实用数学建模:基础篇

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姜启源,谢金星 编
图书标签:
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出版社: 高等教育出版社
ISBN:9787040406474
版次:1
商品编码:11533620
包装:平装
开本:16开
出版时间:2014-08-01
用纸:胶版纸
页数:201
字数:230000
正文语种:中文

具体描述

内容简介

  《实用数学建模:基础篇》从数据或故事出发,通过生活中的简单案例讲述什么是数学模型,以及怎样用机理分析方法和初等数学、微积分等工具建立模型,尽量、避免繁琐的数学推导,可以作为数学建模课程的教学用书。
  《实用数学建模:基础篇》可供培养应用型人才的一般院校及高职高专院校相关专业学习数学建模课程、参加数学建模竞赛培训使用,也为希望了解数学建模的各界人士打开一个窗口,可作为在各个领域中用数学建模方法解决实际问题的科技工作者的参考材料。

内页插图

目录

第0章 导引
0.1 什么是数学建模——从包饺子和设路障说起
0.2 为什么学习数学建模——顺应时代潮流与培养创新人才
0.3 怎样学习数学建模——学习课程和参加竞赛
习题

第1章 数据分析模型
1.1 薪金到底是多少
1.2 评选举重总冠军
1.3 估计出租车的总数
1.4 解读CPI
1.5 NBA赛程的分析与评价——全国大学生数学建模竞赛2008年D题
习题

第2章 简单优化模型
2.1 倾倒的啤酒杯
2.2 铅球掷远
2.3 不买贵的只买对的
2.4 影院里的视角和仰角
2.5 易拉罐形状和尺寸的最优设计——全国大学生数学建模竞赛2006年C题
习题

第3章 差分方程模型
3.1 贷款购房
3.2 管住嘴迈开腿
3.3 物价的波动
3.4 动物的繁殖与收获
3.5 中国人口增长预测——全国大学生数学建模竞赛2007年A题
习题

第4章 微分方程模型
4.1 人口增长
4.2 火箭发射
4.3 给药方案
4.4 海上追踪
4.5 SARS的传播——全国大学生数学建模竞赛2003年A题和C题
习题

第5章 随机数学模型
5.1 博彩中的数学
5.2 报童售报与飞机预订票
5.3 作弊行为的调查与估计
5.4 汽车租赁与基因遗传
5.5 自动化车床管理——全国大学生数学建模竞赛1999年A题
习题

