数学建模入门与提高 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李汉龙，缪淑贤，韩婷 等 编

图书标签:

• 数学建模
• 高等教育
• 理工科
• 入门
• 提高
• 算法
• 优化
• 案例分析
• MATLAB
• Python

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118089707

版次：1

商品编码：11344619

包装：平装

丛书名： 数学建模学习辅导

开本：16开

出版时间：2013-08-01

用纸：胶版纸

页数：300

正文语种：中文

内容简介

　　《数学建模入门与提高》是作者结合多年的数学建模课程教学实践并参考有关资料的基础上，专为理工科大学生数学建模竞赛的辅导培训而编写的基本教材和参考资料，其内容包括：数学建模概述、初等数学建模、数据拟合模型、简单的优化模型、数学规划模型、微分方程模型、差分方程模型、层次分析模型、统计回归模型、数学建模案例分析、Excel在数学建模中的应用。书中配备了较多关于数学建模的实例，这些实例是学习数学建模必须掌握的基础和基本技能。
　　《数学建模入门与提高》由浅入深，由易到难，既可作为数学建模课程教材和辅导书，也可以作为相关科技工作者参考用书。

目录

第1章 数学建模概述
第2章 初等数学建模
第3章 数据似合模型
第4章 简单的优化模型
第5章 数学规划模型
第6章 微分方程模型
第7章 差分方程模型
第8章 层次分析模型
第9章 统计回归模型
第10章 数学建模案例分析
第11章 Excel在数学建模中的应用
习题答与提示
附录 数学建模常用软件介绍
参考文献

前言/序言

就是用语言描述实际现象的过程。这里的实际现象既包含具体的自然现象，也的现象；不但包含外在形态，内在机制的描述，也包含，和实际现象等内容。

数学建模是联系数学与实际问题的桥梁，是数学在各个领域广泛应用的媒介，是数学科学技术转化的主要途径，数学建模在科学技术发展中的重要作用越来越受到数学界和工程界的普遍重视，它已成为现代科技工作者必备的重要能力之一。

为了科学技术发展的需要，培养高质量、高层次科技人才，数学建模已经在大学教育中逐步开展。国内外越来越多的大学正在进行数学建模课程的教学同时参加一些开放性的数学建模竞赛，将数学建模教学作为高等院校的教学改革和培养高层次的科技人才的一个重要方面。现在许多院校正在将数学建模与教学改革相结合，努力探索更有效的数学建模教学法和培养面向21世纪人才的新思路。与我国高校的其它数学类课程相比，数学建模具有难度大、涉及面广、形式灵活，对教师和学生要求高等特点。数学建模的教学本身是一个不断探索、不断创新、不断完善和提高的过程。为了改变过去以教师为中心、以课堂知识讲授为主的传统教学模式，数学建模课程创建了一个新的指导思想“以实验室为基础、以学生为中心、以问题为主线、以培养能力为目标来组织教学工作。”通过教学使学生了解利用数学理论和方法去分析和解决问题的全过程，提高他们分析问题和解决问题的能力；提高他们学习数学的兴趣和应用数学的意识与能力，使他们在今后的工作中能经常性地想到用数学去解决问题，提高他们利用计算机软件及当代高新科技成果的意识，将数学、计算机有机地结合起来去解决实际问题。本书是我们在教学实践并参考有关资料的基础上，专为理工科大学生数学建模竞赛的辅导培训而编写的基本教材和参考资料。

本书包含入门部分和提高部分。其中第1章数学建模概述、第2章初等数学建模、第3章数据拟合模型和第4章简单的优化模型为入门部分。第5章数学规划模型、第6章微分方程模型、第7章 差分方程模型、第8章层次分析模型、第9章统计回归模型和第10章数学建模案例分析为提高部分。全书是基于数学软件Mathematica来编写的，考虑到许多读者也在使用电子表格软件Excel，因此补充了第11章Excel在数学建模中的应用，同时在附录中对数学建模常用软件进行介绍。本书由浅入深，由易到难，可作为在职教师学习数学建模的自学用书，同时也可以作为数学建模培训班学生的培训教材。

