数学建模方法与分析（原书第4版） pdf epub mobi txt 电子书下载在线阅读 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:[美] Mark M. Meerschaert

出品人:

页数:276

译者:刘来福

出版时间:2015-1-1

价格:59.00元

装帧:平装

isbn号码:9787111485698

丛书系列:华章数学译丛

图书标签:

数学建模
建模方法
数学分析
算法
优化
应用数学
高等教育
教材
理工科
第四版

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到本本书屋

onlinetoolsland.com

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

《华章数学译丛：数学建模方法与分析（原书第4版）》系统介绍数学建模的理论及应用，作者将数学建模的过程归结为五个步骤（即“五步方法”），并贯穿全书各类问题的分析和讨论中。《华章数学译丛：数学建模方法与分析（原书第4版）》阐述了如何使用数学模型来解决实际问题，提出了在组建数学模型并且求解得到结论之后如何进行灵敏性和稳健性分析。此外，将数学建模方法与计算机的使用密切结合，不仅通过对每个问题的讨论给了很好的示范，而且配备了大量的习题。

好的，这是一份为您量身定制的、详细介绍其他图书内容的简介，完全避开了《数学建模方法与分析（原书第4版）》的内容，旨在提供一个丰富且专业的内容概述。 --- 图书简介：深入理解现代计算科学与前沿算法的基石本书汇集了当代计算科学、数据分析与复杂系统建模领域的核心思想与实用技术，旨在为读者构建一个坚实的理论框架与高效的实践工具箱。全书内容紧密围绕高级算法设计、大规模数据处理框架、以及面向特定科学领域（如生物信息学、金融工程、优化控制）的专业化模型构建展开，强调理论的严谨性与工程实现的有效性之间的平衡。第一部分：计算理论的深度拓展与高性能计算基础本部分内容致力于突破传统算法的局限性，深入探讨现代高性能计算环境下的算法设计范式。 1. 复杂性理论的再审视与近似算法的艺术：我们首先探讨了NP难问题的本质，并引入了近似比保证的概念。书中详细剖析了诸如线性规划松弛（LP Relaxation）、割平面法（Cutting Plane Methods）以及半定规划（SDP）在解决组合优化问题中的应用。特别关注了随机化技术（如概率分析和期望线性化）如何为原本难以处理的问题提供可接受的近似解。内容覆盖了著名的旅行商问题（TSP）的近似算法构造，以及集合覆盖问题的Greedy算法的性能分析。 2. 并行与分布式计算架构：理解现代数据处理的基础在于掌握多核、多处理器乃至集群环境下的编程范式。本章节详细介绍了大规模并行处理（MPP）的基本架构，重点讲解了消息传递接口（MPI）在实现数据并行和任务并行上的核心机制，如点对点通信和集合通信操作（如`AllReduce`）。同时，对于数据密集型任务，本书深入探讨了MapReduce编程模型的思想内核，并引入了Spark框架的高级特性，如弹性分布式数据集（RDD）的惰性求值与血缘跟踪，以及图计算的最新进展（如GraphX）。 3. 量子计算导论与容错机制：作为对未来计算范式的探索，本部分引入了量子计算的基本原理。从量子比特（Qubit）的概念出发，讲解了Pauli算符、Hadamard门等基础量子门的操作，并详细推导了Shor算法和Grover算法的数学基础。此外，书中也审视了当前量子硬件的局限性，并对量子纠错码（Quantum Error Correcting Codes）的基本结构进行了阐述，为读者理解未来计算的潜能奠定基础。第二部分：数据驱动的建模范式——深度学习与因果推断本部分聚焦于处理海量、高维度数据，并从数据中提取有效信息和建立可靠预测模型的先进技术。 1. 深度神经网络的结构工程与优化：本书超越了基础的前馈网络，深入探究了卷积神经网络（CNN）的特征层次提取机制，特别是残差连接（ResNet）和注意力机制（Attention Mechanism）如何解决深度网络中的梯度消失问题。对于序列数据，重点剖析了循环神经网络（RNN）的局限性，并详尽论述了Transformer架构中自注意力（Self-Attention）的计算优势及其在自然语言处理（NLP）中的革命性作用。优化方面，不仅讨论了Adam、RMSProp等自适应学习率方法，还详细分析了权重衰减（Weight Decay）与早停法（Early Stopping）在防止过拟合中的精确数学描述。 2. 贝叶斯方法与概率图模型：为了处理不确定性，本书系统地介绍了贝叶斯推断的核心思想，包括先验、似然与后验的构建。重点讲解了马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，特别是Metropolis-Hastings算法和Gibbs采样的实现细节与收敛性诊断。在概率图模型方面，我们详细分析了隐马尔可夫模型（HMM）在时间序列分析中的应用，并扩展到更复杂的条件随机场（CRF），用以解决结构化预测问题。 3. 因果关系发现与反事实分析：在“相关性不等于因果性”的时代背景下，本章提供了严格的因果推断工具。内容涵盖了Judea Pearl的do-calculus，用于处理混杂变量（Confounders）。书中详细讲解了倾向得分匹配（Propensity Score Matching）、工具变量法（Instrumental Variables）在观测数据中分离因果效应的方法，并引入了结构因果模型（SCM）来形式化地表示系统中的因果结构，为实验设计和政策评估提供严格的数学支持。第三部分：面向专业领域的应用模型与系统设计本部分将理论与实践紧密结合，展示了如何利用前述工具解决特定工程和科学挑战。 1. 优化控制理论在高维系统中的应用：本章聚焦于动态系统的精确控制。深入探讨了随机最优控制问题，特别是HJB方程（Hamilton-Jacobi-Bellman）在连续时间系统中的求解。对于离散时间系统，本书详细介绍了动态规划（Dynamic Programming）的原理，并扩展到模型预测控制（MPC），阐述了其在实时约束优化和轨迹跟踪中的迭代优化过程，强调了模型精确性对控制性能的敏感性。 2. 离散事件仿真与系统动态学：本书提供了构建和分析复杂离散系统的严格方法。详细介绍了面向事件的仿真（Discrete-Event Simulation, DES）的建模语言和逻辑框架，包括状态空间建模和随机过程的输入输出分析。在系统动态学方面，内容侧重于反馈回路和存量-流量（Stock and Flow）图的绘制，用于分析和理解社会经济系统、供应链管理中的非线性反馈行为及其延迟效应。 3. 图像处理中的几何代数与张量方法：针对计算机视觉和医学成像，本书引入了几何代数（Geometric Algebra）作为描述多维空间变换的统一语言。通过Clifford代数，可以简洁地表示旋转、缩放和平移操作。此外，本书还探讨了张量分解技术（如Tucker分解、CP分解）在降维、去噪和特征提取中的应用，特别是在高光谱图像分析中如何有效处理三维数据立方体。 --- 本书的编写风格注重数学推导的完整性与算法实现的清晰性，力求在广度上覆盖现代计算科学的前沿领域，在深度上提供足够的理论支撑，是面向高年级本科生、研究生以及致力于技术创新的工程师和研究人员的理想参考读物。

