數(shù)學(xué)建模方法與分析（原書第3版）

定　價(jià)：￥39.00

作　者：	（美）米爾斯切特著，劉來(lái)福等譯
出版社：	機(jī)械工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：	華章數(shù)學(xué)譯叢
標(biāo)　簽：	高等數(shù)學(xué)

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ISBN：	9787111266402	出版時(shí)間：	2009-05-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁(yè)數(shù)：	260	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書系統(tǒng)介紹數(shù)學(xué)建模的理論及應(yīng)用，作者將數(shù)學(xué)建模的過(guò)程歸結(jié)為五個(gè)步驟（即“五步方法”），并貫穿全書各類問(wèn)題的分析和討論中。本書闡述了如何使用數(shù)學(xué)模型來(lái)解決實(shí)際問(wèn)題，提出了在組建數(shù)學(xué)模型并且求解得到結(jié)論之后如何進(jìn)行靈敏性和穩(wěn)健性分析。此外，將數(shù)學(xué)建模方法與計(jì)算機(jī)的使用密切結(jié)合，不僅通過(guò)對(duì)每個(gè)問(wèn)題的討論給了很好的示范，而且配備了大量的習(xí)題。本書適合作為高等院校相關(guān)課程的教材和參考書，也可供參加國(guó)內(nèi)外數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽的人員參考。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。作者以引人人勝的方式描述廠數(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(guò)程。本書以實(shí)用的方法解決各式各樣的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，包括空間飛船的對(duì)接、傳染病的增長(zhǎng)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(wèn)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(guó)際性問(wèn)題，如經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)、人口控制、蓄水池。此外，更新了最優(yōu)化問(wèn)題。

作者簡(jiǎn)介

　　Mark M．Meerschaert美國(guó)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)，英格蘭學(xué)院、新西蘭達(dá)尼丁Otago大學(xué)執(zhí)教，講授過(guò)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(wú)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

譯者序
譯者簡(jiǎn)介
前言
第一部分最優(yōu)化模型
　第1章單變量最優(yōu)化
　1.1 五步方法
　 1.2 靈敏性分析
　 1.3 靈敏性與穩(wěn)健性
　 1.4　習(xí)題
　 1.5　進(jìn)一步閱讀文獻(xiàn)
　第2章多變量最優(yōu)化
　　2.1　無(wú)約束最優(yōu)化
　　2.2　拉格朗日乘子
　　2.3　靈敏性分析與影子價(jià)格
　　2.4　習(xí)題
　　2.5　進(jìn)一步閱讀文獻(xiàn)
　第3章最優(yōu)化計(jì)算方法
　　3.2　多變量最優(yōu)化
　　3.3　線性規(guī)劃
　　3.4　離散最優(yōu)化
　　3.5　習(xí)題
　　3.6　進(jìn)一步閱讀文獻(xiàn)
第二部分動(dòng)態(tài)模型
　第4章動(dòng)態(tài)模型介紹
　　4.1　定常態(tài)分析
　　4.2　動(dòng)力系統(tǒng)
　　4.3　離散時(shí)間的動(dòng)力系統(tǒng)
　　4.4　習(xí)題
　　4.5　進(jìn)一步閱讀文獻(xiàn)
　第5章動(dòng)態(tài)模型分析
　　5.1　特征值方法
　　5.2　離散系統(tǒng)的特征值方法
　　5.3　相圖
　　5.4　習(xí)題
　　5.5　進(jìn)一步閱讀文獻(xiàn)
　第6章動(dòng)態(tài)模型的模擬
　　6.1　模擬簡(jiǎn)介
　　6.2　連續(xù)時(shí)間模型
　　6.3　歐拉方法
　　6.4　混沌與分形
　　6.5　習(xí)題
　　6.6　進(jìn)一步閱讀文獻(xiàn)
第三部分概率模型
　第7章概率模型簡(jiǎn)介
　　7.1　離散概率模型
　　7.2　連續(xù)概率模型
　　7.3　統(tǒng)計(jì)學(xué)簡(jiǎn)介
　　7.4　擴(kuò)散
　　7.5　習(xí)題
　　7.6　進(jìn)一步閱讀文獻(xiàn)
　第8章隨機(jī)模型
　　8.1　馬爾可夫鏈
　　8.2　馬爾可夫過(guò)程
　　8.3　線性回歸
　　8.4　時(shí)間序列
　　8.5　習(xí)題
　　8.6　進(jìn)一步閱讀文獻(xiàn)
　第9章概率模型的模擬
　　9.1　蒙特卡羅模擬
　　9.2　馬爾可夫性質(zhì)
　　9.3　解析模擬
　　9.4　習(xí)題
　　9.5　進(jìn)一步閱讀文獻(xiàn)
后記