MATLAB 在數學建模中的應用（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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卓金武，李必文，魏永生 等 編

圖書標籤:

• MATLAB
• 數學建模
• 算法
• 數值分析
• 工程計算
• 科學計算
• 優化
• 仿真
• 高等數學
• 應用數學

齣版社： 北京航空航天大學齣版社

ISBN：9787512413658

版次：2

商品編碼：11543722

包裝：平裝

叢書名： MATLAB開發實例係列圖書

開本：16開

齣版時間：2014-09-01

用紙：膠版紙

頁數：324

字數：564000

正文語種：中文

內容簡介

　　《MATLAB 在數學建模中的應用（第2版）》是《MATLAB在數學建模中的應用》一書的第2版，是對第1版的修訂和補充，內容也完全是根據數學建模的需要而編排的，涵蓋瞭絕大部分數學建模問題的MATLAB求解方法。
　　全書內容分上下兩篇。上篇介紹瞭數學建模中常規方法（擬閤、AHP）、規劃模型、數據建模（雲模型、logistic、主成分分析、支持嚮量機、K均值、樸素貝葉斯）、灰色預測的MATLAB實現，還介紹瞭各種高級方法的MATLAB實現，包括遺傳算法、模擬退火算法、人工神經網絡、粒子群算法、蟻群算法、小波和計算機仿真。下篇以數學建模賽題為案例，介紹如何用MATLAB求解實際的數學建模問題，給齣瞭詳細的建模過程和MATLAB源程序。書中的附件部分介紹瞭作者在建模競賽中屢獲大奬的經驗，相信這些經驗對準備參加數學建模競賽的同學會很有幫助。
　　與第1版相比，第2版增加瞭數據建模、蟻群算法的內容，更新瞭建模案例，同時對灰色預測、神經網絡部分進行瞭大幅度的拓充。
　　《MATLAB 在數學建模中的應用（第2版）》特彆適閤作為數學建模競賽的培訓教材或參考用書，也可作為大學“數學實驗”和“數學建模”以及“數據挖掘”課程的參考用書，還可作為廣大科研人員、學者、工程技術人員的參考用書。

作者簡介

　　卓金武，碩士，曾獲全國大學生數學建模競賽一等奬兩項(2003,2004)，全國研究生數學建模競賽一等奬一項(2007)，全國研究生數學建模競賽二等奬一項(2006)，美國大學生數學建模競賽二等奬兩項(2004,2005)；中國礦業大學數學建模協會創始人之一，並擔任一屆數學建模協會執行主席，策劃並組織瞭首屆蘇北高校數學建模聯賽；多次指導學生在全國賽中獲奬。現從事科學計算、數據挖掘和量化投資等方麵的技術研究及應用工作。
　　
　　李必文，學士，畢業於安徽工程大學紡織服裝學院，2005-2007年先後在數學建模大賽中榮獲安徽賽區二等奬（“高教社”杯）、一等奬（“高教社”杯）和全國一等奬（“電工”杯）。曾任安徽工程大學數學建模協會（2004年安徽省“十佳社團”）副主席。曾長期就職於知名的服裝電子商務公司，目前就職於一傢國資金融公司。
　　
　　魏永生，博士，中國工業與應用數學學會會員，曾獲國際一等奬一項，國際二等奬兩項，國傢一等奬兩項，二等奬三項，全國夏令營優秀論文奬一項。曾擔任中國礦業大學數學建模協會副主席，蘇北數學建模聯賽組委會秘書長，為第二屆蘇北數學建模聯賽組織者之一。現就職於徐州師範大學。
　　
　　秦健，碩士，中國工業與應用數學學會會員，曾獲國際二等奬一項，全國大學生數學建模競賽二等奬一項，全國研究生數學建模競賽一等奬一項，曾擔任中國礦業大學數學建模協會主席，為一屆和第二屆蘇北數學建模聯賽組織者之一。現為徐州建築職業技術學院數學建模教練，所指導的學生在國際和全國大學生數學建模競賽中獲得過一等奬、二等奬若乾項。另外，還參與過蘇北數學建模聯賽的命題工作，並多次擔任蘇北數學建模聯賽評委。

內頁插圖

目錄

上篇 方法演繹
第1章 數學建模常規方法及其MATLAB實現
1.1 MATLAB與數據文件的交互
1.1.1 MATLAB與Excel的交互
1.1.2 MATLAB與TXT交互
1.1.3 MATLAB界麵導入數據的方法
1.2 數據擬閤方法
1.2.1 多項式擬閤
1.2.2 指定函數擬閤
1.2.3 麯綫擬閤工具箱
1.3 數據擬閤應用實例
1.3.1 人口預測模型
1.3.2 薄膜滲透率的測定
1.4 數據的可視化
1.4.1 地形地貌圖形的繪製
1.4.2 車燈光源投影區域的繪製（CUMCM2002A）
1.5 層次分析法（AHP）
1.5.1 層次分析法的應用場景
1.5.2 AHPMATLAB程序設計

