美国大学生数学建模竞赛题解析与研究 第4辑

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出版者:高等教育出版社
作者:
出品人:
页数:199
译者:
出版时间:2012
价格:39
装帧:平装
isbn号码:9787040387513
丛书系列:
图书标签:
  • 数学建模
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  • 大学生数学建模
  • 美赛
  • 竞赛辅导
  • 算法
  • 优化
  • 统计
  • MATLAB
  • Python
  • 案例分析
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具体描述

《美国大学生数学建模竞赛题解析与研究(第4辑)》是以美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM)赛题为主要研究对象,结合竞赛特等奖的优秀论文,对相关的问题做深刻细致的解析与研究

《现代数学探索》 本书致力于深入剖析数学的奇妙世界,引导读者领略数学思想的精髓与魅力。全书分为三个部分,层层递进,旨在构建系统而扎实的数学认知体系。 第一部分:基础概念与逻辑构建 本部分着重于数学最核心的基石,即概念的精确定义和严谨的逻辑推导。我们将从集合论的语言出发,系统阐述命题逻辑、谓词逻辑等形式化的表达方式,帮助读者理解数学陈述的真伪判定以及逻辑推理的有效性。随后,我们将深入探讨函数的概念,包括单射、满射、双射等性质,以及反函数、复合函数等重要构造,为后续更复杂的数学模型奠定基础。此外,数列与级数的收敛性是理解微积分和分析学不可或缺的部分,本章将详细介绍各种判定方法和性质,并提供丰富的实例分析。最后,本部分将引入概率论的基础,包括随机事件、概率公理、条件概率、独立性等概念,为理解随机现象和数据分析打下坚实基础。 第二部分:核心数学工具与方法论 在牢固掌握基础概念后,本部分将聚焦于解决实际问题过程中常用的数学工具和分析方法。我们将系统学习线性代数,包括向量空间、线性变换、矩阵运算、特征值与特征向量等,这些是理解和构建许多数学模型(如数据降维、图像处理)的关键。微积分部分将涵盖单变量和多变量函数的微分与积分,重点在于理解导数的几何意义和物理意义,以及积分在计算面积、体积、功等方面的应用。我们将深入探讨泰勒展开、拉格朗日乘数法等优化工具,它们在寻找函数的最优值时发挥着至关重要的作用。此外,本部分还将介绍微分方程,包括常微分方程和偏微分方程的基本理论和求解方法,这对于描述和预测动态系统至关重要。最后,我们将初步涉足图论,学习图的基本概念、遍历性、连通性等,为理解网络结构和算法分析提供基础。 第三部分:应用模型与研究前沿 本部分将数学理论与现实世界的问题相结合,展现数学的强大应用能力。我们将介绍几种经典的数学建模方法,例如离散模型(如差分方程模型)、连续模型(如微分方程模型)、统计模型(如回归分析模型)等,并结合具体的案例进行解析,如人口增长模型、传染病传播模型、经济增长模型等。读者将学习如何将实际问题转化为数学语言,如何选择合适的数学工具进行分析,以及如何解释数学模型的计算结果。此外,本部分还将对数学研究的一些前沿领域进行简要介绍,包括计算数学(如数值分析、有限元方法)、最优化理论(如整数规划、非线性规划)、随机过程(如马尔可夫链、布朗运动)等,旨在激发读者对数学更深层次的兴趣,并为进一步的深入研究提供方向。 本书旨在培养读者逻辑思维能力、抽象思维能力和问题解决能力,鼓励读者通过数学的视角去理解和改造世界。书中穿插大量精心设计的例题和练习,既有对基础概念的巩固,也有对复杂方法的应用,力求让读者在实践中掌握数学的精髓。我们相信,通过对本书内容的学习,读者将能够更自信地应对各类数学挑战,并在未来的学习和研究中,运用数学的力量解决更多实际问题。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的整体编排逻辑,简直可以称得上是教科书级别的典范。它并没有简单地将历年赛题堆砌在一起,而是采用了“问题导入—核心思想提炼—建模过程详解—代码实现与结果分析”的五步走战略。这种结构清晰的布局,极大地降低了复杂问题的理解门槛。我尤其欣赏它在引入每个案例时,都会先用一段富有启发性的文字,点明该问题背后的数学思想脉络,这比直接跳入公式推导要高效得多。例如,对于一个优化问题,它会先探讨是线性规划还是非线性规划的可能性,而不是直接给出最终模型,这种循序渐进的引导,非常有利于读者建立起自己的问题解决框架,而不是仅仅学会套用现成的模板。这种设计体现了作者深厚的教学功底,让学习过程充满了思考的乐趣。

