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30个关键的数学模型

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简介:
本书汇集了三十种重要的数学模型,涵盖代数、几何到统计学等多个领域,旨在帮助读者理解这些模型在解决实际问题中的应用价值。 压缩包内包含30章关于模型的讲义,内容涵盖线性规划、层次分析法、神经网络模型以及多元分析等多个方面。此外还附有四个补充章节,分别介绍Matlab入门与应用、判别分析及运筹学中的LINGO软件使用方法。

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客服
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  • 30
    优质
    本书精选了三十种重要的数学模型,涵盖了从基础到高级的各种应用场景,旨在帮助读者深入理解数学在解决实际问题中的强大作用。 第一章 线性规划 第二章 整数规划 第三章 非线性规划 第四章 动态规划 第五章 图与网络 第六章 排队论 第七章 对策论 第八章 层次分析法 第九章 插值与拟合 第十章 数据的统计描述和分析 第十一章 方差分析 第十二章 回归分析 第十三章 微分方程建模 第十四章 稳定状态模型 第十五章 常微分方程的解法 第十六章 差分方程模型 第十七章 马氏链模型 第十八章 变分法模型 第十九章 神经网络模型 第二十章 偏微分方程的数值解 第二十一章 目标规划 第二十二章 模糊数学模型 第二十三章 现代优化算法 第二十四章 时间序列模型 第二十五章 存贮论 第二十六章 经济与金融中的优化问题 第二十七章 生产与服务运作管理中的优化问题 第二十八章 灰色系统理论及其应用 第二十九章 多元分析 第三十章 偏最小二乘回归
  • 30
    优质
    本书汇集了三十种重要的数学模型,涵盖代数、几何到统计学等多个领域,旨在帮助读者理解这些模型在解决实际问题中的应用价值。 压缩包内包含30章关于模型的讲义,内容涵盖线性规划、层次分析法、神经网络模型以及多元分析等多个方面。此外还附有四个补充章节,分别介绍Matlab入门与应用、判别分析及运筹学中的LINGO软件使用方法。
  • 30.rar
    优质
    本资源包含数学建模中常用的30种模型及相关应用案例,适合参赛选手、科研人员以及对数学建模感兴趣的读者学习参考。 30个数学建模模型。
  • 30常用简介
    优质
    本书简要介绍了数学建模领域中常见的30种模型,旨在帮助读者快速掌握各类模型的应用场景和基本原理。 本段落涵盖了回归分析、方差分析、层次分析法、线性规划、动态规划、排队论、马氏链模型、时间序列模型、多元分析、偏最小二乘回归、模糊数学模型、神经网络模型、对策论以及微分方程建模和差分模型等共计30种方法和技术。
  • 基础知识:30基本
    优质
    本书《数学建模基础知识》汇集了30种经典数学模型,旨在为读者提供全面的基础知识和实用技巧,适用于初学者及进阶学习者。 这本书包含了30个基本的数学模型,涵盖了层次分析法、整数规划、动态规划、回归分析、对策论、排队论、插值拟合、马尔科夫链、微分方程、神经网络、变分法、稳定状态模型、多元分析、模糊数学模型、时间序列模型、目标规划和灰色模型等常见的数学建模方法,非常适合新手学习。
  • 30常用及其获奖论文
    优质
    本书汇集了30种常用数学建模方法,并精选历年来运用这些模型获得奖项的优秀论文,旨在通过实例展示如何将理论应用于实践解决实际问题。 以下是30个常用数学模型及其对应的获奖论文的章节列表: - 第01章 线性规划 - 第02章 整数规划 - 第03章 非线性规划 - 第04章 动态规划 - 第05章 图与网络 - 第06章 排队论 - 第07章 对策论 - 第08章 层次分析法 - 第09章 插值与拟合 - 第10章 数据的统计描述和分析 - 第11章 方差分析 - 第12章 回归分析 - 第13章 微分方程建模 - 第14章 稳定状态模型 - 第15章 常微分方程的解法 - 第16章 差分方程模型 - 第17章 马氏链模型 - 第18章 变分法模型 - 第19章 神经网络模型 - 第20章 偏微分方程的数值解 - 第21章 目标规划 - 第22章 模糊数学模型 - 第23章 现代优化算法 - 第24章 时间序列模型
  • 常用30
    优质
    本书精选了在各类竞赛及科研中广泛运用的30种经典数学建模方法,涵盖优化、预测、评价等多个领域,旨在为初学者和爱好者提供系统的学习与实践指南。 常见的30种数学模型介绍得很详细,非常适合进行数学建模的学生使用。
  • 30实用Python代码
    优质