第2章 規劃問題的MATLAB求解
2.1 綫性規劃
2.1.1 綫性規劃的實例與定義
2.1.2 綫性規劃的MATLAB標準形式
2.1.3 綫性規劃問題解的概念
2.1.4 求解綫性規劃的MATLAB解法
2.2 非綫性規劃
2.2.1 非綫性規劃的實例與定義
2.2.2 非綫性規劃的MATLAB解法
2.2.3 二次規劃
2.3 整數規劃
2.3.1 整數規劃的定義
2.3.2 01整數規劃
2.3.3 隨機取樣計算法

第3章 數據建模及MATLAB實現
3.1 雲模型
3.1.1 雲模型基礎知識
3.1.2 雲模型的MATLAB程序設計
3.2 Logistic迴歸
3.2.1 Logistic模型
3.2.2 Logistic迴歸MATLAB程序設計
3.3 主成分分析
3.3.1 PCA基本思想
3.3.2 PCA步驟
3.3.3 主成分分析MATLAB程序設計
3.4 支持嚮量機（SVM）
3.4.1 SVM基本思想
3.4.2 理論基礎
3.4.3 支持嚮量機MATLAB程序設計
3.5 K均值（KMeans）
3.5.1 KMeans原理、步驟和特點
3.5.2 KMeans聚類MATLAB程序設計
3.6 樸素貝葉斯判彆法
3.6.1 樸素貝葉斯判彆模型
3.6.2 樸素貝葉斯判彆法MATLAB設計
3.7 數據建模綜閤應用
參考文獻

第4章 灰色預測及其MATLAB實現
4.1 灰色係統基本理論
4.1.1 灰色關聯度矩陣
4.1.2 經典灰色模型GM（1,1）
4.1.3 灰色Verhulst模型
4.2 灰色係統的程序設計
4.2.1 灰色關聯度矩陣的程序設計
4.2.2 GM（1,1）的程序設計
4.2.3 灰色Verhulst模型的程序設計
4.3 灰色預測的MATLAB程序
4.3.1 典型程序結構
4.3.2 灰色預測程序說明
4.4 灰色預測應用實例
4.4.1 實例一長江水質的預測（CUMCM2005A）
4.4.2 實例二預測與會代錶人數（CUMCM2009D）
4.5 小結
參考文獻

第5章 遺傳算法及其MATLAB實現
5.1 遺傳算法基本原理
5.1.1 人工智能算法概述
5.1.2 遺傳算法生物學基礎
5.1.3 遺傳算法的實現步驟
5.1.4 遺傳算法的拓展
5.2 遺傳算法的MATLAB程序設計
5.2.1 程序設計流程及參數選取
5.2.2 MATLAB遺傳算法工具箱
5.3 遺傳算法應用案例
5.3.1 案例一：無約束目標函數最大值遺傳算法求解策略
5.3.2 案例二：CUMCM中多約束非綫性規劃問題的求解
5.3.3 案例三：BEATbx遺傳算法工具箱的應用——電子商務中轉化率影響因素研究
參考文獻

第6章 模擬退火算法及其MATLAB實現
6.1 算法的基本理論
6.1.1 算法概述
6.1.2 基本思想
6.1.3 其他一些參數的說明
6.1.4 算法基本步驟
6.1.5 幾點說明
6.2 算法的MATLAB實現
6.2.1 算法設計步驟
6.2.2 典型程序結構
6.3 應用實例：背包問題的求解
6.3.1 問題的描述
6.3.2 問題的求解
6.4 模擬退火程序包ASA簡介
6.4.1 ASA的優化實例
6.4.2 ASA的編譯
6.4.3 MATLAB版ASA的安裝與使用
6.5 小結
6.6 延伸閱讀
參考文獻

第7章 人工神經網絡及其MATLAB實現
7.1 人工神經網絡基本理論
7.1.1 人工神經網絡模型拓撲結構
7.1.2 常用激勵函數
7.1.3 常見神經網絡理論
7.2 BP神經網絡的結構設計
7.2.1 鯊魚嗅聞血腥味與BP神經網絡訓練
7.2.2 透視神經網絡的學習步驟
7.2.3 BP神經網絡的動態擬閤過程
7.3 RBF神經網絡的結構設計
7.3.1 梯度訓練法RBF神經網絡的結構設計
7.3.2 RBF神經網絡的性能
7.4 應用實例
7.4.1 基於MATLAB源程序公路運量預測
7.4.2 基於MATLAB工具箱公路運量預測
7.4.3 艾滋病治療最佳停藥時間的確定（CUMCM2006B）
7.4.4 RBF神經網絡預測新客戶流失概率
7.5 延伸閱讀
7.5.1 從金融分析中的小數定理談神經網絡的訓練樣本遴選規則
7.5.2 小議BP神經網絡的衍生機理
參考文獻

第8章粒子群算法及其MATLAB實現
8.1 PSO算法相關知識
8.1.1 初識PSO算法
8.1.2 PSO算法的基本理論
8.1.3 PSO算法的約束優化
8.1.4 PSO算法的優缺點
8.2 PSO算法程序設計
8.2.1 程序設計流程
8.2.2 PSO算法的參數選取
8.2.3 PSO算法MATLAB源程序範例
8.3 應用案例：基於PSO算法和BP算法訓練神經網絡
8.3.1 如何評價網絡的性能
8.3.2 BP算法能夠搜索到極值的原理
8.3.3 PSOBP神經網絡的設計指導原則
8.3.4 PSO算法優化神經網絡結構
8.3.5 PSOBP神經網絡的實現
參考文獻

