數學建模方法與CUMCM賽題詳解 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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黃靜靜，王愛文 編

圖書標籤:

• 數學建模
• CUMCM
• 算法
• 優化
• 數學分析
• 數值計算
• 案例分析
• 高等數學
• 應用數學
• 模型構建

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111475934

版次：1

商品編碼：11551735

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 普通高等教育“十二五”規劃教材

開本：16開

齣版時間：2014-09-01

用紙：膠版紙

頁數：264

內容簡介

普通高等教育“十二五”規劃教材
數學建模方法與CUMCM
賽題詳解
主編黃靜靜王愛文
參編盛炎平雷紀剛


機械工業齣版社本書共分為正文和附錄兩部分，正文以介紹數學建模方法和軟件實現過程為主，共分為7章，內容包括數學建模概述、初等建模方法、數據的描述與處理方法、計算機模擬方法、微分方程建模方法、數學規劃建模方法、圖與網絡建模方法等。在每章內容的最後一節都選擇全國數學建模競賽（CUMCM）賽題，並進行瞭詳細解答。附錄部分主要內容為MATLAB軟件使用入門、LINGO軟件使用簡介、數學建模論文範例。
本書所選案例求解步驟詳細，並附有詳細的程序實現過程。既重視基礎建模方法與技巧的訓練，又重視對軟件求解模型能力的培養。
本書可作為普通本、專科院校或高職院校的數學建模課程教材及數學建模競賽培訓教材，同時也可供高等院校技師生及各類科技、工程工作者參考。圖書在版編目(CIP)數據

目錄

數學建模方法與CUMCM賽題詳解目錄前言
第1章數學建模概述
1.1數學模型與數學建模
1.2數學模型的分類與數學建模
方法
1.3建立數學模型的步驟
1.4數學建模論文的寫法
習題1
第2章初等建模方法
2.1量綱分析法
2.2層次分析法
2.3應用案例——醫療體係
評價（ICM2008C）
習題2
第3章數據的描述與處理方法
3.1數據的描述性分析
3.2數據的插值
3.3迴歸分析
3.4聚類分析
3.5判彆分析
3.6應用案例——城市錶層
土壤重金屬汙染分析
（CUMCM2011A）
習題3
第4章計算機模擬方法
4.1濛特卡羅法
4.2庫存係統的計算機模擬
4.3排隊模型的計算機模擬
4.4應用案例——眼科病床的閤理
安排(CUMCM2009B)
習題4
第5章微分方程建模方法
5.1幾種常見微分方程的建模
方法
5.2微分方程的數值解法
5.3傳染病傳播的常微分方程
模型
5.4應用案例——重金屬汙染
物傳播偏微分方程模型
(CUMCM2011A)
習題5
第6章數學規劃建模方法
6.1綫性規劃建模方法
6.2整數規劃建模方法
6.3多目標規劃建模方法
6.4非綫性規劃建模方法
6.5應用案例——DVD
在綫租賃問題
(CUMCM2005B)
習題6
第7章圖與網絡建模方法
7.1圖與網絡的基本概念
7.2最短路徑問題
7.3樹
7.4最大流問題
7.5最小費用流及其求法
7.6應用案例——“乘公交，看
奧運”問題(CUMCM2007B)
習題7
附錄
附錄AMATLAB軟件使用
入門
A.1MATLAB簡介
A.2MATLAB中的變量與函數
A.3MATLAB的數值計算功能
A.4MATLAB的圖形功能
A.5MATLAB程序設計
A.6MATLAB解(微分)
方程（組）
A.7MATLAB在概率統計中的
應用
附錄A習題
附錄BLINGO軟件使用
簡介
B.1 LINGO操作界麵簡介
B.2 LINGO模型的程序框架
B.3 LINGO的運算符和函數
B.4 LINGO軟件使用案例
附錄B習題
附錄C數學建模論文範例
參考文獻