部分习题参考答案
参考文献
《穿越迷雾:数据思维与分析的艺术》 在这个信息爆炸的时代,我们每天都淹没在海量的数据洪流之中。如何从杂乱无章的信息中提炼出有价值的洞见,如何用数据说话,让事实与逻辑成为决策的基石,已成为个体与组织生存发展的关键能力。本书并非直接教授具体的数学公式或建模技巧,而是着眼于更宏观、更基础的层面,旨在为您构建起坚实的数据思维框架,培养敏锐的数据洞察力,并掌握驾驭数据分析的艺术。 第一部分:看见数据——培养你的数据触觉 本部分将引导您认识数据在我们日常生活和工作中的无处不在,并教会您如何“看见”数据。我们将从以下几个方面展开: 数据是什么? 抛开枯燥的定义,我们将通过生动的案例,让您理解数据的本质——它们是事件的记录,是现象的量化,是信息的载体。无论是您的购物记录、社交媒体互动,还是城市交通流量,都蕴含着丰富的信息。 为什么数据很重要? 我们将探讨数据如何驱动创新、优化流程、预测趋势、规避风险。您将了解到,在商业竞争、科学研究、社会治理等各个领域,数据已成为不可或缺的驱动力。 如何发现数据? 本部分将介绍常见的数据来源,包括公开数据集、企业内部数据、传感器数据、网络爬虫等。我们将讨论如何有策略地搜寻和获取与您关注问题相关的数据,以及在数据获取过程中可能遇到的挑战与考量。 数据的质量与偏见。 数据并非天然就“真实”或“可靠”。我们将深入探讨数据质量的重要性,包括准确性、完整性、一致性、时效性等。更重要的是,我们将揭示数据中潜藏的偏见,以及这些偏见如何影响我们的分析结果和决策,强调批判性审视数据的必要性。 提出一个好问题。 在进行任何数据分析之前,最重要的一步是提出一个清晰、有意义的问题。本部分将指导您如何将模糊的业务需求或研究目标转化为可操作的数据分析问题,理解问题定义是分析成功的关键。 第二部分:理解数据——构建你的分析逻辑 当您能够“看见”数据后,下一步是如何“理解”它。本部分将为您打下坚实的分析逻辑基础,让您能够有效地探索、清洗和解读数据。 数据的基本特征与可视化。 我们将介绍描述数据集中趋势(均值、中位数)、离散程度(方差、标准差)等基本统计概念,但更侧重于如何通过直观的可视化手段,如柱状图、折线图、散点图、饼图等,快速把握数据的分布和规律。您将学会选择最合适的可视化方式来呈现数据,从而更容易发现模式和异常。 数据的清洗与预处理。 真实世界的数据往往是不完美的,存在缺失值、异常值、格式不一致等问题。本部分将介绍常用的数据清洗技术,包括缺失值填充、异常值检测与处理、数据格式统一等,让您懂得如何“打磨”数据,为后续分析打下坚实基础。 探索性数据分析(EDA)的核心思想。 EDA是理解数据、发现潜在关系和提出假设的关键过程。我们将介绍EDA的常用方法,包括分组统计、交叉分析、相关性探索等,鼓励您在数据中自由漫游,从多角度审视数据,从中发掘有价值的信息。 识别变量间的关系。 数据中的变量并非孤立存在,它们之间可能存在各种关联。本部分将引导您理解变量之间的不同关系类型,例如相关性、因果性(及其区分),以及如何通过可视化和初步统计方法来探测这些关系。 数据分析的思维陷阱。 我们将剖析在数据分析过程中常见的思维误区,例如幸存者偏差、相关不等于因果、过度拟合等,帮助您建立严谨的分析态度,避免得出错误的结论。 第三部分:运用数据——驱动你的决策实践 拥有了数据思维和分析逻辑,最终的目标是运用数据来指导行动,做出更明智的决策。本部分将聚焦于如何将数据分析成果转化为实际价值。 从数据到洞察。 数据分析的最终目的是产生有意义的“洞察”(insight)。我们将探讨如何从数据中挖掘出超越表面现象的深层信息,如何将统计发现转化为对业务或问题的深刻理解。 故事化的数据呈现。 即使是最有力的分析结果,如果不能有效地传达给他人,也难以发挥作用。本部分将强调如何将数据分析结果用清晰、有逻辑、有吸引力的故事方式呈现出来,让您的听众能够理解、接受并采取行动。 数据支持的决策模型。 虽然本书不涉及复杂的建模技术,但会介绍数据在决策制定中的基本作用。我们将讨论如何利用数据来评估不同方案的优劣,如何量化不确定性,以及如何建立基于数据的判断框架。 常见数据分析场景的应用。 通过分析不同领域的实际案例,例如市场营销效果评估、用户行为分析、运营效率提升、风险预警等,让您了解数据分析如何在具体业务场景中落地,解决实际问题。 持续学习与迭代。 数据分析是一个不断学习和优化的过程。本部分将鼓励您保持好奇心,持续关注新的数据技术和方法,并认识到每一次分析都是一次学习的机会,能够为下一次的决策提供宝贵的经验。 《穿越迷雾:数据思维与分析的艺术》是一本面向所有渴望提升数据素养的读者。无论您是初学者,还是希望深化理解的从业者,本书都将为您提供一条清晰的路径,帮助您拨开数据迷雾,看见真相,并最终运用数据力量,在个人成长与职业发展中乘风破浪。本书不提供现成的“答案”,而是赋能您自己去发现问题、分析问题、解决问题,让数据成为您最有力的伙伴。

用户评价

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这本书,在我翻开之前,我脑海里勾勒出的画面是枯燥的公式和抽象的概念,充满了各种符号和证明,大概率会让我头疼欲裂,好不容易才能啃下一页。毕竟,数学这东西,在我的学生时代就一直是我的“绊脚石”,每次考试都像是渡劫,最终只能勉强及格,有时甚至不及格。所以,当朋友向我推荐《实用数学建模:基础篇》时,我心里是带着一丝忐忑和怀疑的。我担心它会像过去那些书籍一样,让我重温那些令人沮丧的学习经历。然而,翻开扉页,看到作者那朴实的序言,我开始感觉到一丝不同寻常。书中的语言并没有像我预想的那样冷冰冰,而是充满了引导和启发,仿佛作者在耐心地告诉我,数学建模并非高不可攀,而是生活中触手可及的工具。我对“实用”二字有了新的认识,不再将其仅仅理解为“考试实用”,而是看到了它在现实世界中解决问题的潜力。我开始期待,这本书能否真的让我打开一扇新的大门,让我重新审视我对数学的看法,甚至改变我对学习的固有模式。这种期待,伴随着我翻阅第一章,每一页都充满了新奇感,虽然我还不懂所有细节,但那种“原来是这样”的顿悟感,开始在心底萌芽。

