數學建模入門與提高 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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李漢龍，繆淑賢，韓婷 等 編

圖書標籤:

• 數學建模
• 高等教育
• 理工科
• 入門
• 提高
• 算法
• 優化
• 案例分析
• MATLAB
• Python

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118089707

版次：1

商品編碼：11344619

包裝：平裝

叢書名： 數學建模學習輔導

開本：16開

齣版時間：2013-08-01

用紙：膠版紙

頁數：300

正文語種：中文

內容簡介

　　《數學建模入門與提高》是作者結閤多年的數學建模課程教學實踐並參考有關資料的基礎上，專為理工科大學生數學建模競賽的輔導培訓而編寫的基本教材和參考資料，其內容包括：數學建模概述、初等數學建模、數據擬閤模型、簡單的優化模型、數學規劃模型、微分方程模型、差分方程模型、層次分析模型、統計迴歸模型、數學建模案例分析、Excel在數學建模中的應用。書中配備瞭較多關於數學建模的實例，這些實例是學習數學建模必須掌握的基礎和基本技能。
　　《數學建模入門與提高》由淺入深，由易到難，既可作為數學建模課程教材和輔導書，也可以作為相關科技工作者參考用書。

目錄

第1章 數學建模概述
第2章 初等數學建模
第3章 數據似閤模型
第4章 簡單的優化模型
第5章 數學規劃模型
第6章 微分方程模型
第7章 差分方程模型
第8章 層次分析模型
第9章 統計迴歸模型
第10章 數學建模案例分析
第11章 Excel在數學建模中的應用
習題答與提示
附錄 數學建模常用軟件介紹
參考文獻

前言/序言

就是用語言描述實際現象的過程。這裏的實際現象既包含具體的自然現象，也的現象；不但包含外在形態，內在機製的描述，也包含，和實際現象等內容。

數學建模是聯係數學與實際問題的橋梁，是數學在各個領域廣泛應用的媒介，是數學科學技術轉化的主要途徑，數學建模在科學技術發展中的重要作用越來越受到數學界和工程界的普遍重視，它已成為現代科技工作者必備的重要能力之一。

為瞭科學技術發展的需要，培養高質量、高層次科技人纔，數學建模已經在大學教育中逐步開展。國內外越來越多的大學正在進行數學建模課程的教學同時參加一些開放性的數學建模競賽，將數學建模教學作為高等院校的教學改革和培養高層次的科技人纔的一個重要方麵。現在許多院校正在將數學建模與教學改革相結閤，努力探索更有效的數學建模教學法和培養麵嚮21世紀人纔的新思路。與我國高校的其它數學類課程相比，數學建模具有難度大、涉及麵廣、形式靈活，對教師和學生要求高等特點。數學建模的教學本身是一個不斷探索、不斷創新、不斷完善和提高的過程。為瞭改變過去以教師為中心、以課堂知識講授為主的傳統教學模式，數學建模課程創建瞭一個新的指導思想“以實驗室為基礎、以學生為中心、以問題為主綫、以培養能力為目標來組織教學工作。”通過教學使學生瞭解利用數學理論和方法去分析和解決問題的全過程，提高他們分析問題和解決問題的能力；提高他們學習數學的興趣和應用數學的意識與能力，使他們在今後的工作中能經常性地想到用數學去解決問題，提高他們利用計算機軟件及當代高新科技成果的意識，將數學、計算機有機地結閤起來去解決實際問題。本書是我們在教學實踐並參考有關資料的基礎上，專為理工科大學生數學建模競賽的輔導培訓而編寫的基本教材和參考資料。

本書包含入門部分和提高部分。其中第1章數學建模概述、第2章初等數學建模、第3章數據擬閤模型和第4章簡單的優化模型為入門部分。第5章數學規劃模型、第6章微分方程模型、第7章 差分方程模型、第8章層次分析模型、第9章統計迴歸模型和第10章數學建模案例分析為提高部分。全書是基於數學軟件Mathematica來編寫的，考慮到許多讀者也在使用電子錶格軟件Excel，因此補充瞭第11章Excel在數學建模中的應用，同時在附錄中對數學建模常用軟件進行介紹。本書由淺入深，由易到難，可作為在職教師學習數學建模的自學用書，同時也可以作為數學建模培訓班學生的培訓教材。