全书每章均配备了相应的习题，并给出了习题答案与提示。通过具体的实例，使读者一步一步地随着作者的思路来完成课程的学习。书中所给实例具有技巧性而又道理显然，可使读者思路畅达，所学知识融会贯通，灵活运用，达到事半功倍之效。本书将会成为读者学习数学建模的良师益友。

深度学习在计算机视觉中的应用前沿 一、 机器视觉与深度学习的融合：构建智能感知系统 本书深入探讨了当代计算机视觉领域最核心的技术——深度学习，并着重阐述了两者如何实现高效融合，共同构建出新一代智能感知系统。我们不再停留在传统的图像处理范式，而是将目光投向了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU）在图像识别、目标检测和场景理解中的革命性作用。 1.1 卷积神经网络的进阶理论与实践 本书首先对CNN的经典结构进行了详尽的解析，包括LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet以及ResNet的底层数学原理与工程实现细节。在此基础上，我们引入了更前沿的网络架构，如空洞卷积网络（Dilated Convolutions）、分组卷积（Grouped Convolutions）以及可分离卷积（Depthwise Separable Convolutions），分析它们如何在保持高精度的同时，有效降低模型的参数量和计算复杂度，这对于部署到资源受限的移动设备或边缘计算平台至关重要。特别地，我们用大量的篇幅解析了Transformer架构如何从自然语言处理领域成功跨界，并演化出Vision Transformer (ViT) 及其变体在图像分类与分割任务中的惊人表现，探讨其“自注意力机制”（Self-Attention Mechanism）如何捕捉全局上下文信息，克服传统CNN局部感受野的局限性。 1.2 目标检测的范式演变：从两阶段到一阶段的效率革命 目标检测是计算机视觉的核心挑战之一。本书系统梳理了该领域的主要技术路线。首先回顾了以R-CNN系列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）为代表的两阶段检测器，重点分析了区域提议网络（RPN）的工作机制及其在提高定位精度上的贡献。随后，我们详细剖析了一阶段检测器，如YOLO系列（v1到最新的v7/v8）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）的核心思想，即如何通过单次网络前向传播完成定位和分类，实现实时处理能力。更进一步，我们深入探讨了基于Anchor-Free的检测方法，例如FCOS和CenterNet，它们如何简化了设计，并解决了传统Anchor方法中超参数设置复杂的问题。每一章都配备了详尽的Python/PyTorch代码示例，确保读者能够亲手复现和修改这些前沿模型。 1.3 图像分割技术的深度优化：语义、实例与全景理解 图像分割任务要求模型对图像中的每个像素点进行分类，是更高阶的场景理解需求。本书区分并深入研究了三种主要的分割类型：语义分割（Semantic Segmentation）、实例分割（Instance Segmentation）和全景分割（Panoptic Segmentation）。在语义分割方面，我们聚焦于U-Net架构在医学图像分析中的应用及其变体，并探讨了空洞空间金字塔池化（ASPP）在PSPNet中捕获多尺度信息的作用。对于实例分割，本书详细解析了Mask R-CNN的工作流程，包括如何并行生成目标掩码。对于全景分割，我们剖析了如何将“Stuff”（如天空、草地）和“Things”（如行人、车辆）的预测结果有效地融合为一个统一的分割图，这是实现高级自动驾驶和机器人导航的关键技术。 二、 生成模型与跨模态学习的前沿探索 深度学习不仅擅长“理解”图像，更在“创造”图像方面展现出惊人的潜力。