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數(shù)學(xué)建模方法與分析(英文版 第3版)

數(shù)學(xué)建模方法與分析(英文版 第3版)

定 價(jià):¥49.00

作 者: (美)米爾斯切特 著
出版社: 機(jī)械工業(yè)出版社
叢編項(xiàng): 經(jīng)典原版書庫
標(biāo) 簽: 數(shù)學(xué)理論

ISBN: 9787111253648 出版時(shí)間: 2009-01-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 335 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  本書提出了一種通用的數(shù)學(xué)建模方法——五步方法。幫助讀者迅速掌握數(shù)學(xué)建模的真諦。作者以引人入勝的方式描述了數(shù)學(xué)模型的3個(gè)主要領(lǐng)域:最優(yōu)化、動(dòng)力系統(tǒng)和隨機(jī)過程。本書以實(shí)用的方法解決各式各樣的現(xiàn)實(shí)問題,包括空間飛船的對(duì)接、傳染病的增長率和野生生物的管理等。此外,本書根據(jù)需要詳細(xì)介紹了解決問題所需要的數(shù)學(xué)知識(shí)。本版新增內(nèi)容:增加了關(guān)于時(shí)間序列分析和擴(kuò)散模型的新節(jié)。關(guān)注國際性問題,如經(jīng)濟(jì)預(yù)測、人口控制、蓄水池。此外,更新了最優(yōu)化問題。

作者簡介

  Mark M.Meerschaert(米爾斯切特),美國密歇根州立大學(xué)概率統(tǒng)計(jì)系主任,內(nèi)華達(dá)大學(xué)物理系教授。他曾在密歇根大學(xué)、莫格蘭學(xué)院、新西蘭達(dá)尼丁Otago大學(xué)執(zhí)教,講授過數(shù)學(xué)建模、概率、統(tǒng)計(jì)學(xué)、運(yùn)籌學(xué)、偏微分方程、地下水及地表水水文學(xué)與統(tǒng)計(jì)物理學(xué)課程。他當(dāng)前的研究方向包括無限方差概率模型的極限定理和參數(shù)估計(jì)、金融數(shù)學(xué)中的厚尾模型、用厚尾模型及周期協(xié)方差結(jié)構(gòu)建模河水流、異常擴(kuò)散、連續(xù)時(shí)間隨機(jī)流動(dòng)、分?jǐn)?shù)次導(dǎo)數(shù)和分?jǐn)?shù)次偏微分方程、地下水流及運(yùn)輸。

圖書目錄

Preface
Ⅰ OPTIMIZATION MODELS
 1 ONE VARIABLE OPTIMIZATION
  1.1 The Five-Step Method
  1.2 Sensitivity Analysis
  1.3 Sensitivity and Robustness
  1.4 Exercises
 2 MULTIVARIABLE OPTIMIZATION
2.1 Unconstrained Optimization
2.2 Lagrange Multipliers
2.3 Sensitivity Analysis and Shadow Prices
2.4 Exercises
 3 COMPUTATIONAL METHODS FOR OPTIMIZATION
3.1 One Variable Optimization
3.2 Multivariable Optimization
3.3 Linear Programming
3.4 Discrete Optimization
3.5 Exercises
Ⅱ DYNAMIC MODELS
 4 INTRODUCTION TO DYNAMIC MODELS
4.1 Steady State Analysis
4.2 Dynamical Systems
4.3 Discrete Time Dynamical Systems
4.4 Exercises
 5 ANALYSIS OF DYNAMIC MODELS
5.1 Eigenvalue Methods
5.2 Eigenvalue Methods for Discrete Systems
  5.3 Phase Portraits
  5.4 Exercises
 6 SIMULATION OF DYNAMIC MODELS
6.1 Introduction to Simulation
6.2 Continuous-Time Models
6.3 The Euler Method
6.4 Chaos and Fractais
6.5 Exercises
Ⅲ PROBABILITY MODELS
 7 INTRODUCTION TO PROBABILITY MODELS
7.1 Discrete Probability Models
7.2 Continuous Probability Models
7.3 Introduction to Statistics
7.4 Diffusion
7.5 Exercises
 8 STOCHASTIC MODELS
  8.1 Markov Chains
  8.2 Markov Processes
  8.3 Linear Regression
  8.4 Time Series
  8.5 Exercises
 9 SIMULATION OF PROBABILITY MODELS
9.1 Monte Carlo Simulation
 9.2 The MarkovProperty
9.3 Analytic Simulation
9.4 Exercises
Afterword
Index

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