全書每章均配備瞭相應的習題，並給齣瞭習題答案與提示。通過具體的實例，使讀者一步一步地隨著作者的思路來完成課程的學習。書中所給實例具有技巧性而又道理顯然，可使讀者思路暢達，所學知識融會貫通，靈活運用，達到事半功倍之效。本書將會成為讀者學習數學建模的良師益友。

深度學習在計算機視覺中的應用前沿 一、 機器視覺與深度學習的融閤：構建智能感知係統 本書深入探討瞭當代計算機視覺領域最核心的技術——深度學習，並著重闡述瞭兩者如何實現高效融閤，共同構建齣新一代智能感知係統。我們不再停留在傳統的圖像處理範式，而是將目光投嚮瞭捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）及其變體（如LSTM、GRU）在圖像識彆、目標檢測和場景理解中的革命性作用。 1.1 捲積神經網絡的進階理論與實踐 本書首先對CNN的經典結構進行瞭詳盡的解析，包括LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet以及ResNet的底層數學原理與工程實現細節。在此基礎上，我們引入瞭更前沿的網絡架構，如空洞捲積網絡（Dilated Convolutions）、分組捲積（Grouped Convolutions）以及可分離捲積（Depthwise Separable Convolutions），分析它們如何在保持高精度的同時，有效降低模型的參數量和計算復雜度，這對於部署到資源受限的移動設備或邊緣計算平颱至關重要。特彆地，我們用大量的篇幅解析瞭Transformer架構如何從自然語言處理領域成功跨界，並演化齣Vision Transformer (ViT) 及其變體在圖像分類與分割任務中的驚人錶現，探討其“自注意力機製”（Self-Attention Mechanism）如何捕捉全局上下文信息，剋服傳統CNN局部感受野的局限性。 1.2 目標檢測的範式演變：從兩階段到一階段的效率革命 目標檢測是計算機視覺的核心挑戰之一。本書係統梳理瞭該領域的主要技術路綫。首先迴顧瞭以R-CNN係列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）為代錶的兩階段檢測器，重點分析瞭區域提議網絡（RPN）的工作機製及其在提高定位精度上的貢獻。隨後，我們詳細剖析瞭一階段檢測器，如YOLO係列（v1到最新的v7/v8）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）的核心思想，即如何通過單次網絡前嚮傳播完成定位和分類，實現實時處理能力。更進一步，我們深入探討瞭基於Anchor-Free的檢測方法，例如FCOS和CenterNet，它們如何簡化瞭設計，並解決瞭傳統Anchor方法中超參數設置復雜的問題。每一章都配備瞭詳盡的Python/PyTorch代碼示例，確保讀者能夠親手復現和修改這些前沿模型。 1.3 圖像分割技術的深度優化：語義、實例與全景理解 圖像分割任務要求模型對圖像中的每個像素點進行分類，是更高階的場景理解需求。本書區分並深入研究瞭三種主要的分割類型：語義分割（Semantic Segmentation）、實例分割（Instance Segmentation）和全景分割（Panoptic Segmentation）。在語義分割方麵，我們聚焦於U-Net架構在醫學圖像分析中的應用及其變體，並探討瞭空洞空間金字塔池化（ASPP）在PSPNet中捕獲多尺度信息的作用。對於實例分割，本書詳細解析瞭Mask R-CNN的工作流程，包括如何並行生成目標掩碼。對於全景分割，我們剖析瞭如何將“Stuff”（如天空、草地）和“Things”（如行人、車輛）的預測結果有效地融閤為一個統一的分割圖，這是實現高級自動駕駛和機器人導航的關鍵技術。 二、 生成模型與跨模態學習的前沿探索 深度學習不僅擅長“理解”圖像，更在“創造”圖像方麵展現齣驚人的潛力。本書的後半部分將重點放在生成模型以及連接視覺與語言的跨模態學習上。 2.1 生成對抗網絡（GANs）的精細調控與穩定訓練 生成對抗網絡（GANs）自提齣以來，極大地推動瞭圖像閤成的真實感。本書不僅僅停留在DCGAN或WGAN的基礎介紹，而是深入研究瞭如何解決GAN訓練中的模式崩潰（Mode Collapse）和訓練不穩定的問題。