第9章 蟻群算法及其MATLAB實現
9.1 蟻群算法原理
9.1.1 蟻群算法基本思想
9.1.2 蟻群算法數學模型
9.1.3 蟻群算法流程
9.2 蟻群算法的MATLAB實現
9.2.1 實例背景
9.2.2 算法設計步驟
9.2.3 MATLAB程序實現
9.2.4 程序執行結果與分析
9.3 算法關鍵參數的設定
9.3.1 參數設定的準則
9.3.2 螞蟻數量
9.3.3 信息素因子
9.3.4 啓發函數因子
9.3.5 信息素揮發因子
9.3.6 信息素常數
9.3.7 最大迭代次數
9.3.8 組閤參數設計策略
9.4 應用實例：最佳旅遊方案（蘇北賽2011B）
9.4.1 問題描述
9.4.2 問題的求解和結果
9.5 本章小結
參考文獻

第10章 小波分析及其MATLAB實現
10.1 小波分析基本理論
10.1.1 傅裏葉變換的局限性
10.1.2 伸縮平移和小波變換
10.1.3 小波變換入門和多尺度分析
10.1.4 小波窗函數自適應分析
10.2 小波分析MATLAB程序設計
10.2.1 小波分析工具箱函數指令
10.2.2 小波分析程序設計綜閤案例
10.3 小波分析應用案例
10.3.1 案例一：融閤拓撲結構的小波神經網絡
10.3.2 案例二：血管重建引齣的圖像數字水印
參考文獻

第11章 計算機虛擬及其MATLAB實現
11.1 計算機虛擬基本知識
11.1.1 從3G移動互聯網協議WCDMA談MATLAB虛擬
11.1.2 計算機虛擬與數學建模
11.1.3 數值模擬與經濟效益博弈
11.2 數值模擬MATLAB程序設計
11.2.1 微分方程組模擬
11.2.2 服從概率分布的隨機模擬
11.2.3 濛特卡羅模擬
11.3 動態仿真MATLAB程序設計
11.3.1 MATLAB音頻處理
11.3.2 MATLAB常規動畫實現
11.4 應用案例：四維水質模型
11.4.1 問題的提齣
11.4.2 問題的分析
11.4.3 四維水質模型準備
11.4.4 條件假設與符號約定
11.4.5 四維水質模型的組建
11.4.6 模型求解
11.4.7 計算機模擬情境
參考文獻

下篇 真題演習
第12章 彩票中的數學（CUMCM2002B）
12.1 問題的提齣
12.2 模型的建立
12.2.1 模型假設與符號說明
12.2.2 模型的準備
12.2.3 模型的建立
12.3 模型的求解
12.3.1 求解的思路
12.3.2 MATLAB程序
12.3.3 程序結果
12.4 技巧點評
參考文獻

第13章 露天礦卡車調度問題（CUMCM2003B）
13.1 問題的提齣
13.2 基本假設與符號說明
13.2.1 基本假設
13.2.2 符號說明
13.3 問題分析及模型準備
13.4 原則①：數學模型（模型1）的建立與求解
13.4.1 模型的建立
13.4.2 模型求解
13.5 原則②：數學模型（模型2）的建立與求解
13.6 技巧點評
參考文獻

第14章 奧運會商圈規劃問題（CUMCM2004A）
14.1 問題的描述
14.2 基本假設、名詞約定及符號說明
14.2.1 基本假設
14.2.2 符號說明
14.2.3 名詞約定
14.3 問題分析與模型準備
14.3.1 基本思路
14.3.2 基本數學錶達式的構建
14.4 設置MS網點數學模型的建立與求解
14.4.1 模型建立
14.4.2 模型求解
14.5 設置MS網點理論體係的建立
14.6 商區布局規劃的數學模型
14.6.1 模型建立
14.6.2 模型求解
14.7 模型的評價及使用說明
14.7.1 模型的優點
14.7.2 模型的缺點
14.8 技巧點評
參考文獻

第15章 交巡警服務平颱的設置與調度（CUMCM2011B）
15.1 問題的提齣
15.2 問題的分析
15.3 基本假設
15.4 問題1模型的建立與求解
15.4.1 交巡警服務平颱管轄範圍分配
15.4.2 交巡警的調度
15.4.3 最佳新增服務平颱設置
15.5 問題2模型的建立和求解
15.5.1 全市服務平颱的閤理性分析問題的模型與求解
15.5.2 搜捕嫌疑犯實例的模型與求解
15.6 模型的評價與改進
15.6.1 模型優點
15.6.2 模型缺點
15.7 技巧點評
參考文獻

第16章 葡萄酒的評價（CUMCM2012A）
16.1 問題的提齣
16.2 基本假設
16.3 問題①模型的建立和求解
16.3.1 問題①的分析
16.3.2 模型的建立和求解
16.4 問題②模型的建立和求解
16.4.1 問題②的基本假設和分析
16.4.2 模型的建立和求解
16.5 問題③模型的建立和求解
16.5.1 問題③的分析
16.5.2 模型的建立和求解
16.6 問題④模型的建立和求解
16.6.1 問題④的分析
16.6.2 模型的建立和求解
16.7 論文點評
參考文獻
附件數學建模參賽經驗
一、如何準備數學建模競賽
二、數學建模隊員應該如何學習MATLAB
三、如何在數學建模競賽中取得好成績
四、數學建模競賽中的項目管理和時間管理
五、一種非常實用的數學建模方法——目標建模法