前言/序言

圖書簡介：聚焦前沿科技與交叉學科的探索 書名： 深度學習前沿技術與應用實踐 作者： [此處可填寫實際作者或設定] 齣版社： [此處可填寫實際齣版社或設定] 齣版日期： [此處可填寫實際日期或設定] --- 內容概述： 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且與時俱進的視角，審視當前人工智能領域最具活力的分支——深度學習的最新進展、核心理論及其在多個關鍵行業的創新應用。它並非一本側重於基礎數學推導或特定競賽解題技巧的教材，而是著眼於如何將尖端的神經網絡架構轉化為解決現實世界復雜問題的強大工具。全書結構嚴謹，理論闡述深刻而不失工程實踐性，力求在深度學習的“是什麼”、“為什麼”和“如何做”之間搭建起堅實的橋梁。 本書涵蓋瞭從基礎概念的快速迴顧（僅作為後續高階內容的基礎鋪墊）到最新的Transformer架構的深入剖析，再到新興的自監督學習、圖神經網絡（GNN）以及可解釋性AI（XAI）等熱點方嚮的詳盡介紹。我們特彆強調瞭模型設計中的工程考量、大規模數據集的處理策略以及模型部署中的效率優化問題，這些都是當前業界和學術研究中最迫切需要解決的挑戰。 第一部分：深度學習基礎的迴顧與現代視角 本部分首先快速梳理瞭深度學習的基石——人工神經網絡的基本構成、反嚮傳播機製及優化算法（如Adam、SGD的變體）。然而，與傳統教材不同，我們更側重於從現代實踐的角度去解讀這些概念，例如，如何在高維稀疏數據上有效應用正則化技術，以及激活函數選擇對模型收斂速度和泛化能力的影響。重點內容包括對經典捲積神經網絡（CNN）如ResNet、DenseNet在視覺任務中設計哲學的深入探討，並引入瞭如神經架構搜索（NAS）的概念，展示自動化設計模型而非依賴手工構造的趨勢。 第二部分：自然語言處理的革命：基於Attention的架構 自然語言處理（NLP）是深度學習發展最迅猛的領域之一。本書用大量的篇幅係統地介紹瞭序列模型的發展脈絡，從RNN/LSTM到完全基於Attention機製的Transformer模型。我們詳細解析瞭自注意力（Self-Attention）機製的數學原理和計算優勢，並逐層剖析瞭BERT、GPT係列等預訓練語言模型（PLM）的結構細節，包括掩碼語言模型（MLM）和下一句預測（NSP）等關鍵訓練目標。對於讀者關心的模型微調（Fine-tuning）策略、提示工程（Prompt Engineering）的設計範式，以及如何應對大型模型帶來的計算資源限製，我們提供瞭詳盡的案例分析和實踐指導。 第三部分：多模態融閤與生成模型的前沿探索 隨著數據類型的日益豐富，多模態學習成為研究熱點。本書探討瞭如何有效地將視覺、文本乃至時間序列數據進行融閤。我們深入研究瞭對比學習（Contrastive Learning）在跨模態對齊中的應用，如CLIP模型背後的思想。此外，生成模型部分聚焦於當前最先進的擴散模型（Diffusion Models），對比瞭其與傳統生成對抗網絡（GANs）的優劣，並展示瞭擴散模型在高質量圖像、音頻和視頻生成中的突破性錶現。 第四部分：特定領域的深度應用與挑戰 本部分將理論知識落地到具體的工業和科研場景中。 1. 圖神經網絡（GNNs）： 詳細介紹瞭如何將深度學習方法應用於非歐幾裏得結構數據，如社交網絡、分子結構和知識圖譜。我們講解瞭GCN、GraphSAGE等核心算法，並探討瞭其在推薦係統、藥物發現中的實際應用。 2. 時間序列與強化學習： 針對具有時間依賴性的數據，我們介紹瞭如何結閤序列模型和深度學習來處理復雜的預測和決策問題。在強化學習部分，我們側重於深度Q網絡（DQN）和策略梯度方法（如PPO）在復雜控製任務中的應用，而非純粹的理論推導。 3. 模型的可解釋性、魯棒性與公平性（XAI/Robustness/Fairness）： 麵對深度學習模型在關鍵決策領域（如醫療、金融）的應用，理解其決策過程至關重要。本書提供瞭如LIME、SHAP等可解釋性工具的使用指南，並探討瞭對抗性攻擊的原理及防禦策略，強調構建安全、公平的AI係統的重要性。 麵嚮讀者： 本書主要麵嚮具有一定概率論、綫性代數基礎，並對編程（Python）有實際操作經驗的計算機科學、電子工程、數據科學等領域的本科高年級學生、研究生以及緻力於深度學習技術研發的工程師和研究人員。它假設讀者已經瞭解基本的機器學習概念，並希望快速進入並掌握當前人工智能研究和工程實踐的最前沿領域。 本書特色： 理論與實踐的緊密結閤： 每一章節都配備瞭清晰的算法僞代碼和關鍵代碼片段示例（不側重於競賽代碼的堆砌，而是側重於通用庫如PyTorch/TensorFlow的API運用）。 聚焦最新架構： 確保內容緊跟近三年的學術界主要突破，例如最新的高效Transformer變體、新的自監督範式等。 強調係統工程思維： 不僅教你如何構建模型，更指導你如何進行高效的實驗設計、性能評估和資源管理。 通過閱讀本書，讀者將能夠掌握駕馭復雜深度學習模型解決實際問題的能力，為在AI浪潮中占據技術製高點做好充分準備。

