数学模型及软件——基于PYTHON的数学建模教程

第1章 数学建模入门 1.1 什么是数学模型 1.2 数学建模的方法和步骤 1.3 初等建模案例 1.4 数学模型的分类和应用 1.5 全国大学生数学建模竞赛 习题1 第2章 数学软件入门 2.1 数学软件的应用简介 2.2 Python入门 2.3 Python机器学习简介 2.4 Lingo入门 习题2 第3章 线性规划 3.1 线性规划模型 3.2 线性规划模型的解法 3.3 线性规划建模示例 3.4 对偶问题和灵敏度分析 3.5 线性规划建模中的上机实践 习题3 第4章 微分方程与差分方程 4.1 微分方程建模的方法和步骤 4.2 微分方程建模的综合实例 4.3 差分方程建模 4.4 求解微分方程中的上机实践 习题4 第5章 多元统计分析 5.1 聚类分析 5.2 判别分析 5.3 主成分分析 5.4 因子分析 5.5 多元统计分析中的上机实践 习题5 第6章 综合评价方法 6.1 综合评价的数据预处理 6.2 权重确定方法 6.3 常用的综合评价模型 6.4 综合评价中的上机实践 6.5 综合评价方法应用案例 习题6 第7章 非线性规划 7.1 非线性规划方法 7.2 非线性规划中的上机实践 习题7 第8章 图论 8.1 图的基本概念 8.2 图论中的一些问题 8.3 图论方法建模举例 8.4 图论中的上机实践 习题8 第9章 插值和拟合 9.1 插值 9.2 拟合 9.3 插值拟合中的上机实践 习题9 第10章 智能算法 10.1 遗传算法 10.2 神经网络 第11章 机器学习方法 11.1 朴素贝叶斯算法 11.2 *近邻 11.3 决策树 11.4 Logistic回归 11.5 机器学习算法上机实践 附录 附录1 数学建模竞赛思路 附录2 第5章例题的R求解代码 参考文献