Mathematical Modeling for the MCM/ICM Co pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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Jay Belanger，王杰 编

图书标签:

• 数学建模
• MCM/ICM
• 竞赛辅导
• 高等数学
• 应用数学
• 模型构建
• 问题求解
• 算法
• 优化
• MATLAB
• Python

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040449655

版次：1

商品编码：11898572

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-03-01

用纸：胶版纸

页数：186

内容简介

　　《MCM/ICM数学建模竞赛（第2卷）（英文版）MathematicalModelingfortheMCM/ICMContestsVolume2》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，对相关的问题进行解析与研究。
　　《MCM/ICM数学建模竞赛（第2卷）（英文版）MathematicalModelingfortheMCM/ICMContestsVolume2》针对2015年MCM/ICM竞赛的4个题目：ControlEbolavirusoutbreak、Searchforamissingaircraftlostintheopensea、Managehumancapitalinorganizations以及Createasustainableworld进行了解析与研究。本书由美国资深建模教师编写，由于参赛论文需要用英语书写，同时考虑到不同层次读者的需要，故本书为英文呈现。读者在学习建模方法的同时，可以了解美国建模教师对问题的理解。
　　《MCM/ICM数学建模竞赛（第2卷）（英文版）MathematicalModelingfortheMCM/ICMContestsVolume2》内容新颖、实用性强，可作为指导学生参加美国大学生数学建模竞赛的主讲教材，也可作为本科生、研究生学习和准备全国大学生、研究生数学建模竞赛的参考书，同时也可供研究相关问题的教师和研究生参考使用。

