包郵 數學建模方法與分析(原書第4版)|3770773 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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美 Mark M Meerschaer 著，劉來福 黃海洋 楊淳 譯

圖書標籤:

• 數學建模
• 算法
• 優化
• 統計分析
• 運籌學
• 仿真
• 模型分析
• 高等教育
• 教材
• 數學

店鋪： 互動創新圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111485698

商品編碼：27156036997

叢書名： 華章數學譯叢

齣版時間：2015-01-01

書[0名0]：	數[0學0]建模方[0法0]與分析(原書[0第0]4版)|3770773
圖書定價：	59元
圖書作者：	(美)Mark M.Meerschaert
齣版社：	[1機1] 械工業齣版社
齣版日期：	2015/1/1 0:00:00
ISBN號：	9787111485698
開本：	16開
頁數：	0
版次：	4-1

作者簡介

Mark M．Meerschaert，美[0國0]密歇根州立[0大0][0學0]概率統計係教授。他曾在密歇根[0大0][0學0]、英格蘭[0學0]院、內華達[0大0][0學0]、[親斤]西蘭達尼丁Otago[0大0][0學0]執教，講授過數[0學0]建模、概率、統計[0學0]、運籌[0學0]、偏微分方程、地下水及地錶水水文[0學0]與統計物理[0學0]課程。他[0當0]前的研究方嚮包括無限方差概率模型的[0極0]限定理和參數估計、金融數[0學0]中的厚尾模型、用厚尾模型及周期協方差結構建模河水流、醫[0學0]成像、異常擴散、連續時間隨 [1機1] 遊動、分數次導數和分數次偏微分方程、地下水流及運輸。

內容簡介

《數[0學0]建模方[0法0]與分析(原書[0第0]4版)》係統介紹數[0學0]建模的理論及應用，作者將數[0學0]建模的過程歸結為五個步驟（即“五步方[0法0]”），並貫穿全書各類問題的分析和討論中. 書中闡述瞭如何使用數[0學0]模型來解決實際問題，提齣瞭在建立數[0學0]模型並且求解得到結論之後如何進行靈敏性和穩健性分析，此外，將數[0學0]建模方[0法0]與計算 [1機1] 的使用密切結閤，不僅通過對每個問題的討論給瞭很好的示範，而且配備瞭[0大0]量的習題. 《數[0學0]建模方[0法0]與分析(原書[0第0]4版)》適閤作為高等院校相關課程的教材和參考書，也可供參加[0國0]內數[0學0]建模競賽的人員參考.

目錄

《數[0學0]建模方[0法0]與分析(原書[0第0]4版)》 譯者序 前言 [0第0]一部分[0優0]化模型 [0第0]1章單變量[0優0]化 1.1五步方[0法0] 1.2靈敏性分析 1.3靈敏性與穩健性 1.4習題 1.5進一步閱讀文獻 [0第0]2章多變量[0優0]化 2.1無約束[0優0]化 2.2拉格朗日乘子 2.3靈敏性分析與影子價格 2.4習題 2.5進一步閱讀文獻 [0第0]3章[0優0]化計算方[0法0] 3.1單變量[0優0]化 3.2多變量[0優0]化 3.3綫性規劃 3.4離散[0優0]化 3.5習題 3.6進一步閱讀文獻 [0第0]二部分動態模型 [0第0]4章動態模型介紹 4.1定常態分析 4.2動力係統 4.3離散時間的動力係統 4.4習題 4.5進一步閱讀文獻 [0第0]5章動態模型分析 5.1特徵值方[0法0] 5.2離散係統的特徵值方[0法0] 5.3相圖 5.4習題 5.5進一步閱讀文獻 [0第0]6章動態模型的模擬 6.1模擬簡介 6.2連續時間模型 6.3歐拉方[0法0] 6.4混沌與分形 6.5習題 6.6進一步閱讀文獻 [0第0]三部分概率模型 [0第0]7章概率模型簡介 7.1離散概率模型 7.2連續概率模型 7.3統計[0學0]簡介 7.4擴散 7.5習題 7.6進一步閱讀文獻 [0第0]8章隨 [1機1] 模型 8.1馬爾可夫鏈 8.2馬爾可夫過程 8.3綫性迴歸 8.4時間序列 8.5習題 8.6進一步閱讀文獻 [0第0]9章概率模型的模擬 9.1濛特卡羅模擬 9.2馬爾可夫性質 9.3解析模擬 9.4粒子追蹤 9.5分數階擴散 9.6習題 9.7進一步閱讀文獻 後記 索引

編輯推薦

《華章數[0學0]譯叢:數[0學0]建模方[0法0]與分析(原書[0第0]4版)》適閤作為高等院校相關課程的教材和參考書，也可供參加[0國0]內數[0學0]建橫競賽的人員參考。

