數學建模

出版界有一句行話或者潛規則，說作者多一個數學公式就會減少多少讀者，如此等等。然而本書滿篇都是數學公式，走馬觀花，往門縫中往裏瞅一眼，似乎甚至要暈倒，豈不懷疑人生？打一哈哈！ 儘管它數學公式比較多，但是從觀察其所關心問題角度及解決問題方法，考慮它至少它可以幫助願意學習運用數學建模方法及思維方式，對症下藥，來幫助需要者在其需要時候，尋找相同衆案例。例如，臨時報數爺腳。如何歸納總結探討問題，並且能夠以數學藝方式表達方式展現出來，以及其相應解題方式本身，是本書重點精華之重。它涉及內容豐富。 數學老師寫的書特點就是與衆不同，邏輯清楚，簡明扼要。它定義概念清楚，是本開眼界，思想建模入門基礎性好書。相信能夠掌握它，對於目前時髦人工智能研究讀者如同猛虎添翅。 建數模總體思想與運作方式，如同讀上一本介紹數學大師吳文俊教授個人傳記中，所總結描述，即解決問題方式方法符合或者屬於中國古代開啓中華數學思維方式特徵。相信隨着5G 或者6G，物聯網及人工智能快速發展，其威力更爲無窮。顯然它值得用畢生精力投入，如果不是太晚。加油吧！ 它附有不少技術資料免費下載鏈接。讀後，購買收藏了它。需要時，再殺它一個回馬槍。如同在戰爭中學習戰爭，最爲有效。 過去人們往往錯誤認爲，學習數學太抽象，將來不容易找工作。其實本書指出，數學建模道路正是一條充滿無限想象力，生命力與無限發展空間之陽光大道。 簡言之，在應用各種數學模式，宏觀預測，長遠規劃，優化管理，選擇“黑箱“演算，相關軟件應用等多方面，它彙集現代數學應用精華基礎性範例。 當然，學無止境，本書在描述數學建模在目前發展最快，最爲需要醫學應用領域方面，例如，特別是在大數據基因組資料與病例臨牀分析，AI人面診斷還有大腦神經網絡模擬等方面似乎剛剛開始，依然都有待開發。另外，要讀懂它，需要有非常強，全面數學基礎，它屬於數學專業教科書，而不是一本科普書。

書不錯，比較全面和啓發性。但前提要求你要懂矩陣和高數，沒有這個就別看了。還要會一點語法。本書主要講matlab。基本高校都講一點c語言。語法基本都差不多。配合問問豆包就行。 這本書你能學的什麼： 能帶你理解什麼是數學建模，對於想參賽的同學也比較友好，尤其是適合bc題的。a題就不夠專業了。知識不夠。因爲這是15年的書多少有點過時。缺少幾個算法和建系過程。如果想打a類題學習線性規劃，微分方程和啓發式算法就行。其他都是非a類（工程物理）學習的。適合經濟學類和運籌決策B類。 啓發性我覺得適合入門，我看到很舒服。比如第一個求山的高度。使用最簡單的牛頓定律計算，到一步步加約束條件，聲音傳播誤差和摩擦阻力建立微分方程。一步步展示建模的核心在於先建立簡單數學模型再貼切物理真實事界。 後面的火災模型和光照模型也挺有意思。學了高數基本都能看懂。

10.3 粒子羣算法 1995年，美國電氣工程師Eberhart和社會心理學家Kenndy基於鳥羣覓食行爲提出了粒子羣優化算法（PSO）。由於該算法概念簡明、實現方便、收斂速度快、參數設置少，是一種高效的搜索算法。 同遺傳算法類似，PSO是一種基於迭代的優化工具，但是並沒有遺傳算法用的交叉以及變異，而是粒子在解空間中追隨最優的粒子進行搜索。在PSO中，每個優化問題的潛在解都可以想象成一顆“粒子”，粒子主要追隨當前的最優粒子在解空間中搜索。PSO初始化爲一羣隨機粒子，然後通過迭代找到最優解。在每一次迭代中，粒子通過跟蹤兩個“極值”來更新自己。一個就是粒子本身所找到的最優解，這個解叫作個體極值PBest；另一個極值是整個種羣目前找到的最優解，這個極值是全局極值GBest。另外，也可以不用整個種羣

雖然公式挺多的，至少沒有數組和矩陣，但讀到後面………不提也罷 這本書的價值跟讀者的數學基礎水平成正比，最好會點編程，不然光寫公式算平衡就累的夠嗆 果然數學是個體力活，難怪大學數學老師個個身材好，又漂亮，還思維敏捷，勤勞睿智

粗略地翻完了本書，內容很豐富，適合當工具書用。第一遍就是先對數據建模方法有個初步概念，後續在工作中需要用時可以第一時間想到，然後再來細讀。

作者較爲全面的介紹了數學建模的常用模型與算法。但是對於我這種小白來說，本書的內容頗有些“會的人不看這本書也會，不會的人看了也不會”的感覺。適合有一定基礎的人閱讀。

數學是人類認識世界和解決問題的重要方法。悲劇的是包括我在內的大多數人學校畢業後將絕大多數數學知識都還給了老師。快速瀏覽了一邊，找到了當你數模競賽的感覺，也將爲現在工作問題提供解決思路。

給孩子的認識數學和數學興趣的人員打造一個個框架，按需取用。還能應用於實踐生活工作啊！超級給力！現在有軟件可以更快捷方便的處理，想想開心😊

應該好看吧，專門爲數學建模寫的

主要介紹建模的思路，解題方法偏向藉助計算機，期望的單純行法，淬火法等解題方法並沒有過多解釋