决旅行商问题(TSP)。 - 第23章:基于蚁群策略的二维路径规划技术。 - 第24章:采用蚁群算法进行三维空间中的路径设计。 - 第25章:使用有导师学习神经网络预测汽油辛烷值,该过程依赖于近红外光谱数据。 - 第26至第27章节未具体提及内容细节。 - 第28章:支持向量机分类技术应用于乳腺癌诊断的研究中,基于对乳腺组织电阻抗特性的分析结果。 - 第29章:运用支持向量机回归模型预测混凝土的抗压强度值。 - 第30章至第4章节未详细列出具体内容或标题信息,但涉及遗传算法和非线性规划在函数优化中的应用、BP神经网络与遗传算法结合的方法以及一些特定问题如TSP等问题的应用实例(例如sa_tsp)等主题。 最后一部分介绍了极限学习机的回归拟合及分类技术。
  • 常用及其Python
    优质
    本书深入浅出地介绍了多种常用的数学建模方法,并通过具体的实例展示了如何使用Python语言来实现这些模型,非常适合初学者和需要提升建模技能的数据分析人员阅读。 数学建模涉及多种方法和技术,包括但不限于: - 线性回归(LinearRegression) - 奇异值分解(SVD) - TOPSIS分析 - 主成分分析 - 分类算法 - 图论应用 - 层次分析法 - 岭回归和LASSO - 插值算法 - 数学规划模型 - 时间序列分析 - 灰色关联分析 - 灰色预测方法 - 相关性分析技术 - 聚类方法 - 蒙特卡洛模拟 以上代码仅供参考学习。
  • 智能算法MATLAB(含30个案).zip
    优质
    本书《数学建模智能算法与MATLAB编程实例》提供了涵盖广泛主题的30个实际案例,深入浅出地讲解了如何运用MATLAB进行高效的数学建模及智能算法实现。 《30个数学建模智能算法及MATLAB程序代码》涵盖了数学建模常用的各类算法,包括遗传算法、粒子群算法、神经网络以及聚类算法等多种方法的MATLAB实现代码。
  • 离散
    优质
    本书《离散数学模型与数模教材》旨在为读者提供离散数学的基础理论知识及其在数学建模中的应用实例。书中不仅涵盖了集合论、图论等核心概念,还详细介绍了如何运用这些原理解决实际问题的方法和技巧,是学习离散数学及参加数学建模竞赛的理想参考书。 在参加数模培训时使用过一些关于离散数学模型、数模以及数学建模的教材,希望这些资料对大家有所帮助。