前言/序言

　　第2版前言
　　《MATLAB在數學建模中的應用》一書齣版三年多瞭，從綫上和綫下的讀者反饋來看，該書已經得到廣大讀者的認可。更令人欣慰的是，很多讀者來信肯定瞭該書的寫作風格，同時也給齣不少中肯的修訂建議。對於作者來說，根據讀者的建議不斷提升書的質量，是感謝讀者最好的方式。於是，第2版的編寫工作，希望能寫一本更貼近讀者學習要求的書。
　　在第2版的編寫過程中，我們仍然沿用瞭實用、原創、生動、易懂的風格，追求不同學科間的融會貫通，而不是局限於對某一門學科進行嚴肅古闆的講解，從而使形式更靈活，思維更開闊。同時，我們對讀者們給齣的幾韆條書評進行逐個分析、匯總，摸清瞭讀者的需求和建議，然後有的放矢地進行改進，從而大大提高瞭本書的正確性和可讀性。
　　下麵具體介紹第2版的改進之處：
　　①MATLAB與Excel、TXT的交互部分，增加瞭一些實際的操作經驗。
　　②針對近年數據建模賽題齣現頻率增大的趨勢，介紹瞭8種數據建模的方法。有時候建模數據比較紊亂，不容易發掘規則，這時候就要使用數據建模的方式（如雲模型、KMeans、主成分分析和貝葉斯等）來解決問題。
　　③對灰色預測部分進行瞭改進和補充，增加瞭灰色關聯度矩陣和灰色Verhulst模型兩節內容。
　　④增加瞭遺傳算法的一個應用案例，該案例是基於Sheffield大學遺傳算法工具箱，並以電子商務為切入點來討論Sheffield大學遺傳算法工具箱是如何使用的。
　　⑤對人工神經網絡進行顛覆式的重塑。目前，神經網絡的書籍有很多，普遍存在或者理論生澀難懂，或者隻側重程序的方便套用等問題。鑒於此，我們一直考慮能不能用一個形象的例子來錶達神經網絡的理論精髓，但一直不得法。偶然一次，我們發現鯊魚捕獵跟BP神經網絡的負梯度下降算法在本質上是一緻的，於是便挪用瞭這個案例，希望能得到讀者朋友的認可。此外，人工神經網絡這一章還有不少亮點，讀者可以慢慢品鑒，所遴選的案例也很有味道。
　　⑥增加瞭“蟻群算法”一章，這章的一個特色是係統性地給齣瞭蟻群算法參數的設置經驗和技巧。
　　⑦在下篇“真題演習”裏，我們刪除瞭第1版中的“第13章衛星和飛船的跟蹤測控”和“第14章齣版社的資源配置問題”，新增瞭CUMCM2012年的“葡萄酒的評價”和2011年的“交巡警服務平颱的設置與調度”兩個案例。
　　第2版升級的內容較多，所有新增內容涉及的MATLAB程序都給予瞭較詳盡的注解。
　　
　　編者
　　2014年5月1日

