如果你是一个有 数学焦虑症 的人,你可能不会相信有一天你会爱上数学。 原因在于,我们在学校所学的数学知识看上去不过是一堆沉闷的规则、定律和公理,都是前人传下来的,而且是不容置疑的。在《魔鬼数学》中,世界知名数学家乔丹?艾伦伯格告诉我们这样的认识是错误的。数学与我们所做的每一件事都息息相关,可以帮助我们洞见在混沌和嘈杂的表象之下日常生活的隐性结构和秩序。数学是一门告诉我们 如何做才不会犯错 的科学,是经年累月的努力、争论所锤炼出来的。 你应该提前多长时间到达机场?民意调查的结果真的能代表人们的意愿吗?为什么父母都是高个子,孩子的身高却比较矮?用什么策略买**才能中大奖?《魔鬼数学》运用数学方法分析和解决了很多的日常生活问题,帮助数学门外汉习得用数学思维思考问题的技能。 作者用数
本书旨在指导学生初步掌握数学建模的思想和方法,共分两大部分:离散建模和连续建模,通过本书的学习,学生将有机会在创造性模型和经验模型的构建、模型分析以及模型研究方面进行实践,增强解决问题的能力。本书对于用到的数学知识力求深入浅出,涉及的应用领域相当广泛,适合作为高等院校相关专业的数学建模教材和参考书,也可作为参加国内外数学建模竞赛的指导用书。
本书以易于理解的方式讲述了时间序列模型及其应用,主要内容包括:趋势、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模型、模型识别、参数估计、模型诊断、预测、季节模型、时间序列回归模型、异方差时间序列模型、谱分析入门、谱估计、门限模型.对所有的思想和方法,都用真实数据集和模拟数据集进行了说明. 本书可作为高等院校统计、经济、商科、工程及定量社会科学等专业学生的教材或教学参考书,同时也可供相关技术人员使用.Translation from the English language edition:Time Series Analysis with Applications in R ,Second Edition(ISBN 978 0 387 75958 6)by Jonathan D.Cryer and Kung Sik Chan. Copyright 2008 Springer Science+Business Media,LLC. Springer is a part of Springer Science+Business Media.
《数学实验(MATLAB版 第4版)/普通高等教育 十二五 规划教材》是在贯彻落实* 高等教育面向21世纪教学内容和课程体系改革计划 的要求精神及-3版的基础上,按照工科及经济管理类 本科数学基础课程教学基本要求 ,并结合当前大多数本专科院校的学生基础、教学特点和教材改革精神进行编写的。全书以通俗易懂的语言,全面而系统地讲解数学实验的内容。全书共7章,章是绪论;第2 5章是基础实验部分,内容包括一元微积分实验、多元微积分实验、线性代数实验和概率论与数理统计实验;第6章是综合实验;第7章是数学建模初步。每章都以实验的形式将有关内容与MATLAB相结合,达到理论与实践的统一,便于读者学习和上机实验。每节后面有 练习题 ,每小节(或节)的例题(或实验)前有简要的 实验目的 ,并在附录中有MATLAB的基本操作。 《数学实验(MATLAB版
《数学建模算法与应用(第2版)》作者根据多年数学建模竞赛辅导工作的经验编写《数学建模算法与应用(第2版)》,涵盖了很多同类型书籍较少涉及的新算法和热点技术,主要内容包括时间序列、支持向量机、偏最小二乘回归分析、现代优化算法、数字图像处理、综合评价与决策方法、预测方法以及数学建模经典算法等内容。全书系统全面,各章节相对独立。《数学建模算法与应用(第2版)》所选案例具有代表性,注重从不同侧面反映数学思想在实际问题中的灵活应用,既注重算法原理的通俗性,也注重算法应用的实现性,克服了很多读者看懂算法却解决不了实际问题的困难。
《数学建模算法与应用》 《数学建模算法与应用(第2版)》作者根据多年数学建模竞赛辅导工作的经验编写《数学建模算法与应用(第2版)》,涵盖了很多同类型书籍较少涉及的新算法和热点技术,主要内容包括时间序列、支持向量机、偏很小二乘回归分析、现代优化算法、数字图像处理、综合评价与决策方法、预测方法以及数学建模经典算法等内容。全书系统全面,各章节相对独立。《数学建模算法与应用(第2版)》所选案例具有代表性,注重从不同侧面反映数学思想在实际问题中的灵活应用,既注重算法原理的通俗性,也注重算法应用的实现性,服了很多读者看懂算法却解决不了实际问题的困难。 《数学建模算法与应用习题解答(第2版)/数学建模系列丛书》 本书共分15章,内容包括数学建模概论,初等模型,微分方程模型,种群生态学模型,线性规划模型,非线性规划
灰色随机多准则决策是现代多准则决策研究的一个重要方向,具有重要的理论和实际应用价值。书中对准则值为扩展灰数的随机多准则决策问题进行了系统研究,根据不同的决策环境,提出了基于期望效用、基于扩展灰数随机优势、基于随机多目标可接受度和基于有限理性的灰色随机多准则决策方法,并结合实例对这些方法进行了讨论。
本书对矩阵的理论与方法做了较为详细的介绍,并编写了7方面的应用案例。本书共6章,它们依次是:矩阵的特征值与矩阵分解、线性空间、线性交换、矩阵的Jordan标准型与矩阵函数、线性方程组与矩阵方程和应用案例。书中内容尽可能突出数学思想与数学方法的阐述,做到深入浅出,通俗易懂,易于阅读理解。来自工程实际问题的应用案例,使读者在学习数学知识的同时,提高应用数学理论与方法解决实际问题的能力。