本书的后半部分将重点放在生成模型以及连接视觉与语言的跨模态学习上。 2.1 生成对抗网络（GANs）的精细调控与稳定训练 生成对抗网络（GANs）自提出以来，极大地推动了图像合成的真实感。本书不仅仅停留在DCGAN或WGAN的基础介绍，而是深入研究了如何解决GAN训练中的模式崩溃（Mode Collapse）和训练不稳定的问题。我们详细介绍了条件生成对抗网络（cGANs）如Pix2Pix和CycleGAN，它们如何实现图像到图像的翻译（如卫星图到地图，草图到照片）。此外，我们探讨了StyleGAN系列（StyleGAN2/StyleGAN3）中引入的风格混合（Style Mixing）和非侵入式的人脸编辑技术，揭示了它们在解耦图像潜在空间（Latent Space）中的成功秘诀，以及如何在保持高保真度的同时控制生成图像的特定属性。 2.2 扩散模型（Diffusion Models）：下一代生成范式 本书将大量篇幅献给近年来迅速崛起并超越GANs的扩散模型（Diffusion Models）。我们从理论上阐述了马尔可夫链（Markov Chains）在正向（加噪）和反向（去噪）过程中的数学基础，包括DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）和改进的采样技术（如DDIM）。我们将详细解析这些模型在文本到图像生成（Text-to-Image Synthesis）中的核心地位，并剖析OpenAI的DALL-E系列和Google的Imagen等突破性工作，解释CLIP（Contrastive Language–Image Pre-training）在引导扩散过程中的关键作用，使其能够精确响应复杂的自然语言指令。 2.3 视觉-语言预训练与多模态推理 为了使机器真正理解世界，视觉信息必须与语言信息相结合。本书深入探讨了多模态学习的最新进展，特别是大规模预训练模型的构建策略。我们将详细介绍如何利用对比学习（Contrastive Learning）框架，如CLIP和ALIGN，在海量互联网数据上训练模型，使其图像表征与文本表征在统一的语义空间中对齐。这些预训练模型在零样本学习（Zero-Shot Learning）、视觉问答（VQA）和图像字幕生成（Image Captioning）等任务中展现了强大的泛化能力。我们还将分析视觉对话（Visual Dialogue）和视觉常识推理（Visual Commonsense Reasoning）的挑战，并展示如何设计复杂的推理模块来弥合感知与认知之间的鸿沟。 三、 实际部署与模型优化 理论研究必须服务于工程实践。本书最后一部分关注如何将复杂的深度学习模型高效地部署到实际生产环境中。 3.1 模型量化与剪枝：提升推理速度 深度学习模型通常庞大且计算密集。我们系统介绍了模型压缩技术，包括结构化剪枝（Structured Pruning）和非结构化剪枝，用以移除冗余连接。更关键的是，本书详细讲解了后训练量化（Post-Training Quantization, PTQ）和量化感知训练（Quantization-Aware Training, QAT），如何将模型权重和激活值从32位浮点数降低到8位甚至4位整数，同时将对精度的影响降至最低。这些技术是实现低延迟推理和减少内存占用的必要手段。 3.2 硬件加速与推理引擎优化 本书介绍了主流的深度学习推理框架和加速技术，包括TensorRT、OpenVINO和TVM。我们将展示如何利用这些工具对模型图进行优化（如层融合、内核自动调优），并针对特定的NVIDIA GPU、Intel CPU或专用AI芯片进行编译和部署。通过实际案例分析，读者将掌握如何为不同硬件平台量身定制最高效的推理管道。 本书旨在为计算机视觉和深度学习领域的工程师、研究人员及高阶学生提供一个全面、深入且与时俱进的技术指南，涵盖从基础理论到最前沿研究成果的完整路径。