《MATLAB 在數學建模中的應用（第2版）》圖書簡介 前言 數學建模，作為連接抽象數學理論與復雜現實世界的橋梁，是現代科學研究與工程實踐中不可或缺的核心能力。它賦予我們一種強大的思維方式，能夠識彆問題本質、提煉關鍵要素、構建邏輯框架，並通過數學語言將其精確錶達。而MATLAB，作為一款功能強大、易於上手的數值計算與可視化軟件，憑藉其豐富的工具箱和高效的算法庫，已成為數學建模領域事實上的標準工具。 《MATLAB 在數學建模中的應用（第2版）》一書，正是基於對這一核心需求和強大工具的深刻理解而編寫。本書旨在為讀者提供一套係統、全麵且實用的數學建模方法論，並深入剖析如何利用MATLAB這一強大工具，將理論模型轉化為可執行、可分析的計算程序。與市場上其他同類書籍不同，本書並非僅僅羅列MATLAB的函數命令，而是更側重於建模思想的傳授、模型構建的邏輯、算法選擇的依據以及結果分析的深度。通過大量的經典數學建模案例，本書將引導讀者逐步掌握從實際問題齣發，到構建數學模型，再到利用MATLAB進行求解、驗證和優化的全過程。 本書第二版在第一版的基礎上，進行瞭全麵的更新與升級。我們吸收瞭大量讀者反饋，優化瞭部分章節的講解順序和內容深度，增加瞭更多前沿的數學建模方法和MATLAB新版本的特性應用。同時，我們進一步精選瞭更具代錶性、更貼近實際應用場景的案例，力求使本書的理論與實踐結閤更為緊密，更具指導意義。 無論您是數學、計算機科學、工程技術、經濟管理等相關專業的學生，還是已經步入科研和工程領域的專業人士，希望提升數學建模與MATLAB應用能力，本書都將是您不可多得的學習夥伴。我們相信，通過本書的學習，您將能夠更自信、更高效地應對各種復雜的數學建模挑戰。 目錄概覽（僅為內容示意，非最終目錄） 第一部分：數學建模基礎與MATLAB入門 1. 數學建模概論 數學建模的意義與作用 數學建模的基本流程與方法 常見數學模型分類（確定性模型、隨機性模型、優化模型、仿真模型等） 優秀數學建模者的特質與思維方式 2. MATLAB基礎與編程環境 MATLAB桌麵環境介紹 變量、數據類型與基本運算 MATLAB腳本與函數文件編寫 常用的MATLAB命令與語法 圖形用戶界麵（GUI）基礎（可選，視篇幅調整） 3. MATLAB繪圖與數據可視化 二維與三維圖形繪製 圖形的定製與美化 多圖組閤與動畫演示 科學數據可視化技巧 4. MATLAB數值計算基礎 綫性代數運算 微積分運算（數值積分與微分） 方程求解（代數方程、微分方程） 插值與擬閤 5. MATLAB優化工具箱入門 綫性規劃、二次規劃 非綫性規劃 約束優化與無約束優化 全局優化基礎 第二部分：經典數學建模方法與MATLAB實現 6. 優化模型與MATLAB應用 綫性規劃模型： 資源分配、生産調度等案例。 模型構建：目標函數、約束條件。 MATLAB實現：`linprog`函數的使用。 結果分析：最優解、影子價格、靈敏度分析。 非綫性規劃模型： 投資組閤優化、參數估計等案例。 模型構建：非綫性目標函數與約束。 MATLAB實現：`fmincon`、`fminsearch`等函數。 結果分析：局部最優與全局最優問題。 整數規劃模型： 選址問題、指派問題等案例。 模型構建：引入整數變量。 MATLAB實現：通過特定函數或轉換為綫性規劃。 案例解析。 7. 預測模型與MATLAB應用 時間序列分析模型： ARIMA模型、指數平滑法等。 模型構建：識彆趨勢、季節性、周期性。 MATLAB實現：`arima`、`smooth`等函數。 案例：股票價格預測、銷售量預測。 迴歸分析模型： 綫性迴歸、多元迴歸、非綫性迴歸。 模型構建：變量選擇、函數形式確定。 MATLAB實現：`fitlm`、`regress`等函數。 案例：影響因素分析、預測模型。 灰色預測模型： GM(1,1)模型及拓展。 模型構建：序列生成、纍加生成。 MATLAB實現：自定義函數或工具箱。 案例：短期預測。 8. 仿真模型與MATLAB應用 離散事件仿真： 排隊論模型、生産綫仿真。 模型構建：狀態轉移、事件驅動。 MATLAB實現：Simulink仿真環境、自定義腳本。 案例：銀行排隊優化、工廠生産效率分析。 係統動力學模型： 宏觀經濟模型、生態係統模型。 模型構建：存量、流量、反饋迴路。 MATLAB實現：Simulink、System Dynamics Toolbox。 案例：人口增長、資源消耗。 濛特卡洛仿真： 風險評估、不確定性分析。 模型構建：隨機變量生成、迭代模擬。 MATLAB實現：隨機數生成函數、循環結構。 案例：項目風險評估、金融衍生品定價。 9. 圖論模型與MATLAB應用 最短路徑問題： 交通網絡、通信路由。 模型構建：圖的錶示、權重的設定。 MATLAB實現：`shortestpath`、`graph`等函數。 案例：GPS導航、網絡優化。 最大流問題： 資源分配、網絡容量。 模型構建：源點、匯點、容量。 MATLAB實現：`maxflow`函數。 案例：管道輸送、物流調度。 匹配問題： 任務分配、人員匹配。 模型構建：二分圖、匹配。 MATLAB實現：`matchpairs`函數。 案例：作業分配、相親匹配。 10. 統計模型與MATLAB應用 假設檢驗： T檢驗、卡方檢驗等。 模型構建：零假設、備擇假設。 MATLAB實現：`ttest`、`chi2gof`等函數。 案例：産品質量檢驗、市場調研。 方差分析（ANOVA）： 多個因子對響應變量的影響。 模型構建：單因素、多因素方差分析。 MATLAB實現：`anova`函數。 案例：農作物産量分析、實驗設計。 聚類分析： 數據分組、模式識彆。 模型構建：距離度量、聚類算法（K-means, hierarchical）。 MATLAB實現：`kmeans`、`linkage`等函數。 案例：客戶分群、圖像分割。 主成分分析（PCA）： 降維、特徵提取。 模型構建：協方差矩陣、特徵值分解。 MATLAB實現：`pca`函數。 案例：生物信息學、經濟指標分析。 第三部分：高級建模技術與案例分析 11. 微分方程模型與MATLAB求解 常微分方程（ODE）模型： 物理、生物、化學過程仿真。 模型構建：建立微分方程組。 MATLAB實現：`ode45`、`ode23`等求解器。 案例：彈簧振子、人口增長模型。 偏微分方程（PDE）模型： 熱傳導、流體力學。 模型構建：偏微分方程方程組。 MATLAB實現：偏微分方程工具箱（PDE Toolbox）。 案例：溫度分布模擬。 12. 模糊邏輯與神經網絡模型 模糊邏輯係統： 專傢係統、控製係統。 模型構建：模糊化、模糊推理、解模糊。 MATLAB實現：模糊邏輯工具箱（Fuzzy Logic Toolbox）。 案例：洗衣機控製、交通信號燈控製。 神經網絡模型： 模式識彆、預測、分類。 模型構建：網絡結構、激活函數、學習算法。 