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《Python数学实验与建模》(司守奎 孙玺菁)配套数据文件

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简介：
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。

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  • 《Python数学实验与建模》(司守奎 孙玺菁)配套数据文件
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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。
     
  • Python数学实验与建模（司守奎）程序和数据
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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
     
  • Python在数学实验与建模中的应用——司守奎
    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。
     
  • 司守奎《数学建模算法与应用》配套程序和数据.zip
    优质
    本资源包含《数学建模算法与应用》一书的配套程序及数据集，适用于学习数学建模的学生和研究人员。 司守奎的《数学建模算法与应用》一书包含了相关的程序及数据资料。
     
  • 数学建模算法与应用（司守奎著）配套源码
    优质
    《数学建模算法与应用》一书由司守奎编著，本书提供了丰富的数学模型和求解方法，并附有相关代码资源，助力读者深入理解和实践数学建模技巧。 《数学建模算法与应用》一书由司守奎编写，提供了配套源码以帮助参赛者在数学建模比赛中学习MATLAB编程技能。
     
  • 司守奎《数学建模算法与应用》配套光盘.zip
    优质
    《数学建模算法与应用》是由司守奎编著的一本教材，本书配套光盘包含了书中案例的数据、程序及部分习题解答，帮助读者更好地理解和实践书中的知识。 这是随书光盘，包含电子书（PDF格式）、数据和代码。
     
  • 《数学建模算法与应用》司守奎版程序和数据.zip_seldomgx7_司守奎源代码_数学建模
    优质
    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。
     
  • 司守奎数学建模程序和数据.zip
    优质
    《司守奎数学建模程序和数据》是一份包含丰富案例与编程资源的资料集，适用于学习与研究数学建模及相关算法。ZIP文件内含各类模型示例代码及其实验数据，便于读者深入理解和实践。 《司守奎数学建模程序及数据.zip》是一个包含多种数学建模算法与程序的资源包，主要使用MATLAB语言编写，适合希望深入理解和实践MATLAB编程以及数学建模的学生和学者。 1. **数学建模基础**：这是将实际问题转化为数学模型的过程。通过这个资源包，你可以学习如何运用各种数学工具来描述、分析并预测现实中的问题。 2. **MATLAB编程基础**：包括MATLAB的基本语法、数据类型以及控制结构（如循环和条件语句）等知识的学习，这些都是理解代码的基础内容。 3. **矩阵运算**：由于MATLAB是以矩阵为基本操作的软件，资源包中可能包含大量关于矩阵加减乘除、求逆及特征值与特征向量等方面的计算方法。 4. **数值方法**：涵盖多种用于数学建模中的数值解法，例如牛顿迭代法解决非线性方程问题、龙格-库塔法处理常微分方程式以及高斯消元技术来解决线性代数系统等。 5. **优化算法**：MATLAB内置了许多强大的工具箱（如fmincon和fminunc），用于求解各种最优化任务，这些在建模过程中非常有用。 6. **曲线拟合与数据处理**：包括多项式、指数或幂律函数的拟合技术以及对原始数据进行预处理和后处理的操作方法等。 7. **图像处理与可视化**：MATLAB强大的绘图功能可以用来绘制二维及三维图表，同时它还支持复杂的图像分析工作，这对于展示模型结果非常有帮助。 8. **动态系统模拟**：通过构建离散事件或连续时间系统来模拟不同类型的动态行为，并且利用Simulink模块进行实现。 9. **算法实现**：可能包含遗传算法、粒子群优化以及模糊逻辑等特定方法的具体应用实例，这些都是解决复杂问题的有效途径之一。 10. **案例研究**：该资源包中可能包括来自环境科学、经济学和工程设计等多个领域的具体建模案例，通过这些示例可以学习如何将理论知识应用于实践中。 深入探索这个资料库不仅能提高你的MATLAB编程水平，更能掌握数学模型构建的方法，并增强解决实际问题的能力。此外，它还能帮助你为诸如全国大学生数学建模竞赛及美国大学生数学建模大赛等赛事做好准备。
     
  • 【代码】司守奎《数学建模算法与应用》第二版_《数学建模算法及应用》司守奎_司守奎智能算法代码_
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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。
     
  • 司守奎-数学建模的算法与应用
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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。