Learn essential mathematical modeling concepts and techniques through a comprehensive Chinese language course covering data processing methods, balance principles, mechanism models, AHP decision-making systems, classical model analysis, linear programming, and fuzzy information processing. Master practical applications including least squares methods, function fitting, interpolation techniques, Malthus and Logistic models, predator models, difference equations, random dynamic models, paired comparison matrices, consistency indicators, weight vector calculations, dimensional analysis, quota allocation, Hamilton method, simplex method, integer programming, fuzzy sets, fuzzy relationships, and fuzzy clustering analysis. Apply theoretical knowledge through chapter exercises and prepare for final examination with hands-on problem-solving experience.
Overview
Syllabus
- 第1章 数学建模
- 1.1 案例分析
- 1.2 数学建模绪论
- 1.3 数学建模活动
- 第1章 习题
- 第2章 数据处理方法
- 2.1 最小二乘方法
- 2.2 拟合函数的扩展
- 2.3 最小二乘方法应用
- 2.4 线性插值
- 2.5 样条插值
- 第2章 习题
- 第3章 平衡原理与机理模型
- 3.1 Malthus模型
- 3.2 Logistic模型
- 3.3 捕食者模型
- 3.4 差分方程模型
- 3.5 随机动态模型
- 第3章 习题
- 第4章 AHP方法与系统决策
- 4.1 成对比较矩阵
- 4.2 一致性指标
- 4.3 权重向量的计算
- 4.4 量纲分析
- 4.5 轮廓模型
- 第4章 习题
- 第5章 经典模型分析
- 5.1 名额分配
- 5.2 Hamilton方法
- 5.3 Q方法
- 第5章 习题
- 第6章 线性规划
- 6.1 两变量的线性规划
- 6.2 单纯形方法
- 6.3 整数规划
- 第6章 习题
- 第7章 模糊信息处理
- 7.1 模糊集合
- 7.2 模糊关系
- 7.3 模糊综合决策
- 7.4 模糊聚类分析
- 第7章 习题
- 期末考试
Taught by
Wenyi Zeng