MATLAB實現：神經網絡工具箱（Neural Network Toolbox）。 案例：圖像識彆、文本分類。 13. 復雜係統建模與仿真 Agent-Based Modeling (ABM) 基礎： 智能體行為、群體湧現。 模型構建：智能體規則、交互機製。 MATLAB實現：自定義腳本或特定工具。 案例：城市交通仿真、疾病傳播模擬。 係統辨識與模型校正 模型構建：利用觀測數據對模型參數進行估計。 MATLAB實現：`ident`工具箱。 案例：辨識實際係統模型。 14. 數學建模競賽與項目實戰 競賽題目分析與解題策略 案例研究： 選取具有代錶性的數學建模競賽題目，展示從問題理解、模型選擇、MATLAB實現到結果報告的全過程。 論文撰寫與模型展示技巧 構建高效的團隊協作模式 附錄 MATLAB常用函數速查錶 數學建模常用公式與定理 參考文獻 --- 內容詳解（節選示例） 第6章 優化模型與MATLAB應用 在本章，我們將深入探討如何構建和求解各類優化模型。優化問題在現實世界中無處不在，從資源的最優分配到企業利潤的最大化，再到工程設計的最佳參數選擇，都屬於優化範疇。MATLAB提供瞭強大的優化工具箱，能夠高效地解決各類優化問題。 6.1 綫性規劃模型 綫性規劃（Linear Programming, LP）是最基礎也是應用最廣泛的優化模型之一。其核心在於，目標函數和約束條件都必須是綫性的。 6.1.1 模型構建 一個典型的綫性規劃問題可以錶述為： $$egin{aligned} min quad & c^T x \ ext{s.t.} quad & Ax le b \ & A_{eq} x = b_{eq} \ & lb le x le ub end{aligned}$$ 其中： $x$：決策變量嚮量，代錶需要確定的量。 $c$：目標函數係數嚮量，代錶每個決策變量對目標函數的貢獻。 $A, b$：不等式約束的係數矩陣和右端嚮量。 $A_{eq}, b_{eq}$：等式約束的係數矩陣和右端嚮量。 $lb, ub$：決策變量的下界和上界（可以用於錶示非負約束等）。 6.1.2 經典案例：資源分配問題 假設一個工廠生産兩種産品A和B，每種産品都需要兩種原材料X和Y。已知兩種産品的單位利潤、所需原材料的數量以及原材料的總供應量。工廠希望在滿足原材料供應的前提下，獲得最大的總利潤。 問題描述： 産品A：單位利潤10元，需要原材料X 2單位，原材料Y 1單位。 産品B：單位利潤8元，需要原材料X 1單位，原材料Y 3單位。 原材料X總供應量：50單位。 原材料Y總供應量：70單位。 模型構建： 設 $x_1$ 為生産産品A的數量， $x_2$ 為生産産品B的數量。 我們的目標是最大化總利潤，即： $$max quad 10x_1 + 8x_2$$ 約束條件如下： 原材料X的消耗：$2x_1 + x_2 le 50$ 原材料Y的消耗：$x_1 + 3x_2 le 70$ 非負約束：$x_1 ge 0, x_2 ge 0$ 將最大化問題轉化為MATLAB `linprog` 函數所需的最小化問題，我們將目標函數係數乘以-1。 6.1.3 MATLAB 實現 ```matlab % 目標函數係數 (對應 min -10x1 - 8x2) f = [-10; -8]; % 不等式約束 Ax <= b A = [2, 1; 1, 3]; b = [50; 70]; % 等式約束 (本例中無) Aeq = []; beq = []; % 變量的下界和上界 (非負約束) lb = [0; 0]; ub = []; % 無上界 % 調用 linprog 函數求解 [x, fval, exitflag] = linprog(f, A, b, Aeq, beq, lb, ub); % 顯示結果 if exitflag == 1 fprintf('最優解: '); fprintf('生産産品A的數量 (x1): %.2f ', x(1)); fprintf('生産産品B的數量 (x2): %.2f ', x(2)); fprintf('最大總利潤: %.2f ', -fval); % 將目標函數值轉為最大值 else fprintf('未找到最優解，exitflag = %d ', exitflag); end ``` 6.1.4 結果分析 運行上述MATLAB代碼，我們將得到最優的生産計劃以及對應的最大總利潤。`exitflag` 參數可以指示求解器的運行狀態，例如1錶示成功找到最優解。 通過對結果的分析，我們可以瞭解到在原材料供應有限的情況下，工廠應如何分配生産資源以獲得最大經濟效益。此外，MATLAB的優化工具箱還支持靈敏度分析，可以幫助我們評估不同約束條件變化對最優解的影響，從而為決策提供更全麵的支持。 （此處將繼續詳細講解非綫性規劃、整數規劃等，並配以相應的MATLAB實現和案例分析。） --- 本書特色 1. 理論與實踐深度結閤： 不僅講解數學建模的原理，更注重將抽象概念落地到MATLAB的具體實現，讓讀者“看得懂”更“用得上”。 2. 案例驅動式學習： 精選瞭大量來自工業、經濟、生物、環境等領域的典型數學建模案例，涵蓋瞭從初級到高級的各類模型。 3. 係統性與全麵性： 覆蓋瞭數學建模的主要分支，從基礎的優化、預測到復雜的仿真、統計，為讀者構建完整的知識體係。 4. MATLAB實戰導嚮： 重點講解MATLAB中與數學建模相關的關鍵函數和工具箱，提供清晰的代碼示例和操作指南。 5. 循序漸進的學習路徑： 從MATLAB基礎入門，到經典模型講解，再到高級技術應用，引導讀者逐步提升建模能力。 6. 注重建模思維培養： 強調模型構建的邏輯、算法選擇的依據以及結果的解讀與評估，培養讀者獨立思考和解決問題的能力。 7. 內容更新與時俱進： 第二版內容更新，融入瞭更多現代數學建模方法和MATLAB新版本特性，確保知識的 актуальность。 8. 圖文並茂，易於理解： 通過豐富的圖錶和詳細的注釋，化繁為簡，使復雜的數學模型和MATLAB操作清晰明瞭。 目標讀者 高等院校本科生和研究生： 學習數學建模課程、參與數學建模競賽（如“高教社杯”全國大學生數學建模競賽、“MathWorks數學建模挑戰賽”等）的學生。 數學、計算機科學、工程技術、經濟管理、統計學等相關專業的師生。 在科研、工程、金融、數據分析等領域工作的專業人士： 希望提升自身解決實際問題能力的工程師、科學傢、分析師等。 對數學建模和MATLAB應用感興趣的自學者。 結束語 數學建模是一項充滿挑戰卻又極具成就感的實踐活動。掌握MATLAB這一強大的工具，將極大地拓展您在數學建模領域的視野和能力。《MATLAB 在數學建模中的應用（第2版）》希望成為您在建模之路上的忠實夥伴，與您一起探索數學的無限可能，用嚴謹的邏輯和高效的工具，解決現實世界中的復雜難題。我們期待本書能為您帶來啓發，助您在學術研究和職業生涯中取得更大的成功。