评分☆☆☆☆☆

读完《数学建模入门与提高》的目录，我被其中涵盖的广泛主题深深吸引。从基础的线性代数、概率统计，到复杂的优化方法、图论模型，再到实际应用中的排队论、回归分析等，感觉内容非常充实。我尤其关注书中关于“如何构建一个好的模型”的论述。我想知道，它是否会详细讲解模型选择的原则、模型的鲁棒性评估方法，以及如何进行模型诊断和误差分析。此外，我也希望书中能够提供一些关于如何将模型结果进行有效沟通和展示的建议，毕竟，一个再完美的模型，如果不能被理解和接受，也难以发挥其价值。如果这本书能帮助我培养批判性思维，理解不同建模方法的优势和局限，并最终能独立完成一个从问题定义、模型构建到结果解释的完整建模流程，那它将是一本不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

我之前读过一些数学相关的书籍，但常常因为理论过于抽象而感到枯燥，缺乏实际的指导意义。这本书的名字《数学建模入门与提高》让我觉得它可能更加贴近实际应用。我特别希望书中能通过大量的实例来讲解数学建模的思路和方法，而不是仅仅停留在理论层面。例如，书中是否会包含一些关于如何处理不完整数据、如何进行预测、或者如何解决资源分配问题的具体案例？我希望它能展示如何将现实问题抽象成数学模型，然后运用所学的数学知识来求解，最后再将解解释回到现实问题中。如果书中还能提供一些关于如何评估模型质量、如何解读模型结果的指导，那就更好了。我希望通过阅读这本书，能够真正掌握将数学工具应用于解决实际问题的能力，而不是仅仅停留在理论的海洋里。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在数据分析领域摸索多年的从业者，我一直对数学建模抱有浓厚的兴趣，但总觉得它似乎离我有点遥远。这本书《数学建模入门与提高》恰好点燃了我深入学习的渴望。我非常好奇书中是如何处理“提高”这个部分的。是会介绍一些更高级的建模技术，比如机器学习在建模中的应用，还是会侧重于讲解如何进行模型评估、优化和鲁棒性分析？我希望它能提供一些在实际项目中常用的建模技巧，比如如何进行特征工程，如何处理时间序列数据，以及如何进行模型的可视化。另外，我也会关注书中是否会提及一些在学术界和工业界都备受推崇的建模框架和最佳实践。如果这本书能帮助我将已有的数据分析基础与数学建模的理论和实践相结合，实现技术上的“提高”，那将对我职业发展有着重要的意义。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《数学建模入门与提高》后，我第一眼就被其详实的内容结构所吸引。它似乎从最基础的数学概念讲起，比如优化、统计、概率等，然后循序渐进地引入到各种建模方法，如离散模型、连续模型、仿真模型等。我特别关注的是，书中是否对每一种建模方法都进行了深入的剖析，包括其适用范围、优缺点、以及具体的求解步骤。我期望它能提供一些算法的伪代码或者Python、MATLAB等常用工具的实现示例，这样我就能动手实践，加深理解。另外，我非常期待书中能够包含一些关于如何选择合适的模型、如何验证模型有效性、以及如何对模型进行灵敏度分析的章节。这些都是在实际建模过程中至关重要但又容易被初学者忽略的环节。如果这本书能在这些方面提供充分的指导，那它将极大地提升我独立解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大方，深邃的蓝色背景配以抽象的数学符号，在书架上颇为醒目。我最初是被它“入门与提高”这几个字吸引的。作为一个对数学建模一直充满好奇，但又深感无从下手的理工科背景的读者，我渴望找到一本能够引领我从零开始，逐步建立理解，并最终能够独立完成建模项目的书籍。我尤其看重的是，这本书是否能提供清晰的逻辑脉络，将那些看似复杂的数学概念，通过实际的应用场景巧妙地串联起来。我希望它不仅仅是罗列公式和定理，而是能教会我如何思考问题，如何将现实世界的难题转化为数学语言，并从中提炼出可行的解决方案。当然，我也会关注书中是否有丰富的案例研究，特别是那些来源于实际工程、经济、管理等领域的经典案例，这样我才能更直观地感受到数学建模的魅力和力量。如果这本书能够帮助我跨越从理论到实践的鸿沟，那无疑将是我学习旅程中的一大助力。

评分☆☆☆☆☆

书买来慢慢看，活动家划算，知识越来越廉价了啊，还是喜欢纸书，虽然不环保。好好学习吧！

评分☆☆☆☆☆

好书，假期慢慢看。

评分☆☆☆☆☆

书本的质量很好，送货速度很快。

评分☆☆☆☆☆

京东自营的物流效率很给力，晚上下单，第二书就到了。书不错，正版

评分☆☆☆☆☆

书挺好的，一刷精美，内容丰富......

评分☆☆☆☆☆

不错哦(´-ω-`)

评分☆☆☆☆☆

京东速度一直都很赞！这次图书活动很给力！多谢！

评分☆☆☆☆☆

商品质量很好，与店家描述相符

评分☆☆☆☆☆

方法案例的习题答案在哪。。