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本書對數學建模中使用的各種數學模型和不同問題的求解進行了介紹，包括經典數學問題的建模巧用、初等模型、優化模型、離散模型、Markov模型、回歸模型、時間序列模型、微分方程模型、差分方程模型、存儲論模型、排隊論模型、圖論與網絡流問題的LING0求解技巧、概率模型、決策分析、插值與擬合模型、目標規劃模型、神經網絡模型和隨機模擬方法。對每種類型，注重實例講解，并附有實現的程序或軟件應用。 書中對數模競賽中常用的編程軟件Matlab和VC、優化軟件LING0、統計軟件SPSS和SAS，都結合具體實例進行了介紹。 本書內容通俗易懂，兼有程序與軟件的實際應用，可以作為本科生數學建模課程的教材，也十分適合學生自學。
目次
第1章 Matlab使用簡介
第2章 LINGO軟件使用簡介
第3章 經典數學問題的建模巧用
第4章 初等模型
第5章 優化模型
第6章 離散模型
第7章 Markov模型
第8章 回歸模型與統計軟件
第9章 微分方程模型
第10章 差分方程模型
第11章 存儲論模型
第12章 SAS軟件求解時間序列模型
第13章 排隊論模型及LINGO求解
第14章 圖論與網絡流問題的LINGO求解技巧
第15章 概率模型
第16章 決策分析
第17章 插值與擬合模型
第18章 目標規劃模型
第19章 神經網絡模型
第20章 隨機模擬方法
參考文獻
第2章 LINGO軟件使用簡介
第3章 經典數學問題的建模巧用
第4章 初等模型
第5章 優化模型
第6章 離散模型
第7章 Markov模型
第8章 回歸模型與統計軟件
第9章 微分方程模型
第10章 差分方程模型
第11章 存儲論模型
第12章 SAS軟件求解時間序列模型
第13章 排隊論模型及LINGO求解
第14章 圖論與網絡流問題的LINGO求解技巧
第15章 概率模型
第16章 決策分析
第17章 插值與擬合模型
第18章 目標規劃模型
第19章 神經網絡模型
第20章 隨機模擬方法
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