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数理化

  • 电子书积分:9 积分如何计算积分?
  • 作 者:沈大庆主编;沈利英,刘亚轻,崔艳英副主编
  • 出 版 社:北京:国防工业出版社
  • 出版年份:2015
  • ISBN:9787118104516
  • 页数:171 页
图书介绍:本书共7章,主要针对三本院校学生以数的初级运算、简单方程与方程组、函数、向量初步、复数、规范的几何形体计算、曲线与方程初步等内容为主,通过学习,可以使学生学习到生活、工作中所需的数学知识和数学技能。本书严格遵循教育部最新颁发的《教学大纲》,并坚持以学生为本的编写思想,突出了实用性、职业性、实践性和创新性的特色。
《应用数学》目录

第一章 差分方程 1

1.1 常系数差分方程 1

一、差分方程的基本概念 1

二、常系数线性齐次差分方程 2

三、常系数线性非齐次差分方程 3

四、一、二阶常系数线性非齐次差分方程的特解 3

1.2 差分方程的平衡点及其稳定性 5

一、一阶常系数线性差分方程 5

二、二阶常系数线性差分方程 6

三、一阶非线性差分方程 6

1.3 差分方程的应用 7

一、养老基金模型 7

二、购房还贷模型 8

三、田野动物平衡模型 9

四、Leslie种群年龄结构的差分方程模型 10

五、蛛网模型 12

习题一 14

第二章 插值与拟合 15

2.1 一般插值问题 15

一、插值与插值函数 15

二、分段插值 15

2.2 数据拟合方法 21

一、最小二乘拟合 21

二、用Matlab解曲线拟合问题 22

2.3 拟合应用 27

一、给药方案问题 27

二、水塔流量估计问题 29

习题二 32

第三章 线性规划 34

3.1 线性规划的数学模型 34

一、线性规划问题的数学模型 34

二、线性规划问题的图解法 36

3.2 一般线性规划问题的Matlab软件求解 37

3.3 线性规划问题的几类应用模型 38

习题三 46

第四章 非线性规划与多目标决策 48

4.1 非线性规划模型 48

一、非线性规划模型的基本概念 48

二、几点注意 49

4.2 非线性规划的Matlab解法 49

4.3 多目标决策 51

4.4 多目标决策的方法 53

一、化多目标为单目标的方法 53

二、理想点法 55

习题四 57

第五章 对策论 58

5.1 对策论的基本概念 58

一、对策的三个基本要素 58

二、对策的数学模型 59

5.2 矩阵对策 60

一、矩阵对策的数学模型 60

二、矩阵对策的解 60

三、矩阵对策基本定理和解的性质 65

四、矩阵对策的线性规划解法 65

习题五 70

第六章 动态规划 71

6.1 动态规划的模型 71

一、动态规划模型的例子 71

二、决策过程的分类 72

三、动态规划的基本概念和基本方程 72

6.2 动态规划的几个实例 74

一、最短路线问题 74

二、生产计划问题 75

三、资源分配问题 75

6.3 动态规划的解法 76

附录 81

习题六 83

第七章 层次分析 84

7.1 矩阵的特征值 84

一、矩阵特征值的基本概念 84

二、特征值、特征向量的求法 84

7.2 层次分析的一般方法 85

一、层次分析法的原理与步骤 85

7.3 层次分析法的应用 89

习题七 95

第八章 图论 97

8.1 图论的基本概念 97

一、图的概念 98

二、子图 100

8.2 图的矩阵表示 101

一、关联矩阵 101

二、邻接矩阵 101

8.3 最短路问题及其算法 102

一、最短路问题的Dijkstra算法(狄杰斯特算法) 103

二、改进后的Dijkstra算法 105

8.4 最小生成树问题及其算法 106

附录 108

习题八 110

第九章 模糊数学 112

9.1 模糊数学的基本概念 112

一、模糊集与隶属函数 112

二、隶属函数的常见类型 115

9.2 模糊综合评判法 116

9.3 模糊综合评判的应用 118

习题九 123

第十章 灰色系统 124

10.1 灰色系统的基本概念和灰色生成 124

10.2 灰色系统预测模型 125

10.3 灰色预测模型的应用 128

一、货币流通量的预测 128

二、技术进步的预测 130

10.4 灰色预测模型的拓广及其应用 131

一、“L-Q”灰色预测模型 131

二、“L-Q”预测模型在管理中的应用 134

习题十 138

第十一章 神经网络 140

11.1 神经网络基本理论 140

一、生物神经元模型 140

二、人工神经元模型 141

11.2 感知器 141

一、感知器神经元模型 141

二、感知器神经网络的学习规则 142

三、重要的感知器神经网络函数的使用方法 143

四、感知器神经网络应用举例 144

11.3 线性神经网络 145

一、线性神经元模型 145

二、线性神经学习网络的学习规则 146

三、重要线性神经网络函数的使用方法 147

四、线性神经网络的应用举例 148

11.4 BP网络 149

一、BP网络的网络结构 150

二、BP网络学习规则 151

三、重要BP神经网络函数的使用方法 153

四、BP网络的应用举例 154

11.5 反馈网络 156

一、Hopfield网络的结构 156

二、Hopfield网络运行规则 157

三、重要的反馈网络函数 159

四、反馈网络应用举例 159

习题十一 160

习题参考答案 162

参考文献 171

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