我們詳細介紹瞭條件生成對抗網絡（cGANs）如Pix2Pix和CycleGAN，它們如何實現圖像到圖像的翻譯（如衛星圖到地圖，草圖到照片）。此外，我們探討瞭StyleGAN係列（StyleGAN2/StyleGAN3）中引入的風格混閤（Style Mixing）和非侵入式的人臉編輯技術，揭示瞭它們在解耦圖像潛在空間（Latent Space）中的成功秘訣，以及如何在保持高保真度的同時控製生成圖像的特定屬性。 2.2 擴散模型（Diffusion Models）：下一代生成範式 本書將大量篇幅獻給近年來迅速崛起並超越GANs的擴散模型（Diffusion Models）。我們從理論上闡述瞭馬爾可夫鏈（Markov Chains）在正嚮（加噪）和反嚮（去噪）過程中的數學基礎，包括DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）和改進的采樣技術（如DDIM）。我們將詳細解析這些模型在文本到圖像生成（Text-to-Image Synthesis）中的核心地位，並剖析OpenAI的DALL-E係列和Google的Imagen等突破性工作，解釋CLIP（Contrastive Language–Image Pre-training）在引導擴散過程中的關鍵作用，使其能夠精確響應復雜的自然語言指令。 2.3 視覺-語言預訓練與多模態推理 為瞭使機器真正理解世界，視覺信息必須與語言信息相結閤。本書深入探討瞭多模態學習的最新進展，特彆是大規模預訓練模型的構建策略。我們將詳細介紹如何利用對比學習（Contrastive Learning）框架，如CLIP和ALIGN，在海量互聯網數據上訓練模型，使其圖像錶徵與文本錶徵在統一的語義空間中對齊。這些預訓練模型在零樣本學習（Zero-Shot Learning）、視覺問答（VQA）和圖像字幕生成（Image Captioning）等任務中展現瞭強大的泛化能力。我們還將分析視覺對話（Visual Dialogue）和視覺常識推理（Visual Commonsense Reasoning）的挑戰，並展示如何設計復雜的推理模塊來彌閤感知與認知之間的鴻溝。 三、 實際部署與模型優化 理論研究必須服務於工程實踐。本書最後一部分關注如何將復雜的深度學習模型高效地部署到實際生産環境中。 3.1 模型量化與剪枝：提升推理速度 深度學習模型通常龐大且計算密集。我們係統介紹瞭模型壓縮技術，包括結構化剪枝（Structured Pruning）和非結構化剪枝，用以移除冗餘連接。更關鍵的是，本書詳細講解瞭後訓練量化（Post-Training Quantization, PTQ）和量化感知訓練（Quantization-Aware Training, QAT），如何將模型權重和激活值從32位浮點數降低到8位甚至4位整數，同時將對精度的影響降至最低。這些技術是實現低延遲推理和減少內存占用的必要手段。 3.2 硬件加速與推理引擎優化 本書介紹瞭主流的深度學習推理框架和加速技術，包括TensorRT、OpenVINO和TVM。我們將展示如何利用這些工具對模型圖進行優化（如層融閤、內核自動調優），並針對特定的NVIDIA GPU、Intel CPU或專用AI芯片進行編譯和部署。通過實際案例分析，讀者將掌握如何為不同硬件平颱量身定製最高效的推理管道。 本書旨在為計算機視覺和深度學習領域的工程師、研究人員及高階學生提供一個全麵、深入且與時俱進的技術指南，涵蓋從基礎理論到最前沿研究成果的完整路徑。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在數據分析領域摸索多年的從業者，我一直對數學建模抱有濃厚的興趣，但總覺得它似乎離我有點遙遠。這本書《數學建模入門與提高》恰好點燃瞭我深入學習的渴望。我非常好奇書中是如何處理“提高”這個部分的。是會介紹一些更高級的建模技術，比如機器學習在建模中的應用，還是會側重於講解如何進行模型評估、優化和魯棒性分析？我希望它能提供一些在實際項目中常用的建模技巧，比如如何進行特徵工程，如何處理時間序列數據，以及如何進行模型的可視化。另外，我也會關注書中是否會提及一些在學術界和工業界都備受推崇的建模框架和最佳實踐。如果這本書能幫助我將已有的數據分析基礎與數學建模的理論和實踐相結閤，實現技術上的“提高”，那將對我職業發展有著重要的意義。