評分☆☆☆☆☆

從排版和裝幀的細節來看，這本書的用心程度簡直令人贊嘆。很多技術類書籍常常忽略瞭圖文混排的美感，導緻讀者在閱讀復雜流程圖或算法示意圖時感到費力。然而，這本書在這方麵做得非常齣色，無論是坐標軸的繪製，還是數據流嚮的箭頭設計，都力求精確且直觀。更讓我驚喜的是，書後附帶的資源鏈接和代碼示例的組織方式，非常清晰明瞭，這極大地降低瞭讀者將理論轉化為實踐的門檻。對於那些習慣於結閤代碼理解數學模型的讀者來說，這簡直是一個巨大的福音。這種對讀者學習體驗的尊重，體現在每一個細微之處，讓人感覺作者是真正站在學習者的角度來構建這本書的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計著實抓人眼球，那種深邃的藍色調配上簡潔的幾何圖形，一下子就讓人感覺到瞭專業與嚴謹。我拿到手時，首先被它那種紮實的紙張質感所吸引，拿到手裏沉甸甸的，一看就知道是下足瞭功夫的精品。我對這類書籍的期待值一嚮很高，希望能從中汲取到新的知識和啓發。翻開扉頁，那種清晰的字體排版和閤理的章節布局，讓人在閱讀時感到非常舒適，沒有絲毫的閱讀疲勞感。尤其是一些復雜的數學公式和圖錶，都清晰地呈現在眼前，這一點對於深度學習者來說至關重要。從第一印象來看，這絕對不是那種粗製濫造的教材，更像是一本精心打磨的工具書，讓人迫不及待想深入瞭解它的內在乾坤。

評分☆☆☆☆☆

這本書的目錄結構簡直是一門藝術，它沒有采用那種枯燥的綫性敘述方式，而是將“方法論”與“實戰案例”進行瞭巧妙的穿插。我注意到它在介紹基礎的建模思想時，立刻就輔以瞭與之對應的競賽真題分析，這種“理論先行，實踐即刻跟進”的編排邏輯，極大地提高瞭學習效率。它不是簡單地堆砌公式，而是注重解釋“為什麼”要使用這個模型，以及“如何”在實際問題中找到突破口。這種引導式的教學方法，讓原本抽象的數學概念變得鮮活起來，讓人感覺自己不是在死記硬背，而是在進行一場思維的探險。特彆是對一些經典模型如灰色係統、模糊綜閤評價的介紹，其深入淺齣的講解方式，即便是初學者也能迅速建立起初步的認知框架。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格是極其剋製而精準的，它沒有使用任何花哨的修辭，但每一個句子都像一把手術刀，直指問題的核心。在描述復雜算法時，它能做到在保證嚴謹性的前提下，將晦澀的術語用最簡潔的語言進行闡釋，這種“大巧若拙”的文字功底，令人印象深刻。我尤其欣賞作者在總結章節時所展現齣的那種哲學思辨的深度，它不僅僅是教你如何建模，更是在探討數學思維本身在解決現實問題中的價值和局限性。讀完全書，我收獲的不僅僅是解題技巧，更是一種對數理邏輯的敬畏之心，這對於提升自身的綜閤分析能力，有著不可估量的長期影響。

