內容簡介
《數學建模方法與分析》(原書第2版)提出了一種通用的數學建模方法（即“五步方法”），幫助讀者迅速掌握數學建模的真諦。作者以引人入勝的方式描述了數學模型的3個主要領域：最最佳化、動態系統和隨機過程。《數學建模方法與分析》(原書第2版)以實用的方法解決各式各樣的現實問題，包括空間飛船的對接、傳染病的增長率和野生生物的管理等。根據需要詳細介紹了解決問題所需要的數學知識。《數學建模方法與分析》(原書第2版)系統介紹數學建模的理論及套用，作者將數學建模的過程歸結為五個步驟（即“五步方法”），並貫穿全書各類問題的分析和討論中,闡述了如何使用數學模型來解決實際問題,提出了在組建數學模型並且進行分析得到結論之後如何進行模型的靈敏性和穩健性的分析,將數學建模方法與計算機使用密切結合，不僅通過對每個問題的討論給予很好的示範，而且配備了大量的習題訓練。
作者簡介
目錄
第一部分 最最佳化模型
第1章 單變數最最佳化
1.1 五步方法
1.2 靈敏性分析
1.3 穩定性與穩健性
1.4 習題
1.5 進一步的閱讀文獻
第2章 多變數最最佳化
2.1 無約束最最佳化
2.2 拉格朗日乘子
2.3 靈敏性分析與影子價格
2.4 習題
2.5 進一步的閱讀文獻
第3章最最佳化計算方法
3.1 單變數最最佳化
3.2 多變數最最佳化
3.3 線性規劃
3.4 離散最最佳化
3.5 習題
3.6 進一步的閱讀文獻
第二部分 動態模型
第4章 動態模型介紹
4.1 常態分析
4.2 動力系統
4.3 離散時間的動力系統
4.4 習題
4.5 進一步的閱讀文獻
第5章 動態模型分析
5.1 特徵值方法
5.2 對離散系統的特徵值方法
5.3 相圖
5.4 習題
5.5 進一步的閱讀文獻
第6章 動態模型的模擬
6.1 模擬簡介
6.2 連續時間模型
6.3 歐拉方法
6.4 混沌與分
6.5 練習
6.6 進一步的閱讀文獻
第三部分 機率模型
第7章 機率模型簡介
7.1 離散機率模型簡介
7.2 連續機率模型簡介
7.3 統計簡介
7.4 習題
7.5 進一步的閱讀文獻
第8章 隨機模型
8.1 馬爾可夫鏈
8.2 馬爾可夫過程
8.3 線性回歸
8.4 習題
8.5 進一步的閱讀文獻
第9章 機率模型的模擬
9.1 蒙特卡羅模擬
9.2 馬爾可夫性質
9.3 解析模擬
9.4 習題
9.5 進一步的閱讀文獻
後記
索引