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读完《实用数学建模:基础篇》的第二部分,我不得不说,我过去对“建模”这个词的理解实在太狭隘了。我一直以为它就是画一些图表,或者写一些公式,然后就完事了。然而,这本书却向我展示了数学建模一个更为宏观和深刻的视角。它不仅仅是关于数学本身,更是关于如何用数学的思维去分析、理解和解决现实世界中的各种问题。书中的例子,从简单的优化问题到复杂的系统分析,都清晰地展现了建模的过程:如何提炼问题、如何建立模型、如何求解模型、以及如何解释和验证模型。这种系统性的思维方式,让我意识到,很多看似复杂的问题,如果能够将其转化为数学模型,就能变得条理清晰,迎刃而解。我开始反思,在我的日常工作和生活中,有多少可以利用数学建模来提高效率,优化决策。比如,我之前总是凭感觉去安排工作计划,导致效率低下,经常加班。现在,我开始尝试用一些简单的模型来优化我的时间分配,发现效果显著。这本书不仅仅是教会我一些数学技巧,更是教会我一种解决问题的思维方式,这种收获,比单纯记住几个公式要宝贵得多。

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这本书中最令我着迷的部分,莫过于它所呈现的那些“小而美”的案例。不同于那些动辄涉及高深理论、需要大量背景知识才能理解的“大工程”,《实用数学建模:基础篇》中的例子都选取了贴近生活、触手可及的场景。比如,如何利用简单的概率模型来分析抽奖的公平性,或者如何用线性规划来优化一个小型水果摊的进货策略。这些案例,虽然看似简单,但却巧妙地揭示了数学建模的核心思想和基本步骤。它们就像一个个生动的“麻雀”,虽小,但五脏俱全,能够让初学者快速领悟到建模的精髓。我尤其喜欢作者在讲解每一个案例时,那种循序渐进的引导方式。他不会一开始就抛出复杂的公式,而是先从问题本身的描述入手,然后一步步引导读者思考,如何将现实世界的元素抽象化,如何选择合适的数学工具,最终如何构建出具有解释力的模型。这种“润物细无声”的教学方式,让我感觉自己不是在被动接受知识,而是在主动探索和学习,这种参与感,极大地提升了我学习的兴趣和动力。

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《实用数学建模:基础篇》这本书,给我最大的惊喜在于它对“理解”的强调,而非死记硬背。我过去学习数学的经历,往往是被大量的定义、定理和公式所淹没,很少有机会去真正理解它们背后的逻辑和意义。而这本书,则完全不同。作者在介绍每一个概念时,都会花大量的篇幅去解释它的由来、它的作用,以及它在实际应用中的价值。他会用通俗易懂的语言,结合生动的比喻,将抽象的数学概念变得鲜活起来。我记得在讲解“函数”这个概念时,作者并没有仅仅给出定义,而是从“输入”和“输出”的关系入手,用“自动售货机”来类比,让我立刻就明白了函数的本质。这种深入浅出的讲解方式,让我不再害怕那些看似复杂的数学术语,而是能够真正地去理解它们,并将它们内化为自己的知识。我发现,当我真正理解了一个概念,我就可以举一反三,触类旁通,而不是被动地去记忆和套用。这种学习方式,让我对数学产生了前所未有的亲切感,也让我对未来的学习充满了信心。

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作为一名在非数学专业领域摸爬滚打多年的职场人士,我一直觉得数学建模离我非常遥远,就像是科幻小说里的概念,只存在于科学家和工程师的实验室里。《实用数学建模:基础篇》这本书,彻底颠覆了我这个想法。它让我意识到,数学建模并不是高高在上的学术研究,而是渗透在我们日常工作和生活中的有力工具。书中涉及的许多案例,虽然使用了数学语言,但其解决问题的逻辑和思路,却是许多领域都通用的。比如,如何通过数据分析来预测产品销量,如何优化资源配置来降低成本,这些问题在任何行业都可能遇到。这本书并没有教我一些我永远用不到的高级算法,而是专注于那些最基础、最核心的建模思想和方法,并且用非常接地气的方式展现出来。我发现,我可以通过学习书中的一些方法,来更科学地分析我所面临的业务问题,提出更具说服力的解决方案。这种“赋能感”,让我觉得这本书的价值远超其价格。