好的，這是一份關於其他圖書的詳細簡介，不包含您提到的那本書的內容。 --- 《數據科學與機器學習實踐指南：從理論到應用》 內容概要 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的指南，涵蓋現代數據科學與機器學習領域的核心概念、關鍵算法以及實際應用。它不僅僅是一本理論教科書，更側重於實踐操作與工程實現，引導讀者如何將抽象的數學模型轉化為解決實際問題的有效工具。全書結構清晰，從數據處理的基礎知識開始，逐步深入到復雜的深度學習架構，強調理論與實踐的緊密結閤。 第一部分：數據科學基礎與準備 本部分是構建數據科學項目的基礎。我們將詳細探討數據獲取、清洗、探索性分析（EDA）以及特徵工程的關鍵技術。 數據獲取與預處理： 介紹從數據庫、API、爬蟲獲取數據的常用方法，並重點講解如何處理缺失值、異常值和不平衡數據。我們提供瞭一套標準化的數據清洗流程，確保輸入模型的“乾淨”數據。 探索性數據分析（EDA）： 強調視覺化在理解數據分布、識彆潛在關係中的重要性。通過大量的圖錶案例（如直方圖、箱綫圖、相關性熱力圖），讀者將學會如何通過數據本身的故事來指導後續的建模方嚮。 特徵工程的藝術： 深入講解特徵構造、特徵選擇和特徵轉換的技術。涵蓋瞭諸如主成分分析（PCA）、獨熱編碼（One-Hot Encoding）、多項式特徵構造等經典方法，並探討瞭如何利用領域知識創造齣高區分度的特徵。 第二部分：經典機器學習算法詳解與應用 本部分聚焦於監督學習、無監督學習和半監督學習中的核心算法，並使用主流的Python庫（如Scikit-learn）進行代碼實現和性能評估。 監督學習：迴歸與分類： 詳細剖析綫性迴歸、邏輯迴歸的數學原理及局限性。隨後，我們將深入探討決策樹、隨機森林、梯度提升機（GBM，特彆是XGBoost和LightGBM）的工作機製。對於分類問題，重點講解支持嚮量機（SVM）的核技巧及其在不同數據集上的適用性。 無監督學習：聚類與降維： 介紹K-Means、DBSCAN等聚類算法的優缺點，並討論如何選擇最佳聚類數。在降維方麵，除瞭PCA，還引入瞭t-SNE和UMAP等用於高維數據可視化的技術。 模型評估與選擇： 強調交叉驗證、偏差-方差權衡的重要性。對於分類問題，詳述混淆矩陣、精確率、召迴率、F1分數和ROC麯綫的解讀；對於迴歸問題，側重於MSE、MAE和R-squared的實際意義。 第三部分：深度學習核心架構與前沿技術 隨著神經網絡的興起，本部分構建瞭讀者理解和應用深度學習模型的知識體係，重點使用TensorFlow和PyTorch框架。 基礎神經網絡與優化： 講解多層感知機（MLP）的結構，激活函數（ReLU, Sigmoid, Tanh）的選擇，以及反嚮傳播算法的直觀理解。重點對比SGD、Momentum、Adam等優化器的收斂特性。 計算機視覺（CV）： 深入解析捲積神經網絡（CNN）的組成部分，包括捲積層、池化層和全連接層。詳細介紹經典架構如LeNet, VGG, ResNet，並探討遷移學習在圖像分類、目標檢測（如YOLO係列簡介）中的應用。 自然語言處理（NLP）： 從詞嵌入（Word2Vec, GloVe）開始，過渡到循環神經網絡（RNN, LSTM, GRU）處理序列數據。重點介紹Transformer架構的自注意力機製，這是理解BERT、GPT等現代大語言模型的基礎。 序列與時間序列分析： 針對金融、物聯網等領域的時間序列數據，介紹如何利用LSTM處理長期依賴問題，並討論ARIMA模型與深度學習模型的結閤應用。 第四部分：模型部署與工程實踐 數據科學的價值在於落地。本部分關注如何將訓練好的模型投入生産環境，並進行持續監控。 模型序列化與版本控製： 介紹使用Pickle、Joblib或ONNX等標準格式保存和加載模型的方法，以及如何利用MLflow等工具管理實驗和模型版本。 構建預測服務API： 演示如何使用Flask或FastAPI框架封裝模型，構建RESTful API接口，實現實時在綫預測。 可解釋性人工智能（XAI）： 探討模型“黑箱”問題，介紹LIME和SHAP等工具，幫助用戶理解模型做齣特定預測的內在邏輯，這對於高風險決策領域至關重要。 倫理與公平性考量： 討論模型偏見（Bias）的來源與量化方法，強調在模型部署前進行公平性審計的必要性。 目標讀者 本書適閤具有一定編程基礎（Python優先）的計算機科學學生、軟件工程師、數據分析師，以及希望係統性掌握現代機器學習技術並將其應用於實際工程問題的專業人士。本書的實踐導嚮性，確保讀者在閱讀後能夠自信地啓動和完成端到端的機器學習項目。 ---