評分☆☆☆☆☆

讀完《數學建模入門與提高》的目錄，我被其中涵蓋的廣泛主題深深吸引。從基礎的綫性代數、概率統計，到復雜的優化方法、圖論模型，再到實際應用中的排隊論、迴歸分析等，感覺內容非常充實。我尤其關注書中關於“如何構建一個好的模型”的論述。我想知道，它是否會詳細講解模型選擇的原則、模型的魯棒性評估方法，以及如何進行模型診斷和誤差分析。此外，我也希望書中能夠提供一些關於如何將模型結果進行有效溝通和展示的建議，畢竟，一個再完美的模型，如果不能被理解和接受，也難以發揮其價值。如果這本書能幫助我培養批判性思維，理解不同建模方法的優勢和局限，並最終能獨立完成一個從問題定義、模型構建到結果解釋的完整建模流程，那它將是一本不可多得的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《數學建模入門與提高》後，我第一眼就被其詳實的內容結構所吸引。它似乎從最基礎的數學概念講起，比如優化、統計、概率等，然後循序漸進地引入到各種建模方法，如離散模型、連續模型、仿真模型等。我特彆關注的是，書中是否對每一種建模方法都進行瞭深入的剖析，包括其適用範圍、優缺點、以及具體的求解步驟。我期望它能提供一些算法的僞代碼或者Python、MATLAB等常用工具的實現示例，這樣我就能動手實踐，加深理解。另外，我非常期待書中能夠包含一些關於如何選擇閤適的模型、如何驗證模型有效性、以及如何對模型進行靈敏度分析的章節。這些都是在實際建模過程中至關重要但又容易被初學者忽略的環節。如果這本書能在這些方麵提供充分的指導，那它將極大地提升我獨立解決問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔大方，深邃的藍色背景配以抽象的數學符號，在書架上頗為醒目。我最初是被它“入門與提高”這幾個字吸引的。作為一個對數學建模一直充滿好奇，但又深感無從下手的理工科背景的讀者，我渴望找到一本能夠引領我從零開始，逐步建立理解，並最終能夠獨立完成建模項目的書籍。我尤其看重的是，這本書是否能提供清晰的邏輯脈絡，將那些看似復雜的數學概念，通過實際的應用場景巧妙地串聯起來。我希望它不僅僅是羅列公式和定理，而是能教會我如何思考問題，如何將現實世界的難題轉化為數學語言，並從中提煉齣可行的解決方案。當然，我也會關注書中是否有豐富的案例研究，特彆是那些來源於實際工程、經濟、管理等領域的經典案例，這樣我纔能更直觀地感受到數學建模的魅力和力量。如果這本書能夠幫助我跨越從理論到實踐的鴻溝，那無疑將是我學習旅程中的一大助力。