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坦白说,我一开始拿到《实用数学建模:基础篇》这本书时,并没有抱太大的期望。我总觉得,数学建模这个词听起来就很高深,里面充斥着各种我看不懂的符号和公式。我的数学基础本来就比较薄弱,学生时代更是没少被数学折磨。所以,我以为这本书会让我再一次体会到学习的痛苦。然而,出乎我意料的是,这本书的语言风格非常亲切,而且逻辑清晰,即使是我这样的数学“小白”,也能大致理解其中的意思。作者并没有上来就讲复杂的理论,而是从最基础的概念讲起,一步步引导我们进入数学建模的世界。书中的案例也都非常贴近实际生活,让我能够更容易地将书中的知识与我所处的环境联系起来。特别是关于如何将现实问题抽象成数学模型的部分,作者的讲解非常到位,让我明白了建模的核心在于“简化”和“抽象”,而不是一股脑地把所有细节都搬进去。这种方法论的指导,比单纯的公式堆砌要重要得多。

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我一直对数据背后的故事充满好奇,总觉得数字能够讲述很多我们看不到的真相。《实用数学建模:基础篇》这本书,恰恰满足了我对这种“洞察”的渴望。它让我明白,数学建模不仅仅是为了求解,更是为了理解。通过建立模型,我们可以将纷繁复杂的数据背后隐藏的规律挖掘出来,可以去解释现象,甚至可以去预测未来。书中的一些章节,让我对统计学和概率论有了全新的认识,不再将它们仅仅视为考试科目,而是看作是理解世界、做出决策的强大工具。我开始尝试用书中的一些简单方法来分析我自己的学习数据,比如记录每天的学习时间,分析不同学习方法的效率。这种将书本知识应用到个人生活中的过程,让我感到非常有趣,也让我对数学建模产生了更深的兴趣。我相信,随着我对这本书的深入研究,我将能够更好地利用数据来指导我的生活和工作,做出更明智的选择。

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《实用数学建模:基础篇》这本书,最让我感到欣慰的是,它并没有将数学建模描绘成一个遥不可及的“阳春白雪”。相反,它用一种非常“接地气”的方式,向我展示了数学建模的“实用”之处。我一直以为,建模需要高超的数学技能和复杂的编程能力,但这本书却告诉我,很多时候,一些简单的数学思想和工具,就已经足够解决很多实际问题。书中的案例,涉及的数学工具并不算特别高深,更重要的是作者对于如何思考问题、如何构建模型的过程的讲解。他强调的不是死记硬背公式,而是培养一种数学思维,一种将现实问题转化为数学语言的能力。这种能力的培养,对我这样一个在非数学领域工作的人来说,比掌握几个复杂的算法要有用得多。我开始觉得,数学建模并不是一项只属于少数人的“绝技”,而是人人都可以掌握的,能够帮助我们解决问题的“利器”。

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这本书的编排逻辑,我个人觉得非常棒。它就像一位经验丰富的向导,一步步带领我穿越数学建模的迷雾。开头的部分,非常注重基础概念的铺垫,避免了上来就抛出难点,让我这种初学者能够有足够的时间和空间来适应。随后,它逐渐引入更复杂的概念和方法,但每一次的引入都显得非常自然,并且总是伴随着清晰的解释和具体的例子。我尤其欣赏作者在讲解每一个模型时,都会详细分析其适用范围和局限性,这让我明白,没有任何一个模型是万能的,理解模型的本质和适用条件,比盲目套用更重要。书中的图表和插图也很有帮助,它们不仅仅是装饰,而是有效地帮助我理解抽象的概念和模型。我感觉,作者在这本书中投入了大量的心血,力求让每一个读者都能真正地理解和掌握数学建模的核心思想。

评分

在我收到《实用数学建模:基础篇》这本书时,我心中其实是带着一丝“功利心”的。我希望能通过这本书,找到一些能够直接应用于我工作中的具体方法和技巧,能够帮助我解决一些实际的难题,从而提升我的工作效率和产出。然而,在阅读的过程中,我渐渐发现,这本书带给我的,远不止于此。它不仅仅提供了“工具”,更重要的是,它启迪了我一种新的思考方式。我开始学会如何用一种更结构化、更系统化的方法来分析问题,如何将模糊的现实世界抽象成清晰的模型,如何去评估不同方案的优劣。这种“思维模式”的转变,让我觉得,这本书的价值,已经超越了单纯的“实用”层面,它正在潜移默化地改变着我的工作习惯和决策方式,让我能够以一种更具洞察力的方式去面对和解决问题。

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比较好

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书很好,内容详实,通俗易懂,是建模入门的不二选择

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还是不错的,很好用

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还行

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还行,送货速度很快,蛮不错。

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送货慢了点,内容勉勉强强吧

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算是比较基础的书吧。用来写毕业论文也只能写个开头。

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