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| 姓名：(美)米尔斯切特|译者:刘来福//杨淳//黄海洋著 作者简介： 作品：《数学建模方法与分析》 姓名：(美国)(Mark M.meerschaert)米尔斯切特著 作者简介： 作品：《数学建模方法与分析》 姓名：(美)Mark M. Meerschaert 刘来福 杨淳 黄海洋著 作者简介： 作品：《数学建模方法与分析》 |
| 第一部分 最优化模型 第1章 单变量最优化 解决最优化问题是数学的一些最为常见的应用。无论我们进行何种工作，我们总是希望达到最好的结果，而使不好的方面或消耗等降到最低。企业管理人员试图通过对一些变量的控制使收益达到最大，或在达到某一预期目标的前提下使成本最低。经营渔业及林业等可更新资源的管理者要通过控制收成率来达到长期产量的最大化；政府机构需要建立一些标准，使生产生活消费品的环境成本降到最低；计算机的系统管理员要使计算机的处理能力达到最大，而使作业的延迟最少；农民会尽量调整种植空间从而使收获最高；医生则要合理使用药物使其副作用降到最低。这些以及许多其他的应用都有一个共同的数学模式：有一个或多个可以控制的变量，它们通常要受一些实际中的限制，通过对这些变量的控制，使某个其他的变量达到最优的结果。最优化模型的构思正是给定问题的约束条件，确定受约束的可控变量的取值，以达到最优结果。 …… 更多 |
| 译者序 译者简介 前言 第一部分 最优化模型 第1章 单变量最优化 1.1 五步方法 1.2 灵敏性分析 1.3 灵敏性与稳健性 1.4 习题 1.5 进一步阅读文献 第2章 多变量最优化 2.1 无约束最优化 2.2 拉格朗日乘子 2.3 灵敏性分析与影子价格 2.4 习题 2.5 进一步阅读文献 第3章 最优化计算方法 3.2 多变量最优化 3.3 线性规划 3.4 离散最优化 3.5 习题 3.6 进一步阅读文献 第二部分 动态模型 第4章 动态模型介绍 4.1 定常态分析 4.2 动力系统 4.3 离散时间的动力系统 4.4 习题 4.5 进一步阅读文献 第5章 动态模型分析 5.1 特征值方法 5.2 离散系统的特征值方法 5.3 相图 5.4 习题 5.5 进一步阅读文献 第6章 动态模型的模拟 6.1 模拟简介 6.2 连续时间模型 6.3 欧拉方法 6.4 混沌与分形 6.5 习题 6.6 进一步阅读文献 第三部分 概率模型 第7章 概率模型简介 7.1 离散概率模型 7.2 连续概率模型 7.3 统计学简介 7.4 扩散 7.5 习题 7.6 进一步阅读文献 第8章 随机模型 8.1 马尔可夫链 8.2 马尔可夫过程 8.3 线性回归 8.4 时间序列 8.5 习题 8.6 进一步阅读文献 第9章 概率模型的模拟 9.1 蒙特卡罗模拟 9.2 马尔可夫性质 9.3 解析模拟 9.4 习题 9.5 进一步阅读文献 后记 更多 |
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