評分☆☆☆☆☆

作為一個長期關注行業動態的業內人士，我更看重的是書籍的時效性和前沿性。這本書在處理一些近幾年熱點競賽題目時，錶現齣瞭超乎預期的洞察力。它不僅給齣瞭標準的解法，更重要的是，它在“解法拓展”一欄中，探討瞭多種可能的優化路徑和不同模型的適用邊界，這纔是真正體現作者深厚功底的地方。閱讀這些章節時，我時常會停下來思考，作者的思路是如何一步步展開的，那種層層遞進、撥雲見霧的感覺，讓人在知識的海洋中找到瞭可靠的燈塔。與市麵上許多過時的參考書相比，這本書明顯具有更強的生命力，它在知識的傳遞上展現齣一種開放的態度，鼓勵讀者超越既定的框架去思考問題。

評分☆☆☆☆☆

機械工業齣版社本書共分為正文和附錄兩部分，正文以介紹數學建模方法和軟件實現過程為主，共分為7章，內容包括數學建模概述、初等建模方法、數據的描述與處理方法、計算機模擬方法、微分方程建模方法、數學規劃建模方法、圖與網絡建模方法等。在每章內容的最後一節都選擇全國數學建模競賽（CUMCM）賽題，並進行瞭詳細解答。附錄部分主要內容為MATLAB軟件使用入門、LINGO軟件使用簡介、數學建模論文範例。

評分☆☆☆☆☆

機械工業齣版社本書共分為正文和附錄兩部分，正文以介紹數學建模方法和軟件實現過程為主，共分為7章，內容包括數學建模概述、初等建模方法、數據的描述與處理方法、計算機模擬方法、微分方程建模方法、數學規劃建模方法、圖與網絡建模方法等。在每章內容的最後一節都選擇全國數學建模競賽（CUMCM）賽題，並進行瞭詳細解答。附錄部分主要內容為MATLAB軟件使用入門、LINGO軟件使用簡介、數學建模論文範例。

評分☆☆☆☆☆

機械工業齣版社本書共分為正文和附錄兩部分，正文以介紹數學建模方法和軟件實現過程為主，共分為7章，內容包括數學建模概述、初等建模方法、數據的描述與處理方法、計算機模擬方法、微分方程建模方法、數學規劃建模方法、圖與網絡建模方法等。在每章內容的最後一節都選擇全國數學建模競賽（CUMCM）賽題，並進行瞭詳細解答。附錄部分主要內容為MATLAB軟件使用入門、LINGO軟件使用簡介、數學建模論文範例。

評分☆☆☆☆☆

機械工業齣版社本書共分為正文和附錄兩部分，正文以介紹數學建模方法和軟件實現過程為主，共分為7章，內容包括數學建模概述、初等建模方法、數據的描述與處理方法、計算機模擬方法、微分方程建模方法、數學規劃建模方法、圖與網絡建模方法等。在每章內容的最後一節都選擇全國數學建模競賽（CUMCM）賽題，並進行瞭詳細解答。附錄部分主要內容為MATLAB軟件使用入門、LINGO軟件使用簡介、數學建模論文範例。

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

機械工業齣版社本書共分為正文和附錄兩部分，正文以介紹數學建模方法和軟件實現過程為主，共分為7章，內容包括數學建模概述、初等建模方法、數據的描述與處理方法、計算機模擬方法、微分方程建模方法、數學規劃建模方法、圖與網絡建模方法等。在每章內容的最後一節都選擇全國數學建模競賽（CUMCM）賽題，並進行瞭詳細解答。附錄部分主要內容為MATLAB軟件使用入門、LINGO軟件使用簡介、數學建模論文範例。