MATLAB与数学建模PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载

MATLAB与数学建模PDF格式电子书版下载

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

第1章 数学建模简介1

1.1 数学建模概述1

1.1.1 怎样才能学好数学？1

1.1.2 数学模型与数学建模2

1.1.3 数学建模与创新2

1.1.4 数学建模与大数据2

1.1.5 数学建模的过程3

1.1.6 数学建模的特点3

1.1.7 数学建模的魅力与难点6

1.1.8 数学建模需要掌握的专业基础知识6

1.2 数学建模论文的撰写方法7

第2章 MATLAB基础10

2.1 MATLAB简介10

2.2 MATLAB软件的安装11

2.3 MATLAB使用入门17

2.3.1 桌面平台17

2.3.2 MATLAB常用操作18

2.3.3 MATLAB变量与函数20

2.3.4 MATLAB中运算符与标点符号使用22

2.3.5 MATLAB中的数组与矩阵23

2.4 MATLAB程序设计27

2.4.1 循环语句的使用27

2.4.2 条件语句的使用28

2.4.3 程序的调试与优化30

2.5 MATLAB作图30

2.5.1 二维图形的绘制30

2.5.2 三维图形的绘制35

2.5.3 图形的修饰与处理37

第3章 递归与迭代39

3.1 递归及其实例39

3.1.1 递归的定义39

3.1.2 递归实例39

3.2 迭代及其实例40

3.2.1 迭代的定义40

3.2.2 迭代实例40

3.3 迭代与递归的区别46

第4章 线性规划47

4.1 线性规划基本模型介绍47

4.1.1 线性规划基本模型47

4.1.2 线性规划模型推广应用48

4.2 线性规划模型的MATLAB求解48

4.3 运输问题51

4.3.1 运输问题基本模型51

4.3.2 运输问题求解算法53

4.3.3 运输问题实例演示55

4.4 多目标规划问题56

4.4.1 投资的收益与风险实例56

4.4.2 多目标规划问题介绍60

4.5 适度指标的线性处理61

4.5.1 适度指标的处理61

4.5.2 适度指标应用案例61

第5章 整数规划63

5.1 整数规划基本模型及其MATLAB求解算法63

5.2 0-1规划基本模型及其MATLAB求解算法65

5.2.1 0-1规划问题实例65

5.2.2 0-1规划问题的MATLAB求解算法66

5.3 指派问题及其MATLAB求解算法67

5.4 选址问题及其MATLAB求解算法71

5.4.1 集合覆盖设施选址模型72

5.4.2 P选址问题75

第6章 图与网络优化79

6.1 图论基本概念79

6.2 最短路问题及其求解算法79

6.2.1 固定起点的最短路问题79

6.2.2 每对顶点之间的最短路81

6.3 行遍性问题及其近似求解算法85

6.3.1 推销员问题85

6.3.2 TSP问题的MATLAB求解算法87

6.3.3 中国邮递员问题107

6.4 最小生成树问题107

6.4.1 求解最小生成树的破圈算法108

6.4.2 利用给定点生成最小生成树108

6.5 最大流问题110

6.6 城市交通网络流平衡分配问题117

6.6.1 交通网络流平衡分配基本模型117

6.6.2 交通网络流平衡分配模型算法与实例119

6.7 复杂网络及其统计特征计算方法122

6.7.1 度和度分布122

6.7.2 介数122

6.7.3 聚类系数122

6.7.4 复杂网络中的最短路123

第7章 数据的统计与描述124

7.1 统计学基本概念124

7.1.1 总体与方差124

7.1.2 参数和统计量124

7.1.3 几种常见的概率分布126

7.2 参数估计131

7.2.1 一个总体的参数估计132

7.2.2 两个总体的参数估计133

7.3 假设检验135

7.3.1 假设检验基本概念与流程135

7.3.2 一个总体的假设检验136

7.3.3 两个总体的假设检验137

7.4 方差分析138

7.4.1 方差分析简介138

7.4.2 单因素方差分析138

7.4.3 双因素方差分析139

7.5 相关度分析140

7.6 MATLAB中常用统计函数的使用142

7.6.1 基本统计量142

7.6.2 常见概率分布142

7.6.3 频数直方图的绘制144

7.6.4 参数估计144

7.6.5 假设检验145

7.6.6 方差分析146

7.6.7 相关度分析147

7.7 案例分析147

第8章 统计分析150

8.1 数据指标处理及其现实意义150

8.1.1 无量纲化处理150

8.1.2 距离理论150

8.2 回归分析152

8.2.1 一元线性回归分析152

8.2.2 多元线性回归分析155

8.2.3 多项式回归分析155

8.2.4 非线性回归分析156

8.3 聚类分析158

8.3.1 聚类方法介绍158

8.3.2 聚类距离度量方式159

8.3.3 聚类MATLAB算法160

8.4 主成分分析161

8.4.1 主成分分析简介161

8.4.2 主成分分析基本步骤162

8.4.3 主成分分析方法的MATLAB实现164

8.5 案例分析165

8.5.1 数据分析、处理及可视化165

8.5.2 问题1的分析讨论172

8.5.3 问题2的分析讨论180

8.5.4 问题3的优化建模182

8.5.5 问题4的分析讨论183

第9章 计算机模拟187

9.1 模拟随机数的产生187

9.1.1 排列与组合187

9.1.2 不同概率分布的随机数产生188

9.2 蒙特卡罗方法189

9.2.1 蒙特卡罗方法基本思想189

9.2.2 PI的计算190

9.2.3 城市区域面积计算191

9.2.4 国家助学金发放问题计算机模拟192

9.3 排队问题及其计算机模拟197

9.3.1 眼科病病床分配问题197

9.3.2 地铁发车时刻表制定问题205

9.4 具有主客场赛制的赛程安排问题207

9.4.1 “逆时针轮转方法”编排赛程208

9.4.2 赛程优化设计210

第10章 智能算法213

10.1 遗传算法213

10.1.1 遗传算法的关键参数与操作的设计213

10.1.2 遗传算法的基本流程219

10.2 蚁群算法220

10.3 模拟退火算法222

10.4 混合最速下降法224

10.5 神经网络算法225

10.5.1 BP神经网络算法基本原理226

10.5.2 BP神经网络学习算法226

10.5.3 BP神经网络MATLAB工具箱函数227

10.5.4 案例分析228

第11章 评价方法选讲234

11.1 层次分析方法234

11.2 熵权法239

11.2.1 熵权法的基本原理239

11.2.2 利用熵权法确定指标权重240

11.2.3 利用熵权法确定指标权重MATLAB算法241

11.2.4 利用熵权法确定指标权重应用实例242

11.3 模糊综合评价方法244

11.4 数据包络分析方法248

11.4.1 CCR模型248

11.4.2 综合DEA模型250

11.4.3 超效率DEA模型254

11.4.4 广义DEA模型256

第12章 非线性规划模型选讲259

12.1 非线性规划模型259

12.2 二次规划问题261

12.3 符号函数的使用261

参考文献263