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这本书的封面设计着实抓人眼球,那种经典的红白黑配色,带着一种严谨又不失活力的感觉,让人一眼就能感受到这是一本理工科的专业读物。我记得我是在书店的数学建模区域淘到的,当时被它厚实的装帧和清晰的排版吸引。翻开扉页,首先映入眼帘的是作者的序言,那段话虽然简短,但字里行间流露出的对数学建模教育的热情和对年轻学子的殷切期望,真的让人感到温暖。特别是对于那些初次接触此类竞赛的同学,这种来自“过来人”的鼓励是无价的。而且,这本书的纸张质量非常好,印刷清晰,即便是长时间阅读,眼睛也不会感到疲劳,这对于需要反复研读复杂公式和图表的学习者来说,是一个非常贴心的细节。整体来看,这本书在装帧和物理层面的质感上,完全符合一本高质量教材的标准,让人有种立刻坐下来钻研的冲动。

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我以前在准备数学建模比赛时,总感觉手头的参考资料要么过于理论化,要么就是只给出结果不谈过程。这本书的出现,彻底改变了我的窘境。它在模型求解的环节,对不同算法的适用性进行了细致的辨析。我记得我当时对某年的环境规划题束手无策,市面上很多资料都直接用了复杂的混合整数规划,但我自己难以理解其背后的约束条件是如何构建的。然而,这本书却用一种非常朴实的语言,一步步拆解了约束条件的物理意义,甚至还对比了使用遗传算法和模拟退火算法在求解效率和精度上的差异,这让我明白,建模不仅仅是套公式,更是一种根据实际情况进行取舍的艺术。这种对比分析的深度,是很多速成手册无法比拟的,它教会了我如何“有思想地”选择算法。

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从读者的角度来说,本书的注释和排版细节处理得非常到位,体现了对读者体验的极致关注。许多关键的数学符号定义,都被巧妙地放置在页脚或侧边栏,既不打断主线阅读的流畅性,又能在需要时迅速找到解释,避免了频繁翻阅术语表的麻烦。更重要的是,对于一些常见的编程语言实现部分,作者不仅提供了伪代码,还穿插了针对性的调试技巧,这对于那些编程基础稍弱的文科或商科背景的参赛者来说,简直是雪中送炭。我发现自己过去在代码层面浪费了大量时间去纠结的小错误,在这本书的指引下迎刃而解。这种“手把手”的细致程度,让人感觉作者就像是一位耐心的私人导师,随时在你身边指导。

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这本书的价值远超出一本简单的习题集,它更像是一本关于“建模思维”的哲学探讨集。每一次阅读,我都会有新的领悟,尤其是在那些需要创新性思维的开放性问题上。作者在解析中反复强调,数学模型是为了更好地描述现实世界,而不是为了追求数学上的“完美”。这种务实的态度,极大地拓宽了我对建模边界的认知。例如,对于一个需要进行大量假设的社会问题模型,书中的分析并未止步于模型的数学优劣,而是深入探讨了这些假设对最终决策可能产生的影响和偏差,这引导我们思考如何向非专业人士清晰地阐述模型的局限性。这本书培养的,不仅是解题能力,更是一种面对复杂真实世界问题的批判性思维和沟通能力。

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