数学建模方法与CUMCM赛题详解 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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黄静静，王爱文 编

图书标签:

• 数学建模
• CUMCM
• 算法
• 优化
• 数学分析
• 数值计算
• 案例分析
• 高等数学
• 应用数学
• 模型构建

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111475934

版次：1

商品编码：11551735

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 普通高等教育“十二五”规划教材

开本：16开

出版时间：2014-09-01

用纸：胶版纸

页数：264

内容简介

普通高等教育“十二五”规划教材
数学建模方法与CUMCM
赛题详解
主编黄静静王爱文
参编盛炎平雷纪刚


机械工业出版社本书共分为正文和附录两部分，正文以介绍数学建模方法和软件实现过程为主，共分为7章，内容包括数学建模概述、初等建模方法、数据的描述与处理方法、计算机模拟方法、微分方程建模方法、数学规划建模方法、图与网络建模方法等。在每章内容的最后一节都选择全国数学建模竞赛（CUMCM）赛题，并进行了详细解答。附录部分主要内容为MATLAB软件使用入门、LINGO软件使用简介、数学建模论文范例。
本书所选案例求解步骤详细，并附有详细的程序实现过程。既重视基础建模方法与技巧的训练，又重视对软件求解模型能力的培养。
本书可作为普通本、专科院校或高职院校的数学建模课程教材及数学建模竞赛培训教材，同时也可供高等院校技师生及各类科技、工程工作者参考。图书在版编目(CIP)数据

目录

数学建模方法与CUMCM赛题详解目录前言
第1章数学建模概述
1.1数学模型与数学建模
1.2数学模型的分类与数学建模
方法
1.3建立数学模型的步骤
1.4数学建模论文的写法
习题1
第2章初等建模方法
2.1量纲分析法
2.2层次分析法
2.3应用案例——医疗体系
评价（ICM2008C）
习题2
第3章数据的描述与处理方法
3.1数据的描述性分析
3.2数据的插值
3.3回归分析
3.4聚类分析
3.5判别分析
3.6应用案例——城市表层
土壤重金属污染分析
（CUMCM2011A）
习题3
第4章计算机模拟方法
4.1蒙特卡罗法
4.2库存系统的计算机模拟
4.3排队模型的计算机模拟
4.4应用案例——眼科病床的合理
安排(CUMCM2009B)
习题4
第5章微分方程建模方法
5.1几种常见微分方程的建模
方法
5.2微分方程的数值解法
5.3传染病传播的常微分方程
模型
5.4应用案例——重金属污染
物传播偏微分方程模型
(CUMCM2011A)
习题5
第6章数学规划建模方法
6.1线性规划建模方法
6.2整数规划建模方法
6.3多目标规划建模方法
6.4非线性规划建模方法
6.5应用案例——DVD
在线租赁问题
(CUMCM2005B)
习题6
第7章图与网络建模方法
7.1图与网络的基本概念
7.2最短路径问题
7.3树
7.4最大流问题
7.5最小费用流及其求法
7.6应用案例——“乘公交，看
奥运”问题(CUMCM2007B)
习题7
附录
附录AMATLAB软件使用
入门
A.1MATLAB简介
A.2MATLAB中的变量与函数
A.3MATLAB的数值计算功能
A.4MATLAB的图形功能
A.5MATLAB程序设计
A.6MATLAB解(微分)
方程（组）
A.7MATLAB在概率统计中的
应用
附录A习题
附录BLINGO软件使用
简介
B.1 LINGO操作界面简介
B.2 LINGO模型的程序框架
B.3 LINGO的运算符和函数
B.4 LINGO软件使用案例
附录B习题
附录C数学建模论文范例
参考文献