作者简介

　　王杰，美国马萨诸塞大学罗威尔分校计算机系系主任，教授。JayBelanger,美国杜鲁门州立大学教授。

好的，这是一本名为《Mathematical Modeling for the MCM/ICM Competitions》的图书的详细简介，内容专注于其涵盖的数学建模方法、竞赛策略和实际应用，而不涉及任何其他非相关主题。 --- 《Mathematical Modeling for the MCM/ICM Competitions》图书简介 深度解析、实战导向的竞赛建模圣经 本书《Mathematical Modeling for the MCM/ICM Competitions》是为有志于在国际大学生数学建模竞赛（MCM）和高教杯全国大学生数学建模竞赛（ICM）中取得优异成绩的学生精心打造的权威指南。本书摒弃了空泛的理论叙述，专注于将复杂的数学概念转化为实用的建模工具，旨在帮助参赛者系统地掌握从问题理解、模型构建、求解分析到最终报告撰写的全流程。 本书的核心价值在于其对竞赛场景的深刻洞察。MCM/ICM 竞赛的特点在于其开放性、交叉性和时效性，要求参赛队伍能在极短的时间内，针对一个真实世界或高度抽象的问题，构建出具有逻辑严谨性、数学完备性和实际应用价值的模型。本书正是围绕这些核心要求展开。 第一部分：竞赛基础与思维范式构建 在竞赛的初期准备阶段，理解竞赛的“游戏规则”至关重要。本书的开篇部分系统地介绍了 MCM/ICM 竞赛的历史背景、评分标准以及典型的题目类型（如优化类、预测类、评价类和控制类）。 1. 建模思维的建立： 我们深入探讨了数学建模的本质——如何将模糊的现实问题“翻译”成精确的数学语言。这包括对问题抽象、假设设定和约束识别的详细讲解。本书强调，一个好的模型不一定是最复杂的，但一定是能最清晰地解释问题的核心矛盾和驱动力的模型。我们提供了大量的案例分析，展示了如何通过敏锐的洞察力，快速抓取题目中的关键变量和潜在关系。 2. 问题的分类与初步策略： 竞赛题目千变万化，但其背后的数学结构往往可以归类。本部分将竞赛题目划分为几大核心类别，并为每类题目提供了初步的建模方向建议。例如，对于涉及时间序列演变的预测问题，我们建议的起点是差分方程或时间序列分析；对于资源分配或效率最大化的决策问题，则引导读者立即转向优化理论。 第二部分：核心建模工具箱的精进与应用 本书的中间部分是全书的“技术核心”，详细剖析了竞赛中最常用、最有效的数学工具及其在实际问题中的部署策略。 1. 优化理论的深度挖掘： 优化问题是竞赛中的常青树。我们不仅覆盖了线性和非线性规划的基础，更着重讲解了整数规划、多目标优化以及启发式算法在求解复杂约束条件下的应用。书中包含了对Pareto最优解集的识别和分析，指导学生如何有效展示模型的权衡取舍。特别地，针对需要精确计算的求解，我们提供了关于如何利用编程工具（如Python/MATLAB）实现高效求解的实战指导。 2. 动态系统的建模与分析： 涉及变化和演进的问题，如流行病传播、资源消耗或生态系统平衡，需要强大的动态系统建模能力。本书详细阐述了常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE）的构建技巧。我们重点介绍了Lotka-Volterra 模型的变体、SIR/SEIR 模型在疫情预测中的灵活运用，以及如何通过相平面分析和稳定性分析来理解模型的长期行为，而非仅仅停留在数值求解的层面。 3. 统计与机器学习的整合： 在数据驱动的竞赛中，统计和数据挖掘技术是不可或缺的利器。本书深入讲解了回归分析（线性、非线性、鲁棒回归）、时间序列模型（ARIMA、GARCH）以及模式识别的基本原理。对于现代竞赛中越来越常见的机器学习题目，我们精选了支持向量机（SVM）、决策树和神经网络的基础应用，强调如何在建模过程中合理地进行数据预处理、特征工程和模型验证，以避免“过度拟合”的陷阱。 4. 图论与网络流的应用： 在处理路线规划、网络连接、资源调度等问题时，图论提供了强大的抽象框架。本书涵盖了最短路径算法（Dijkstra, Floyd-Warshall）、最大流/最小割定理在实际问题中的转化，并探讨了网络可靠性分析和复杂网络结构的建模方法。 第三部分：模型验证、敏感性分析与成果呈现 一个优秀的数学模型不仅要能“解题”，更要能“说服人”。本书的最后一部分专注于如何提升模型的“可靠度”和“说服力”。 1. 模型的健壮性检验： 我们强调了敏感性分析的重要性。通过系统地改变关键参数或初始条件，考察模型输出结果的稳定性，是展示模型专业性的关键步骤。书中提供了多维度敏感性分析的图示化方法，帮助参赛者清晰地展示哪些假设对最终结果影响最大。 2. 假设的论证与局限性讨论： 竞赛评分委员会非常看重参赛者对自身模型的认识深度。本书指导学生如何清晰、有逻辑地论证所做的每一个核心假设的合理性，同时，也教导如何诚实且恰当地指出模型的局限性（Limitations）。这种辩证的思维是区分优秀模型和普通模型的关键点。 3. 竞赛报告的撰写艺术： 竞赛的最终成果体现于一份结构清晰、逻辑流畅的报告。本部分提供了详细的报告撰写结构指南，从摘要（Abstract）的精炼，到方法论的详述，再到结果解释和结论总结的规范。我们特别关注图表和公式的规范化展示，确保报告在视觉上传达出专业和严谨的形象。 目标读者： 本书面向所有准备参加 MCM/ICM 竞赛的本科生、研究生，以及对应用数学建模感兴趣的教师和研究人员。它不仅是一本工具书，更是一本实战训练手册，旨在通过系统化的训练，使读者在面对任何开放性数学建模挑战时，都能迅速反应、有效构建并提出令人信服的解决方案。 ---

评分☆☆☆☆☆

初拿到《Mathematical Modeling for the MCM/ICM Competition》，我感到一股严谨的学术气息扑面而来。这本书的编排结构非常清晰，从最基础的概念引入，逐步深入到更复杂的建模技术。我特别欣赏书中对“模型假设的敏感性分析”这一章节的详细阐述，这对于理解模型结果的鲁棒性至关重要。书中并没有止步于如何建立模型，而是进一步探讨了如何评估模型在不同条件下的表现，以及如何理解模型结果的局限性。这种全面的视角，能够帮助读者建立起一个完整的建模思维体系。我感觉这本书的编写团队在内容上投入了大量的心血，力求为读者提供最实用、最前沿的建模知识。我对于书中对一些前沿建模技术，例如机器学习在建模中的应用，是否有所涉及充满了好奇。一本好的教材，不仅仅是知识的传递，更是思维方式的培养，而我从这本书的初步印象中，看到了培养这种思维方式的潜力。