    本书汇集了三十段实战导向的Python代码,旨在帮助读者掌握数学建模的核心技巧与应用方法。通过丰富的实例解析,引导学习者轻松应对各类数据分析和模型构建挑战。 常用的Python数学建模代码包括多种库的使用,如NumPy、SciPy、Pandas以及Matplotlib等。这些工具可以帮助用户进行数据处理、数值计算及可视化等工作,在解决实际问题中具有重要作用。 在构建模型时,首先需要导入必要的库,并根据具体需求加载或生成所需的数据集。接着,选择合适的算法和方法对数据进行预处理(如缺失值填充、特征工程)以及建模分析(例如线性回归、逻辑回归、决策树等)。最后一步是评估所建立的数学模型效果,使用交叉验证或者测试集来检验预测性能,并根据实际情况调整参数优化结果。 整个过程需要编程技巧与领域知识相结合,在实践中不断积累经验才能更好地掌握。
  • 基本分析(30种)
    优质
    本书汇集了三十种常见的数学建模基本模型,深入浅出地介绍了每种模型的应用场景和求解方法,是学习与实践数学建模的理想参考书。 本段落总结了历年常见的数学建模比赛模型,并将其归纳为30种类型,每一种都会进行详细的分析与讨论。文章以议论文的形式呈现,便于读者学习参考。
  • 30Matlab公式汇总及五实例解析
    优质
    本资料详尽总结了30条MATLAB核心公式,并通过五项具体案例深入解析其应用技巧和实践方法,旨在帮助读者快速掌握并灵活运用MATLAB编程技能。 这份文档旨在为用户提供一个便捷的学习途径来掌握Matlab中的核心公式及应用案例。通过总结并整理30个在实际操作中最常用的公式,它提供了一个快速查阅与理解的资源库,帮助用户更高效地利用Matlab进行数学运算、矩阵处理和方程求解等任务。 此外,文档还提供了五个实例来展示这些公式的具体应用场景。这些案例不仅加深了对公式的理解和应用技巧,同时也激发了用户的创新思维,并鼓励他们探索更多可能的应用场景。 ### Matlab重要公式与案例分析 #### 一、Matlab中的30个核心公式解析 1. **求和运算**: `sum = a + b;` - **解释**: 此公式用于计算两个数值`a`和`b`的总和,是基础算术操作之一。 2. **幂运算**: `result = x ^ n;` - **解释**: 计算`x`的`n`次方。这里的符号^表示幂运算。 3. **开平方根运算**: `root = sqrt(x);` - **解释**: 使用sqrt函数来计算非负实数`x`的平方根,这是处理这类数据常见的需求之一。 4. **矩阵乘法**: `result = matrix1 * matrix2;` - **解释**: 这是两个矩阵之间的标准乘积运算。在Matlab中,要求第一个矩阵的列数必须与第二个矩阵的行数相等才能进行计算。 5. **求逆矩阵**: `inv_A = inv(A);` - **解释**: 使用`inv`函数来找出可逆矩阵A的逆矩阵,这对于线性代数问题解决至关重要。 6. **多项式方程根的求解**: `p = [an,...,a1,a0]; roots(p);` - **解释**: 公式定义了一个多项式的系数向量`p`,然后使用`roots`函数来找到该多项式的全部实数或复数根。 7. **另一种方法求解多项式方程的根**: `solutions = solve(an*x^n+...+a1*x+a0==0);` - **解释**: 使用`solve`函数来解决上述问题,通过不同的方式达到相同的结果。 8. **线性方程组求解**: `X = A \ b;` - **解释**: 利用左除运算符\来找到形如`Ax=b`的线性方程组的唯一解。这是一种高效的方法。 9. **绝对值计算**: `abs(x);` - **解释**: 使用`abs`函数可以求出数值或复数x的绝对值,适用于各种数据类型。 10. **相角提取**: `angle(z);` - **解释**: 利用`angle`函数来获取复数z的角度信息(即相位)。 11. **实部提取**: `real(z);` - **解释**: 使用`real`函数可以单独得到复数z的实数值部分。 12. **虚部提取**: `imag(z);` - **解释**: 利用`imag`函数来获取复数z的虚部值。 13. **共轭计算**: `conj(z);` - **解释**: 使用`conj`函数可以找到给定复数z的共轭值,即实部不变而虚部分符号相反的新数值。 14. **四舍五入操作**: `round(x);` - **解释**: 通过调用`round`函数将数值x精确到最近的整数值。 15. **向零取整操作**: `fix(x);` - **解释**: 使用`fix`函数执行向0方向取整的操作,即直接截断小数部分而不做四舍五入处理。 16. **向下取整操作**: `floor(x);` - **解释**: 利用`floor`函数将数值x向下调整到最接近的较小或等于它的整数上。 17. **向上取整操作**: `ceil(x);` - **解释**: 使用`ceil`函数将数值x向上调整至最近的大于或等于它的最小整数值。 18. **逻辑比较运算符**: ```matlab xa = x <= a; ``` - **解释**: 判断变量x是否小于或者等于a,结果以逻辑数组形式返回。 19. **逻辑与操作符**: `ab = a & b;` - **解释**: 使用`&`来进行两个布尔表达式的逻辑“且”运算,并产生相应的逻辑输出值。 20. **二维图形绘制**: ```matlab plot(y); ``` - **解释**: 通过plot函数来创建一个基于向量y的