数学建模方法与分析-英文版-第4版

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数学建模方法与分析-英文版-第4版

数学建模方法与分析-英文版-第4版

作者:(美)米尔斯切特 著

开 本:69.0

书号ISBN:9787111448099

定价:

出版时间:2014-01-01

出版社:机械工业出版社

数学建模方法与分析-英文版-第4版 内容简介

从基因工程到飓风预测,数学模型为我们社会中的许多决策支持指明了方向。如果作为建模基础的假设和方法是有缺陷的,结果可能极其糟糕。《数学建模方法与分析(英文版)(第4版)》对数学建模这一主题给出了严谨的论述,提出了一种通用的数学建模方法五步方法(提出问题、选择建模方法、推导模型的数学表达式、求解模型、回答问题),帮助读者迅速掌握数学建模的真谛。作者以引人入胜的方式描述了数学模型的3个主要领域:*优化、动力系统和随机过程,引导读者以实用的方法解决各式各样的现实问题。   第4版增加了关子粒子跟踪和异常扩散(包括分数阶微积分)的新节。 

数学建模方法与分析-英文版-第4版 目录

《数学建模方法与分析(英文版)(第4版)》 
preface 
i optimization models 
1 one variable optimization 
1.1 the five-step method 
1.2 sensitivity analysis 
1.3 sensitivity and robustness 
1.4 exercises 
2 multivariable optimization 
2.1 unconstrained optimization 
2.2 lagrange multipliers 
2.3 sensitivity analysis and shadow prices 
2.4 exercises 
3 computational methods for optimization 
3.1 one variable optimization 
3.2 multivariable optimization 
3.3 linear programming 
3.4 discrete optimization 
3.5 exercises 
ii dynamic models 
4 introduction to dynamic models 
4.1 steady state analysis 
4.2 dynamical systems 
4.3 discrete time dynamical systems 
4.4 exercises 
5 analysis of dynamic models 
5.1 eigenvalue methods 
5.2 eigenvalue methods for discrete systems 
5.3 phase portraits 
5.4 exercises 
6 simulation of dynamic models 
6.1 introduction to simulation 
6.2 continuous-time models 
6.3 the euler method 
6.4 chaos and fractals 
6.5 exercises 
iii probability' models. 
7 introduction to probabiuty models 
7.1 discrete probability models 
7.2 continuous probability models 
7.3 introduction to statistics 
7.4 diffusion 
7.5 exercises 
8 stochastic models 
8.1 markov chains 
8.2 markov processes 
8.3 linear regression 
8.4 time series 
8.5 exercises 
9 simulation of probability models 
9.1 monte carlo simulation 
9.2 the markov property 
9.3 analytic simulation 
9.4 particle tracking 
9.5 fractional diffusion 
9.6 exercises 
afterword 
index 

数学建模方法与分析-英文版-第4版 相关资料

  “这是一本很好的数学建模教科书,其中的数学知识非常有用,符合对本科主教学建模课程的教学要求。”   john e.doner,加州大学圣巴巴拉分校数学系   

数学建模方法与分析-英文版-第4版 作者简介

  mark m.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、分数次导数和分数次偏微分方程、地下水流及运输。

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