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本书理论通俗易懂,切合本科生基础; 实验和实例丰富,便于掌握理论并运用解决实际问题; 适合读者自学以及作为数学建模培训教材。
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数学建模在科学技术发展中的重要作用越来越受到社会的普遍重视,并已经成为现代科学技术工作者的重要能力之一。 数学建模教学的目的是培养学生认识问题和解决问题的能力,它涉及对问题积极思考的习惯、理论联系实际并善于发现问题的能力、能在口头和文字上清楚表达自己思想、熟练使用计算机的技能和培养集体合作的团队精神等,所有这些对提高学生的素质都是很有帮助的,并且非常符合当今提倡素质教育精神的要求。 《财务管理(第2版)》突出财务管理的基本理论和方法,注重理论与技术实践的有机结合。在整体上,力求理论与实际相结合,采用科学的编写范式,注重培养学生的基本理财观念和解决实际问题的能力,并强调现代教学手段和方法在教学中的应用。在内容上,本书不求全面,只求精练和实用,突出现代财务管理的基本观念、基本方
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数学建模(Python版) 建模方法丰富、建模案例新颖、贴近实际应用、Python编程实现、易于读者自学
本书包括运筹优化、图论模型、微分方程、随机模拟和统计方法等传统建模方法,同时还增设了智能优化算法、机器学习方法和深度方法,可以满足广大读者和参赛者的学习需求。本书算法实现以Python语言为主,每章内容均有详细的代码,可以帮助读者高效掌握Python编程实现算法。本书共包含19章,前两章为基础部分,分别为数学建模简介和Python简介; 第3~11章为传统建模方法部分,其中,第3章和第4章分别介绍运筹优化中的线性规划和非线性规划,第5章介绍图论,第6章介绍微分方程,第7章介绍 插值与拟合,第8章介绍随机模拟,第9~11章介绍统计方法,包括回归分析、聚类分析和主成分分析; 第12~19章为智能优化和机器学习部分,其中,第12~14章为智能优化,分别介绍模拟退火算法、遗传算法和粒子群优化算法,第15~19章为机器学习方法,分别介绍支持向量机、决
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基于Matlab的数学建模和模拟仿真实验(上测)李同兴 张永峰 谭晓玉北京工业大学出版社9787563984862
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