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Python在数学实验与建模中的应用——司守奎

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简介:
《Python在数学实验与建模中的应用》是由司守奎编著的一本书籍,它深入浅出地介绍了如何利用Python进行数学问题求解和模型构建。 《Python数学实验与建模》以 Python 软件为基础,详细介绍了数学建模的各种常用算法及其软件实现。内容涵盖了高等数学、工程数学中的相关数学实验,以及包括但不限于数学规划、插值与拟合、微分方程、差分方程、评价预测、图论模型、多元分析等专题,并且还涉及了Monte Carlo 模拟、智能算法、时间序列分析和图像处理等领域。书中不仅详述了这些算法的数学原理,还有丰富的案例及配套 Python 程序供读者参考学习。 此外,《Python数学实验与建模》包含了 Python 快速入门基础部分,帮助完全没有编程经验的新手迅速掌握 Python 语言的核心概念和技术要点。然而对于那些没有其他任何编程背景知识的人来说,建议他们可以考虑阅读一些更为具体的关于 Python 编程的书籍来获得更全面的理解和技能提升。

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客服
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  • Python——
    优质
    《Python在数学实验与建模中的应用》是由司守奎编著的一本书籍,它深入浅出地介绍了如何利用Python进行数学问题求解和模型构建。 《Python数学实验与建模》以 Python 软件为基础,详细介绍了数学建模的各种常用算法及其软件实现。内容涵盖了高等数学、工程数学中的相关数学实验,以及包括但不限于数学规划、插值与拟合、微分方程、差分方程、评价预测、图论模型、多元分析等专题,并且还涉及了Monte Carlo 模拟、智能算法、时间序列分析和图像处理等领域。书中不仅详述了这些算法的数学原理,还有丰富的案例及配套 Python 程序供读者参考学习。 此外,《Python数学实验与建模》包含了 Python 快速入门基础部分,帮助完全没有编程经验的新手迅速掌握 Python 语言的核心概念和技术要点。然而对于那些没有其他任何编程背景知识的人来说,建议他们可以考虑阅读一些更为具体的关于 Python 编程的书籍来获得更全面的理解和技能提升。
  • Python)程序和
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    《Python数学实验与建模》由作者司守奎编写,本书提供了丰富的实例及配套代码与数据资源,旨在通过Python语言进行数学建模与科学计算的教学与实践。 pyth数学实验与建模(司守奎)程序及数据
  • -算法
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    《数学建模的算法与应用》由司守奎编著,本书系统地介绍了数学建模中常用的经典和现代算法,并通过丰富的案例展示了这些算法的实际应用。适合于学习数学建模及相关专业的师生参考使用。 司守奎的《数学建模算法与应用》包含教材和源代码。教材每章是一个PDF文件,为电子版非扫描版,并且可以进行注解。这是一本很好的教材,欢迎下载。
  • 【代码】算法》第二版_《算法及_智能算法代码_
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    本书为司守奎编著的《数学建模算法与应用》(第二版)的配套资源,提供了书中涉及的各种智能算法的代码实现,便于读者实践和深入理解数学模型的应用。 《数学建模算法与应用》第二版是司守奎教授撰写的一部深入探讨如何在实际工程问题中运用数学建模技术和算法的著作。书中涵盖了广泛的技术领域,包括优化方法、智能搜索策略等,为解决复杂问题提供了宝贵的理论和实践指导。 以下是根据提供的压缩包文件名所解析出各章节内容概览: 1. **第2章 整数规划**:该部分详细介绍了整数规划的基本概念及其分类,并探讨了解决此类问题的方法。其应用范围广泛,特别是在物流、资源分配等领域表现突出。通过限制决策变量为整数值,可以更准确地反映实际情况。 2. **第3章 非线性规划**:非线性规划专注于解决目标函数或约束条件含有非线性的优化问题的理论和方法。本章节可能涵盖非线性优化的基本原理、求解算法(如梯度法、拟牛顿法)以及实际应用案例。 3. **第4章 图与网络模型方法**:图论作为数学建模的重要工具,用于表示复杂系统中的关系并进行分析。该部分介绍最短路径问题、网络流问题及匹配等问题,并展示如何利用图论解决具体问题。 4. **第5章 插值拟合**:插值是一种数据拟合技术,旨在构造一个函数来近似给定的数据点集。本章节讨论了拉格朗日插值、牛顿插值和样条插值等方法及其在处理和预测中的应用实例。 5. **第6章 微分方程建模**:微分方程广泛应用于自然科学和技术领域,如物理学、生物学及化学等领域。该部分讲述了建立这些模型的方法以及求解常微分方程与偏微分方程的技术。 6. **第7章 数理统计**:本章节介绍了概率分布、假设检验和回归分析等基础统计学知识,这些都是数据分析和决策制定的重要工具。 7. **第11章 偏最小二乘回归分析**:作为处理高维数据及多重共线性问题的降维技术之一,偏最小二乘回归在预测建模中具有重要作用。本章节可能讨论其原理、计算方法及其应用案例。 8. **第12章 现代优化算法**:该部分涵盖了遗传算法、粒子群优化和模拟退火等智能优化策略,在处理多峰及非凸问题时表现出色。 9. **第15章 预测方法**:预测技术通过分析历史数据来估计未来趋势。本章节可能涉及时间序列分析、趋势外推以及移动平均法,指导如何选择适合特定场景的预测模型。 以上各章节内容的学习将帮助读者掌握数学建模的核心知识,并能够灵活运用各种算法解决实际问题。无论是学术研究还是工程实践中,《数学建模算法与应用》都是一部不可或缺的重要参考资料。
  • 算法及
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    《数学建模中的算法及应用》一书由司守奎撰写,全面介绍了数学建模中常用的各类算法及其实际应用案例,旨在帮助读者掌握解决复杂问题的有效方法。 《数学建模算法与应用》(作者司守奎)是一本很好的基础书籍,内容按章节完整呈现。
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    《数学建模算法及应用》是由司守奎所著的一本全面介绍数学建模与算法知识的专业书籍。该书深入浅出地讲解了各种实用的建模技巧和算法原理,结合大量实例帮助读者掌握解决实际问题的方法,是学习数学建模的理想教材和参考书。 《数学建模算法与应用》由司守奎编写,提供完整版本的PDF文件,并且文档清晰、分章节详细。
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    本资源包含《数学建模算法与应用》一书中的所有程序及数据,由作者司守奎提供。内容涵盖书中实例的详细代码实现,适用于学习者实践和研究参考。 司守奎的《数学建模算法与应用》一书中的所有程序源码及数据可以获取。
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    《数学建模算法与应用》由司守奎撰写,此书全面介绍了多种数学建模方法和实用算法,结合大量实例深入浅出地讲解了如何将理论知识应用于实际问题解决中。 《数学建模算法与应用》一书由国防工业出版社于2011年8月出版,作者为司守奎、孙玺菁。该书涵盖了大量其他同类书籍较少涉及的新算法和技术热点,主要内容包括时间序列等主题。
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    《数学建模中的算法及应用》由司守奎编著,该书系统地介绍了多种数学模型与算法,并结合实际案例阐述了如何运用这些工具解决具体问题。 《数学建模算法与应用》一书由司守奎编写,并包含PDF文档及源代码。
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    本书为《Python数学实验与建模》一书提供了必要的数据支持和代码实例,帮助读者更好地理解和实践书中介绍的各种算法及模型。 《Python 数学实验与建模》(司守奎 孙玺菁)数据文件。