作者简介

Mark M. Meerschaert，美国密歇根州立大学概率统计系教授。曾在密歇根大学、英格兰学院、内华达大学、新西兰达尼丁Otago大学执教，讲授过数学建模、概率、统计学、运筹学、偏微分方程、地下水及地表水水文学与统计物理学课程。当前的研究方向包括无限方差概率模型的极限定理和参数估计、金融数学中的厚尾模型、用厚尾模型及周期协方差结构建模河水流、医学成像、异常扩散、连续时间随机游动、分数阶导数和分数阶偏微分方程、地下水流及运输。

目录信息

译者序
前言
第一部分最优化模型
第1章单变量最优化
1.1 五步方法
1.2 灵敏性分析
1.3 灵敏性与稳健性
1.4 习题
1.5 进一步阅读文献
第2章多变量最优化
2.1 无约束最优化
2.2 拉格朗日乘子
2.3 灵敏性分析与影子价格
2.4 习题
2.5 进一步阅读文献
第3章最优化计算方法
3.1 单变量最优化
3.2 多变量最优化
3.3 线性规划
3.4 离散最优化
3.5 习题
3.6 进一步阅读文献
第二部分动态模型
第4章动态模型介绍
4.1 定常态分析
4.2 动力系统
4.3 离散时间的动力系统
4.4 习题
4.5 进一步阅读文献
第5章动态模型分析
5.1 特征值方法
5.2 离散系统的特征值方法
5.3 相图
5.4 习题
5.5 进一步阅读文献
第6章动态模型的模拟
6.1 模拟简介
6.2 连续时间模型
6.3 欧拉方法
6.4 混沌与分形
6.5 习题
6.6 进一步阅读文献
第三部分概率模型
第7章概率模型简介
7.1 离散概率模型
7.2 连续概率模型
7.3 统计学简介
7.4 扩散
7.5 习题
7.6 进一步阅读文献
第8章随机模型
8.1 马尔可夫链
8.2 马尔可夫过程
8.3 线性回归
8.4 时间序列
8.5 习题
8.6 进一步阅读文献
第9章概率模型的模拟
9.1 蒙特卡罗模拟
9.2 马尔可夫性质
9.3 解析模拟
9.4 粒子追踪
9.5 分数阶扩散
9.6 习题
9.7 进一步阅读文献
后记
索引
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙述方式简直让人摸不着头脑，作者的逻辑跳跃性太强了。很多概念的引入都显得非常突兀，缺乏必要的铺垫和循序渐进的引导。感觉作者是在把自己脑子里的知识点一股脑地倒出来，完全没有考虑到初学者或者对这方面不太熟悉的读者。读起来就像是在迷宫里摸索，每走一步都需要反复查阅背景知识，效率极其低下。有时候，一个重要的定义被一笔带过，而一些相对次要的细节却被过度阐述，让人感觉重点完全抓不住。对于想系统学习的读者来说，这本书的结构实在是不够友好，更像是一本高级研究人员的笔记，而不是一本教材。