前言/序言

图书简介：聚焦前沿科技与交叉学科的探索 书名： 深度学习前沿技术与应用实践 作者： [此处可填写实际作者或设定] 出版社： [此处可填写实际出版社或设定] 出版日期： [此处可填写实际日期或设定] --- 内容概述： 本书旨在为读者提供一个全面、深入且与时俱进的视角，审视当前人工智能领域最具活力的分支——深度学习的最新进展、核心理论及其在多个关键行业的创新应用。它并非一本侧重于基础数学推导或特定竞赛解题技巧的教材，而是着眼于如何将尖端的神经网络架构转化为解决现实世界复杂问题的强大工具。全书结构严谨，理论阐述深刻而不失工程实践性，力求在深度学习的“是什么”、“为什么”和“如何做”之间搭建起坚实的桥梁。 本书涵盖了从基础概念的快速回顾（仅作为后续高阶内容的基础铺垫）到最新的Transformer架构的深入剖析，再到新兴的自监督学习、图神经网络（GNN）以及可解释性AI（XAI）等热点方向的详尽介绍。我们特别强调了模型设计中的工程考量、大规模数据集的处理策略以及模型部署中的效率优化问题，这些都是当前业界和学术研究中最迫切需要解决的挑战。 第一部分：深度学习基础的回顾与现代视角 本部分首先快速梳理了深度学习的基石——人工神经网络的基本构成、反向传播机制及优化算法（如Adam、SGD的变体）。然而，与传统教材不同，我们更侧重于从现代实践的角度去解读这些概念，例如，如何在高维稀疏数据上有效应用正则化技术，以及激活函数选择对模型收敛速度和泛化能力的影响。重点内容包括对经典卷积神经网络（CNN）如ResNet、DenseNet在视觉任务中设计哲学的深入探讨，并引入了如神经架构搜索（NAS）的概念，展示自动化设计模型而非依赖手工构造的趋势。 第二部分：自然语言处理的革命：基于Attention的架构 自然语言处理（NLP）是深度学习发展最迅猛的领域之一。本书用大量的篇幅系统地介绍了序列模型的发展脉络，从RNN/LSTM到完全基于Attention机制的Transformer模型。我们详细解析了自注意力（Self-Attention）机制的数学原理和计算优势，并逐层剖析了BERT、GPT系列等预训练语言模型（PLM）的结构细节，包括掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）等关键训练目标。对于读者关心的模型微调（Fine-tuning）策略、提示工程（Prompt Engineering）的设计范式，以及如何应对大型模型带来的计算资源限制，我们提供了详尽的案例分析和实践指导。 第三部分：多模态融合与生成模型的前沿探索 随着数据类型的日益丰富，多模态学习成为研究热点。本书探讨了如何有效地将视觉、文本乃至时间序列数据进行融合。我们深入研究了对比学习（Contrastive Learning）在跨模态对齐中的应用，如CLIP模型背后的思想。此外，生成模型部分聚焦于当前最先进的扩散模型（Diffusion Models），对比了其与传统生成对抗网络（GANs）的优劣，并展示了扩散模型在高质量图像、音频和视频生成中的突破性表现。 第四部分：特定领域的深度应用与挑战 本部分将理论知识落地到具体的工业和科研场景中。 1. 图神经网络（GNNs）： 详细介绍了如何将深度学习方法应用于非欧几里得结构数据，如社交网络、分子结构和知识图谱。我们讲解了GCN、GraphSAGE等核心算法，并探讨了其在推荐系统、药物发现中的实际应用。 2. 时间序列与强化学习： 针对具有时间依赖性的数据，我们介绍了如何结合序列模型和深度学习来处理复杂的预测和决策问题。在强化学习部分，我们侧重于深度Q网络（DQN）和策略梯度方法（如PPO）在复杂控制任务中的应用，而非纯粹的理论推导。 3. 模型的可解释性、鲁棒性与公平性（XAI/Robustness/Fairness）： 面对深度学习模型在关键决策领域（如医疗、金融）的应用，理解其决策过程至关重要。本书提供了如LIME、SHAP等可解释性工具的使用指南，并探讨了对抗性攻击的原理及防御策略，强调构建安全、公平的AI系统的重要性。 面向读者： 本书主要面向具有一定概率论、线性代数基础，并对编程（Python）有实际操作经验的计算机科学、电子工程、数据科学等领域的本科高年级学生、研究生以及致力于深度学习技术研发的工程师和研究人员。它假设读者已经了解基本的机器学习概念，并希望快速进入并掌握当前人工智能研究和工程实践的最前沿领域。 本书特色： 理论与实践的紧密结合： 每一章节都配备了清晰的算法伪代码和关键代码片段示例（不侧重于竞赛代码的堆砌，而是侧重于通用库如PyTorch/TensorFlow的API运用）。 聚焦最新架构： 确保内容紧跟近三年的学术界主要突破，例如最新的高效Transformer变体、新的自监督范式等。 强调系统工程思维： 不仅教你如何构建模型，更指导你如何进行高效的实验设计、性能评估和资源管理。 通过阅读本书，读者将能够掌握驾驭复杂深度学习模型解决实际问题的能力，为在AI浪潮中占据技术制高点做好充分准备。