評分☆☆☆☆☆

我之前讀過一些數學相關的書籍，但常常因為理論過於抽象而感到枯燥，缺乏實際的指導意義。這本書的名字《數學建模入門與提高》讓我覺得它可能更加貼近實際應用。我特彆希望書中能通過大量的實例來講解數學建模的思路和方法，而不是僅僅停留在理論層麵。例如，書中是否會包含一些關於如何處理不完整數據、如何進行預測、或者如何解決資源分配問題的具體案例？我希望它能展示如何將現實問題抽象成數學模型，然後運用所學的數學知識來求解，最後再將解解釋迴到現實問題中。如果書中還能提供一些關於如何評估模型質量、如何解讀模型結果的指導，那就更好瞭。我希望通過閱讀這本書，能夠真正掌握將數學工具應用於解決實際問題的能力，而不是僅僅停留在理論的海洋裏。

評分☆☆☆☆☆

內容簡介本書是一本關於最優化技術的入門教材，全書共分為四部分。第一部分是預備知識。第二部分主要介紹無約束的優化問題，並介紹綫性方程的求解方法、神經網絡方法和全局搜索方法。第三部分介紹綫性優化問題，包括綫性優化問題的模型、單純形法、對偶理論以及一些非單純形法，簡單介紹瞭整數綫性優化問題。第四部分介紹有約束非綫性優化問題，包括純等式約束下和不等式約束下的優化問題的最優性條件、凸優化問題、有約束非綫性優化問題的求解算法和多目標優化問題。中文版已根據作者提供的勘誤錶進行瞭內容更正。內容簡介本書是一本關於最優化技術的入門教材，全書共分為四部分。第一部分是預備知識。第二部分主要介紹無約束的優化問題，並介紹綫性方程的求解方法、神經網絡方法和全局搜索方法。第三部分介紹綫性優化問題，包括綫性優化問題的模型、單純形法、對偶理論以及一些非單純形法，簡單介紹瞭整數綫性優化問題。第四部分介紹有約束非綫性優化問題，包括純等式約束下和不等式約束下的優化問題的最優性條件、凸優化問題、有約束非綫性優化問題的求解算法和多目標優化問題。中文版已根據作者提供的勘誤錶進行瞭內容更正。

評分☆☆☆☆☆

內容簡介本書是一本關於最優化技術的入門教材，全書共分為四部分。第一部分是預備知識。第二部分主要介紹無約束的優化問題，並介紹綫性方程的求解方法、神經網絡方法和全局搜索方法。第三部分介紹綫性優化問題，包括綫性優化問題的模型、單純形法、對偶理論以及一些非單純形法，簡單介紹瞭整數綫性優化問題。第四部分介紹有約束非綫性優化問題，包括純等式約束下和不等式約束下的優化問題的最優性條件、凸優化問題、有約束非綫性優化問題的求解算法和多目標優化問題。中文版已根據作者提供的勘誤錶進行瞭內容更正。內容簡介本書是一本關於最優化技術的入門教材，全書共分為四部分。第一部分是預備知識。第二部分主要介紹無約束的優化問題，並介紹綫性方程的求解方法、神經網絡方法和全局搜索方法。第三部分介紹綫性優化問題，包括綫性優化問題的模型、單純形法、對偶理論以及一些非單純形法，簡單介紹瞭整數綫性優化問題。第四部分介紹有約束非綫性優化問題，包括純等式約束下和不等式約束下的優化問題的最優性條件、凸優化問題、有約束非綫性優化問題的求解算法和多目標優化問題。中文版已根據作者提供的勘誤錶進行瞭內容更正。

評分☆☆☆☆☆

習題寫的不錯很有質量。

評分☆☆☆☆☆

¥44.00

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紙質很好，正版，快遞速度也很快，好評。

評分☆☆☆☆☆

拿到就迫不及待的拆開看瞭，非常好，正是想要的，正品書籍，從包裝到紙質和印刷再到內容，五星好評！

評分☆☆☆☆☆

非常好的一本書，還便宜。京東鐵杆粉絲

評分☆☆☆☆☆

說的質量還不錯，關鍵呢在京東上買也比較便宜，放心，而且正好需要這方麵的書，所以就買瞭

評分☆☆☆☆☆

書很好 很有用 還有送貨很快