評分☆☆☆☆☆

這本書的理論深度和廣度達到瞭一個令人驚嘆的平衡點。它既沒有淪為單純的公式羅列，也沒有過度美化而流於錶麵。對於每一個重要的數學模型，作者都深入挖掘瞭其背後的假設前提、適用範圍以及潛在的局限性。我尤其欣賞它對模型“敏感性分析”的詳細闡述，這纔是真正體現建模精髓的部分——如何評估模型在真實世界不確定性麵前的魯棒性。書中對一些經典案例的剖析，簡直是一場思維的盛宴，它不是簡單地展示一個“完美答案”，而是細緻地展示瞭研究人員在麵對真實問題時，如何進行多輪迭代、如何權衡不同指標、如何做齣艱難的取捨。這種對建模過程的真實呈現，遠比單純的理論介紹更有價值，它培養的是一種批判性的、解決問題的思維模式。

評分☆☆☆☆☆

閱讀體驗上，這本書的字體選擇和行間距處理得非常人性化。它采用的是一種偏嚮於宋體和黑體混閤的印刷字體，清晰度極高，筆畫的粗細掌握得恰到好處，即便是那些復雜的數學公式，也能辨認得一清二楚，沒有齣現任何模糊或重影的情況。更值得稱贊的是那些圖錶的排版。涉及到模型示意圖、數據分布圖或者算法流程圖的地方，都使用瞭高質量的彩色印刷，色彩飽滿而不刺眼，極大地增強瞭對抽象概念的直觀理解。例如，在講解某個優化算法時，圖示的路徑迭代過程展示得非常直觀，配閤旁邊的文字解釋，瞬間就能明白算法的收斂機製。這種對視覺輔助工具的高標準要求，讓那些原本枯燥的理論學習變得生動起來，極大地降低瞭學習的認知負荷。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常沉穩、客觀，帶著一種學術的剋製美。它從不使用誇張或煽情的詞匯來描述某個方法的優越性，而是用嚴謹的數學語言和詳實的數據來證明其有效性。這使得整本書讀起來非常可靠，你不會擔心自己學到的是過時的或有偏見的知識。更難得的是，作者在處理一些復雜的數學推導時，會適當地加入一些“旁注”或者“小提示”，用更加口語化但又不失準確性的語言來點撥關鍵的思維跳躍點，這讓讀者在跟隨推導鏈條時，不會輕易迷失。這種教學相長、既保持高標準又兼顧可讀性的寫作手法，是很多教材難以企及的。它建立瞭一種信任感：你相信作者提供的每一個論斷，因為它們都經過瞭最審慎的考量和最清晰的錶達。

評分☆☆☆☆☆

這本書的目錄結構設計得極其清晰流暢，簡直是邏輯性的典範。從基礎概念的引入，到復雜模型的建立與求解，再到案例的深度剖析，每一步的過渡都銜接得天衣縫畫，沒有絲毫的生硬感。尤其是它對不同建模範式的劃分，非常具有條理性和宏觀視角。我特彆喜歡它在每個章節開頭設置的“本章導讀”和結尾的“知識迴顧與展望”，這種結構極大地幫助瞭學習者快速把握核心要點，並且知道下一步該往哪個方嚮深入。不像有些教材，章節內部的知識點堆砌在一起，讓人感到迷茫。這本書更像是一位經驗豐富的老教授，耐心地牽著你的手，一步步引導你走過錯綜復雜的建模迷宮，讓你不僅知其然，更能理解其所以然。這種精心設計的脈絡，使得即便是初次接觸該領域的讀者，也能建立起一個堅實的知識框架。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計真是讓人眼前一亮，那種沉穩的深藍色調，配上簡潔的白色字體，立刻就給人一種專業、嚴謹的感覺。拿到手裏就能感受到紙張的質感，不是那種廉價的銅版紙，而是偏嚮於啞光、略帶紋理的那種，翻閱起來很舒服，長時間閱讀也不會覺得眼睛疲勞。封麵上的那個抽象的幾何圖形設計，雖然簡單，但隱約透著數學的韻味，讓人對即將翻開的內容充滿期待。而且，側邊裁切得非常整齊，厚度適中，放在書架上顯得非常大氣。這本書的開本選擇也很閤理，既保證瞭排版的舒適度，又方便攜帶，無論是放在背包裏通勤時看，還是在傢裏的書桌上攤開來學習，都非常閤適。細節之處見真章，齣版方在這些基礎的物理感受上確實下足瞭功夫，這對於一本工具書來說，是建立良好閱讀體驗的第一步。這種對細節的關注，也間接暗示瞭內容本身的精細程度，讓人覺得物有所值。