評分☆☆☆☆☆

我一直對科學計算領域非常著迷，而MATLAB無疑是這個領域中一顆璀璨的明星。《MATLAB 在數學建模中的應用（第2版）》這本書的齣現，讓我看到瞭一個深入瞭解MATLAB在數學建模方麵強大潛力的機會。我希望這本書不僅僅停留在概念的講解，更能提供一些實用的技巧和方法，讓我能夠快速上手，並解決一些實際的建模問題。我尤其關心書中是否會涉及一些常用的算法，比如數值積分、微分方程求解、傅裏葉變換等等，以及如何用MATLAB有效地實現它們。我還希望書中能夠提供一些可視化方麵的指導，比如如何利用MATLAB繪製齣清晰、直觀的圖錶來展示模型結果，幫助我們更好地理解和分析數據。如果書中能夠講解一些關於模型驗證和誤差分析的方法，並給齣相應的MATLAB實現，那將對我更好地評估模型的可靠性非常有幫助。對“第2版”的期待，是希望它能包含更多前沿的建模技術和應用，例如機器學習在數學建模中的應用，或者更復雜的仿真模型。這本書對我來說，不僅僅是一本教材，更可能成為我解決科研和工程難題的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

最近我一直在思考如何更有效地利用現有的數學知識解決實際問題，而數學建模正是這樣一座重要的橋梁。當我在書店看到《MATLAB 在數學建模中的應用（第2版）》這本書時，立刻産生瞭濃厚的興趣。我猜想這本書的定位應該是麵嚮需要將數學理論付諸實踐的讀者，比如工程師、科學傢以及高年級學生。我希望書中能夠清晰地闡述數學建模的整個流程，從問題的識彆、數學模型的構建，到模型的求解、分析以及評估。我尤其看重書中對MATLAB在各個環節的應用的詳細介紹，例如如何利用MATLAB的函數庫來處理數據、實現算法、以及進行可視化展示。我希望書中能夠提供一些不同類型的數學模型示例，比如統計模型、優化模型、仿真模型等，並且能夠針對這些模型給齣詳細的MATLAB代碼實現和解讀。對於“第2版”的期望，我希望它能更加注重案例的深度和廣度，並且能夠跟上數學建模領域最新的發展趨勢，例如一些人工智能和大數據相關的建模方法。這本書在我眼中，應該是一本能夠幫助我“學以緻用”的實用指南。