评分☆☆☆☆☆

从排版和装帧的细节来看，这本书的用心程度简直令人赞叹。很多技术类书籍常常忽略了图文混排的美感，导致读者在阅读复杂流程图或算法示意图时感到费力。然而，这本书在这方面做得非常出色，无论是坐标轴的绘制，还是数据流向的箭头设计，都力求精确且直观。更让我惊喜的是，书后附带的资源链接和代码示例的组织方式，非常清晰明了，这极大地降低了读者将理论转化为实践的门槛。对于那些习惯于结合代码理解数学模型的读者来说，这简直是一个巨大的福音。这种对读者学习体验的尊重，体现在每一个细微之处，让人感觉作者是真正站在学习者的角度来构建这本书的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的目录结构简直是一门艺术，它没有采用那种枯燥的线性叙述方式，而是将“方法论”与“实战案例”进行了巧妙的穿插。我注意到它在介绍基础的建模思想时，立刻就辅以了与之对应的竞赛真题分析，这种“理论先行，实践即刻跟进”的编排逻辑，极大地提高了学习效率。它不是简单地堆砌公式，而是注重解释“为什么”要使用这个模型，以及“如何”在实际问题中找到突破口。这种引导式的教学方法，让原本抽象的数学概念变得鲜活起来，让人感觉自己不是在死记硬背，而是在进行一场思维的探险。特别是对一些经典模型如灰色系统、模糊综合评价的介绍，其深入浅出的讲解方式，即便是初学者也能迅速建立起初步的认知框架。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实抓人眼球，那种深邃的蓝色调配上简洁的几何图形，一下子就让人感觉到了专业与严谨。我拿到手时，首先被它那种扎实的纸张质感所吸引，拿到手里沉甸甸的，一看就知道是下足了功夫的精品。我对这类书籍的期待值一向很高，希望能从中汲取到新的知识和启发。翻开扉页，那种清晰的字体排版和合理的章节布局，让人在阅读时感到非常舒适，没有丝毫的阅读疲劳感。尤其是一些复杂的数学公式和图表，都清晰地呈现在眼前，这一点对于深度学习者来说至关重要。从第一印象来看，这绝对不是那种粗制滥造的教材，更像是一本精心打磨的工具书，让人迫不及待想深入了解它的内在乾坤。

评分☆☆☆☆☆

作为一个长期关注行业动态的业内人士，我更看重的是书籍的时效性和前沿性。这本书在处理一些近几年热点竞赛题目时，表现出了超乎预期的洞察力。它不仅给出了标准的解法，更重要的是，它在“解法拓展”一栏中，探讨了多种可能的优化路径和不同模型的适用边界，这才是真正体现作者深厚功底的地方。阅读这些章节时，我时常会停下来思考，作者的思路是如何一步步展开的，那种层层递进、拨云见雾的感觉，让人在知识的海洋中找到了可靠的灯塔。与市面上许多过时的参考书相比，这本书明显具有更强的生命力，它在知识的传递上展现出一种开放的态度，鼓励读者超越既定的框架去思考问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格是极其克制而精准的，它没有使用任何花哨的修辞，但每一个句子都像一把手术刀，直指问题的核心。在描述复杂算法时，它能做到在保证严谨性的前提下，将晦涩的术语用最简洁的语言进行阐释，这种“大巧若拙”的文字功底，令人印象深刻。我尤其欣赏作者在总结章节时所展现出的那种哲学思辨的深度，它不仅仅是教你如何建模，更是在探讨数学思维本身在解决现实问题中的价值和局限性。读完全书，我收获的不仅仅是解题技巧，更是一种对数理逻辑的敬畏之心，这对于提升自身的综合分析能力，有着不可估量的长期影响。

评分☆☆☆☆☆

机械工业出版社本书共分为正文和附录两部分，正文以介绍数学建模方法和软件实现过程为主，共分为7章，内容包括数学建模概述、初等建模方法、数据的描述与处理方法、计算机模拟方法、微分方程建模方法、数学规划建模方法、图与网络建模方法等。在每章内容的最后一节都选择全国数学建模竞赛（CUMCM）赛题，并进行了详细解答。附录部分主要内容为MATLAB软件使用入门、LINGO软件使用简介、数学建模论文范例。

评分☆☆☆☆☆

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