评分☆☆☆☆☆

我本来是想找一本能提供大量实际案例来加深理解的书籍，但这本书在这方面实在太令人失望了。理论部分讲得倒是不少，每一个模型背后的数学原理都罗列得清清楚楚，但一旦涉及到实际应用，就变得非常单薄和概念化。书里提供的“案例”与其说是案例分析，不如说是对模型的简单套用演示，缺乏对真实世界复杂性、数据清洗、模型选择困境等环节的深入探讨。这使得我读完之后，依然不清楚在面对一个真实问题时，该如何着手，如何判断哪个方法更适用。对于希望将理论转化为实践的读者来说，这本书提供的帮助非常有限，更像是一本纯理论的参考书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和印刷质量简直是一场灾难，拿到手里就感觉不值这个价钱。纸张薄得像是快要散架了，油墨印得深浅不一，有些地方字迹模糊不清，阅读体验极差。更别提那些复杂的公式和图表，本来就难懂，印刷质量一差，简直是雪上加霜。翻阅过程中，好几次都担心会把书页撕下来。封面设计也毫无新意，就是那种老掉牙的学术书籍样式，完全提不起人想翻阅的兴趣。如果不是因为急需这本书的某些章节内容，我真想立刻就退货。这种对待读者的态度，真的让人非常失望，希望出版社能重视一下基本的出版质量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的参考文献和索引部分做得非常粗糙，简直是敷衍了事。很多重要的术语或者模型，在书里提到了，但当我尝试去追溯原始出处或者查找更多深入资料时，发现索引要么不完整，要么指向的文献信息本身就有误。对于学术研究和进一步探索来说，工具书的这种基础性疏忽是不可接受的。它极大地阻碍了读者进行更深入的学习和交叉引用。一本好的学术著作，其索引和参考系统应该像一个可靠的向导，但这本充其量只是一个模糊的地图。希望修订版能在这方面下大功夫进行改进，否则它作为一本参考工具的价值会大打折扣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的术语翻译和表达习惯让人感到非常别扭和不适应。虽然知道这是引进的国外教材，但翻译的本地化工作做得实在不到位。很多原本在中文学术界已经有通用译法的词汇，这本书里却用了生僻或不常用的表达，导致我需要花费额外的精力去辨认作者到底想表达哪个经典概念。有时候，同一个概念在不同章节用了不同的译法，让人怀疑翻译人员是否理解了上下文的一致性要求。这种翻译质量，非但没有帮助我们理解原著精髓，反而成了阅读理解的障碍，严重影响了阅读的流畅性和学习的效率。

评分☆☆☆☆☆

还好，读起来易懂。水准也不错。

评分☆☆☆☆☆

灵敏度分析适用于任何变量，包括假设的合理性。

评分☆☆☆☆☆

比较好的建模书记，虽然并不像国内的书籍一样讲解许多模型，但同样可以收获许多。除了反复给读者灌输五步建模的思想之外，此书最大的一个亮点就是花了大量篇幅来讲解如何对所建立的模型进行灵敏度分析，这在国内的书籍中比较少见，而灵敏度分析比较容易从众多论文中脱颖而出。

评分☆☆☆☆☆

或许更适合美赛？

评分☆☆☆☆☆

灵敏度分析适用于任何变量，包括假设的合理性。