华章数学译丛：数学建模方法与分析（原书第4版）

作者: [美] 米尔斯切特（Mark M.Meerschaert）著 , 刘来福译 , 黄海洋译 , 杨淳译

出版社: 机械工业出版社

出版时间: 2015-01

版次: 1

ISBN: 9787111485698

定价: 59.00

装帧: 平装

开本: 16开

纸张: 胶版纸

页数: 276页

正文语种: 简体中文

丛书: 华章数学译丛

分类: 自然科学

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　　《华章数学译丛：数学建模方法与分析（原书第4版）》系统介绍数学建模的理论及应用，作者将数学建模的过程归结为五个步骤（即“五步方法”），并贯穿全书各类问题的分析和讨论中。《华章数学译丛：数学建模方法与分析（原书第4版）》阐述了如何使用数学模型来解决实际问题，提出了在组建数学模型并且求解得到结论之后如何进行灵敏性和稳健性分析。此外，将数学建模方法与计算机的使用密切结合，不仅通过对每个问题的讨论给了很好的示范，而且配备了大量的习题。　　米尔斯切特（MarkM.Meerschaert），美国密歇根州立大学概率统计系教授。他曾在密歇根大学、英格兰学院、内华达大学、新西兰达尼丁Otago大学执教，讲授过数学建模、概率、统计学、运筹学、偏微分方程、地下水及地表水水文学与统计物理学课程。他当前的研究方向包括无限方差概率模型的极限定理和参数估计、金融数学中的厚尾模型、用厚尾模型及周期协方差结构建模河水流、医学成像、异常扩散、连续时间随机游动、分数阶导数和分数阶偏微分方程、地下水流及运输。译者序
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
3.1单变量最优化
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粒子追踪
9.5分数阶扩散
9.6习题
9.7进一步阅读文献
后记
索引
内容简介:
　　《华章数学译丛：数学建模方法与分析（原书第4版）》系统介绍数学建模的理论及应用，作者将数学建模的过程归结为五个步骤（即“五步方法”），并贯穿全书各类问题的分析和讨论中。《华章数学译丛：数学建模方法与分析（原书第4版）》阐述了如何使用数学模型来解决实际问题，提出了在组建数学模型并且求解得到结论之后如何进行灵敏性和稳健性分析。此外，将数学建模方法与计算机的使用密切结合，不仅通过对每个问题的讨论给了很好的示范，而且配备了大量的习题。
作者简介:
　　米尔斯切特（MarkM.Meerschaert），美国密歇根州立大学概率统计系教授。他曾在密歇根大学、英格兰学院、内华达大学、新西兰达尼丁Otago大学执教，讲授过数学建模、概率、统计学、运筹学、偏微分方程、地下水及地表水水文学与统计物理学课程。他当前的研究方向包括无限方差概率模型的极限定理和参数估计、金融数学中的厚尾模型、用厚尾模型及周期协方差结构建模河水流、医学成像、异常扩散、连续时间随机游动、分数阶导数和分数阶偏微分方程、地下水流及运输。
目录:
译者序
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
3.1单变量最优化
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粒子追踪
9.5分数阶扩散
9.6习题
9.7进一步阅读文献
后记
索引