評分☆☆☆☆☆

我之前對數學建模有一些基礎的瞭解，但一直缺乏一個係統性的學習路徑，尤其是在MATLAB的應用方麵，總是感覺摸不著頭緒。這次入手《MATLAB 在數學建模中的應用（第2版）》，主要是希望能夠通過這本書，將理論知識和實際操作緊密結閤起來。我非常看重書中對實際案例的分析，比如書中是否會選取一些具有代錶性的工程問題、經濟問題或者生物醫學問題，並展示如何運用MATLAB進行建模和求解。我希望這本書能夠提供一些可操作的代碼示例，並且對代碼的邏輯和實現思路有清晰的解釋，這樣我纔能更好地理解MATLAB在其中的作用。我尤其關注書中是否會講解一些高級的建模技巧，例如如何處理不確定性、如何進行敏感性分析、以及如何進行模型的評估和改進。如果書中能夠提供一些常見建模問題的模闆或者框架，那對我以後獨立解決問題將會有很大的啓發。我對“第2版”的期待還在於，它可能包含瞭前一版讀者反饋的改進，或者融入瞭新的研究成果，能夠讓我在學習過程中少走彎路。這本書在我看來，不應該僅僅是MATLAB的“說明書”，而應該是一個引導我成為一名閤格數學建模者的“指南針”。

評分☆☆☆☆☆

一直對數學建模和MATLAB的應用很感興趣，所以當我看到《MATLAB 在數學建模中的應用（第2版）》這本書時，立刻被吸引瞭。雖然我還沒來得及深入閱讀，但從封麵和目錄來看，這本書似乎非常全麵，涵蓋瞭從基礎理論到實際案例的各個方麵。我特彆期待書中能講解一些經典的數學建模問題，比如優化問題、預測問題、以及一些復雜的係統模擬。我猜想，這本書不僅僅是介紹MATLAB的工具箱，更重要的是教會讀者如何將數學思想與編程實現相結閤，從而解決實際的科學與工程問題。如果書中能提供一些清晰的流程圖和詳細的步驟說明，那對我這樣初學者來說，將是巨大的幫助。我希望這本書能引導我逐步掌握建模的思路，而不是僅僅停留在功能的介紹上。看到“第2版”的字樣，我推測這本書的內容應該進行瞭更新和優化，能夠反映最新的技術和應用趨勢，這讓我對它的實用性充滿瞭信心。我個人希望能從書中學習到如何將現實問題抽象成數學模型，然後利用MATLAB強大的計算和可視化能力來求解和分析，最終得到有意義的結論。這本書的齣現，對我來說就像是打開瞭一扇通往數學建模大門的新鑰匙，我迫不及待地想去探索它蘊藏的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對數據分析和算法優化充滿熱情的研究生，我對《MATLAB 在數學建模中的應用（第2版）》這本書寄予瞭厚望。我一直認為，MATLAB作為一款強大的數值計算和可視化工具，在數學建模領域扮演著至關重要的角色。我希望這本書能夠深入淺齣地介紹如何利用MATLAB來實現各種數學模型，例如綫性規劃、非綫性規劃、動態規劃、以及 Monte Carlo 模擬等。我特彆期待書中能夠提供一些關於如何使用MATLAB的特定工具箱來解決實際問題的詳細教程，比如優化工具箱、統計和機器學習工具箱等等。當然，理論與實踐相結閤是學習的關鍵，所以我希望書中能夠包含大量的真實案例研究，並且能夠詳細展示從問題分析、模型建立、算法設計到結果解讀的全過程。如果書中能夠對不同建模方法的優缺點進行比較和分析，並給齣選擇建議，那將對我更好地選擇適閤的建模方法非常有幫助。我對“第2版”的理解是，它應該比上一版更加成熟和完善，能夠覆蓋更廣泛的數學建模主題，並且能夠提供更前沿的建模思想和技術。我希望這本書能幫助我提升將數學理論轉化為實際應用的能力。

評分☆☆☆☆☆

經常網購，總有大量的包裹收，有很多的評語要寫！ 但是，總是寫評語花掉瞭我大量的時間和精力！ 迴頭想想，我花瞭錢瞭，還要我花這麼多的時間和精力來寫評語是不是很不劃算？ 所以在一段時間裏，我總是不去評價或者隨便寫寫！ 但是，我又總是覺得好像有點對不住那些辛苦工作的賣傢客服、倉管、老闆。 於是我寫下瞭一小段話，給我覺得能拿到我五星好評的賣傢的寶貝評價裏麵以示感謝和尊敬

評分☆☆☆☆☆

希望對學習有幫助，書的質量很好

評分☆☆☆☆☆

注冊後可與作者在綫交流，還沒試試。感覺紙張有一點點透。收到書有點破損，心疼

評分☆☆☆☆☆

書有破損，書腳也摺瞭，這次物流也不快

評分☆☆☆☆☆

希望對學習有幫助，書的質量很好

評分☆☆☆☆☆

針對各學科數據信息的特點以及科學工作者對信息處理和數據挖掘技術的要求,本書既介紹瞭模式識彆和智能計算的基礎知識,又較為詳細地介紹瞭現代模式識彆和智能計算在科學研究中的應用方法和各算法的MATLAB源程序。

評分☆☆☆☆☆

此評價和商品無關，商品質量很好，非常滿意． tian貓店鋪詐篇1200萬跑路，阿裏監管形同虛設 tian貓店鋪北極絨楚翔時代專賣店和楚翔時代手錶店利用tian貓15天售後規則篇走消費者1200萬資金，受pian者在19日趕去湖南當地，pian子人去樓空。經過去工商局查詢，注冊地址是空的，電話號碼是空

評分☆☆☆☆☆

物流很快，書也包裝的很好

評分☆☆☆☆☆

還行。。。。。。。。。。