评分☆☆☆☆☆

《Mathematical Modeling for the MCM/ICM Competition》这本书，从我初步的接触来看，是一本非常有潜力的学习资料。它的出版，对于那些希望在数学建模领域有所建树的同学来说，无疑是一件好事。我注意到书中对于“如何从实际问题中提炼出关键要素”这一步骤的讲解，是非常细致的。书中并没有直接给出解决方案，而是强调了分析问题的过程，如何识别变量、如何确定目标函数、如何建立约束条件等等。这种“授人以鱼不如授人以渔”的教学方式，我觉得是非常有价值的。我一直觉得，数学建模的核心不在于你知道多少公式，而在于你如何运用已知的知识去解决未知的问题。这本书似乎正是抓住了这一点，它鼓励读者主动思考，而不是被动接受。书中对不同建模方法的优缺点分析也相当到位，让读者能够根据具体问题选择最合适的工具。我对于书中即将出现的对一些复杂案例的分解和分析充满了期待，相信这会极大地开阔我的视野。

评分☆☆☆☆☆

我最近入手了一本名为《Mathematical Modeling for the MCM/ICM Competition》的书，虽然还没有开始深入研读，但仅仅是翻阅，就已经被它所展现出的数学建模的魅力深深吸引。这本书的封面设计相当简洁大气，散发着一种严谨而不失活力的学术气息，让人立刻产生一种想要探索其中奥秘的冲动。我特别关注到书中对一些经典建模问题的分析，例如如何将实际场景抽象成数学语言，以及如何运用不同的数学工具来解决这些问题。看到书中运用到的数学概念，比如微分方程、概率论、图论等等，我感到既兴奋又有些许挑战。我一直认为，数学建模是连接理论与实践的桥梁，而这本书似乎正是这样一座宏伟的桥梁。它的内容涵盖了从基础的建模思想，到一些更为复杂的应用，这对于我这样希望提升实际问题解决能力的人来说，无疑是雪中送炭。我期待着在接下来的阅读中，能够真正掌握这些建模的技巧，并在未来的学习和工作中运用自如。这本书的排版设计也很用心，清晰的章节划分和标注，以及适时出现的图表，都极大地提升了阅读体验，让我能够更轻松地跟随作者的思路。

评分☆☆☆☆☆

拿到《Mathematical Modeling for the MCM/ICM Competition》这本书，我迫不及待地翻开。这本书的装帧质量相当不错，纸张手感厚实，印刷清晰，翻阅起来感觉很舒服，没有廉价感。一开始，我被它所介绍的建模方法论吸引了。它不仅仅是罗列公式，更侧重于如何去思考问题，如何去构建模型。我非常欣赏它在讲解过程中，非常注重逻辑性和条理性，能够循序渐进地引导读者。书中对案例的选取也很有代表性，覆盖了经济、工程、生物等多个领域，这使得我在学习过程中能够感受到数学建模的广泛应用性。我尤其对其中关于“模型假设”部分的讲解印象深刻，这一点对于初学者来说非常重要，也常常是难点。书中对此的阐述清晰易懂，并且通过具体的例子来加以说明，这让我对如何合理地做出模型假设有了更深刻的理解。这本书的语言风格也非常朴实，没有过多的学术术语堆砌，使得我能够比较轻松地理解其中的内容。我感觉这本书不仅仅是一本技术手册，更是一本启迪思维的书籍。

评分☆☆☆☆☆

这本书《Mathematical Modeling for the MCM/ICM Competition》给我的第一印象是，它提供了一个非常系统化的学习路径。即便我尚未深入阅读，但其内容的广度和深度已经显露无疑。书中对“模型验证与优化”这一环节的重视，让我觉得非常难得。很多时候，我们在构建模型后，容易忽视对模型的检验，导致模型脱离实际。这本书则强调了反馈和迭代的重要性，即在模型建立后，要通过实际数据或逻辑推理来检验其有效性，并根据检验结果对模型进行调整和优化。这种严谨的治学态度，正是科学研究所必需的。此外，书中对一些常见的错误建模思路也进行了提示，这对于避免我们在学习过程中走弯路非常有帮助。我尤其期待书中关于如何处理不确定性和随机性的建模方法，这在现实世界中应用极为广泛。这本书的整体风格，似乎致力于将复杂的数学思想以一种更易于理解和应用的方式呈现出来。