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MATLAB数学建模实例及编程指南（含实例解析和代码）

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简介：
本书提供了丰富的MATLAB数学建模实例与详细编程指导，涵盖多种算法应用，并附有深入浅出的实例解析和完整代码。适合初学者快速掌握并应用于实际问题解决中。 我使用过的数学建模教程涵盖了多个重要领域：第一章介绍了线性规划；第二章探讨了整数规划；第三章涉及非线性规划；第四章讲解了动态规划；第五章讨论了图与网络的基本概念，第六章则通过初等数学方法进行模型构建。第七章进一步深入研究图与网络的相关内容。第八章讲述了层次分析法的应用，并在第九章中介绍了差分方法的理论和实践案例。 该教程不仅提供了详细的实例分析与讲解，还附有代码解析，对我学习过程中遇到的概念理解及实际应用问题给予了极大帮助。

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  • MATLAB数学建模实例及编程指南（含实例解析和代码）
    优质
    本书提供了丰富的MATLAB数学建模实例与详细编程指导，涵盖多种算法应用，并附有深入浅出的实例解析和完整代码。适合初学者快速掌握并应用于实际问题解决中。 我使用过的数学建模教程涵盖了多个重要领域：第一章介绍了线性规划；第二章探讨了整数规划；第三章涉及非线性规划；第四章讲解了动态规划；第五章讨论了图与网络的基本概念，第六章则通过初等数学方法进行模型构建。第七章进一步深入研究图与网络的相关内容。第八章讲述了层次分析法的应用，并在第九章中介绍了差分方法的理论和实践案例。 该教程不仅提供了详细的实例分析与讲解，还附有代码解析，对我学习过程中遇到的概念理解及实际应用问题给予了极大帮助。
     
  • Matlab数学建模实例分析与实战代码.zip
    优质
    本资源《Matlab数学建模实例分析与实战代码》包含了多个实际案例和详细的MATLAB编程实现，适用于学习者深入理解并掌握利用MATLAB进行数学建模的方法和技术。 本段落详细介绍了54个工程应用案例、65个算法案例以及31种算法的应用场景，并深入解析了21种常用的数据处理算法：数据插值、拟合、线性回归、因子分析（包括主成分分析）、系统聚类分析、线性规划和非线性规划方法，层次分析法、指数平滑预测技术、线性二次移动平均法，混合整数规划与大规模数学规划策略，DW检验技巧，数据灵敏度分析手段，灰色关联分析流程，分段函数处理方式以及灰色预测模型。此外还涵盖了多元回归分析及其残差检验过程，并介绍了双立方插值和机理分析方法的应用。
     
  • MATLAB数学建模教程与模型编程实例
    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。
     
  • 数控车床编程实例解析(30例)-数控代码编程实例.pdf
    优质
    本书《数控车床编程实例解析》收录了三十个详细的数控车床编程案例，通过丰富的实践操作和深入浅出的理论讲解，帮助读者掌握各种复杂零件的加工技巧与方法。 数控车床编程实例详解包括30个例子的PDF文档提供了一系列详细的数控代码编程示例。
     
  • MATLAB数学建模算法与实例解析.zip
    优质
    本书《MATLAB数学建模算法与实例解析》深入浅出地介绍了利用MATLAB进行数学建模的各种方法和技巧，并通过大量实例详细讲解了如何应用这些算法解决实际问题。适合学习数学建模及使用MATLAB软件的读者阅读参考。 《MATLAB数学建模算法及实例分析》一书包含了许多详细的案例分析以及使用MATLAB编程的具体过程。
     
  • S-Function模块实例解析（含MATLAB代码）
    优质
    本文章深入剖析S-Function在MATLAB中的应用，通过具体实例和配套的MATLAB源码，帮助读者掌握其编程技巧与实践方法。 关于编写的蹦极系统的S-function案例详解可以参考相关博客文章。该博客详细介绍了如何使用MATLAB/Simulink创建一个描述蹦极运动的S-函数模型，并提供了详细的步骤和代码示例，有助于读者理解和实现类似的动态系统仿真项目。
     
  • 数学建模基础模型与MATLAB编程实例
    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。
     
  • MATLAB神经网络编程实例（数学建模）
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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。
     
  • 数学建模智能算法与MATLAB编程实例（含30个案例）.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。
     
  • STM32编程指南与实例代码
    优质
    《STM32编程指南与实例代码》是一本针对STM32微控制器开发的技术书籍，书中通过详细的讲解和丰富的示例代码帮助读者掌握STM32的各项功能及应用技巧。 STM32编程手册及程序实例；汉化的程序说明是英文的。