• 概率分布与伪随机数生成 • 统计量分析 • 数理统计分析方法及计算机实现 • 统计假设检验 • 方差分析及计算机求解

多目标决策问题及模型； 多属性效用函数的理论； 多目标决策问题的非劣解； 多目标群决策问题的解； 案例分析：股份制公司的综合投资

4.1 向量的类型 4.2 向量及其线性组合 4.3 向量组的线性相关性 4.4 从向量空间看线性方程组的解 4.5 用MATLAB解线性方程组综述 4.6.1 减肥配方的实现 4.6.2 三维空间中的平面方程 4.6.3 价格平衡模型 4.6.4 混凝土配料中的应用

7.1 矩阵运算的规则 7.2 初等变换乘子矩阵的生成 7.3 行列式的定义和计算 7.4 矩阵的秩和矩阵求逆 7.5 用矩阵‘除法’解线性方程 7.6.1 网络的矩阵分割和连接 7.6.2 用逆阵进行保密编译码 7.6.3 减肥配方的实现 7.6.4 弹性梁的柔度矩阵 7.6.5 网络和图 8.1 向量和向量空间 8.2 向量空间和基向量 8.3 向量的内积和正交性 8.4 齐次方程Ax=0的解空间 8.5 解超定方程的思路 8.6.1 价格平衡模型 8.6.2 宏观经济模型 8.6.3 信号流图模型 8.6.4 数字滤波器系统函数

引例一个纸桶中装有10个大小、形状完全相同的球.将球编号为1—10把球搅匀, 蒙上眼睛从中任取一球因为抽取时这些球被抽到的可能性是完全平等的,所以我们没有理 由认为这10个球中的某一个会比另一个更容易抽得,也就是说这10个球中的任一个被抽 取的可能性均为 这样一类随机试验是一类最简单的概率模型,它曾经是概率论发展初期主要的研究对象

背景 一、日常工作、生活中的决策问题,涉及经济、社会等方面的因素作比较判断时人的主观选择起相当大的作用,各因素的重要性难以量化 二、Saaty于1970年代提出层次分析法AHP (Analytic Hierarchy Process) 三、AHP—一种定性与定量相结合的、系统化、层次化的分析方法

计数问题中排列组合问题是最常见的, 由于其解法往往是构造性的,因此方法灵活 多样,不同解法导致问题难易变化也较大, 而且解题过程出现“重复”和遗漏”的错误较 难自检发现。因而对这类问题归纳总结,并 把握一些常见解题模型是必要的

• What is Network Optimization? • Typical Models & Algorithms – Minimum Spanning Tree (最小(生成)树) – Minimum Arborescence (最小树形图) – Shortest Path (最短路) – Maximum Flow (最大流) – Minimum Cost Flow (最小费用流) – Matching (匹配)

课程目的和基本要求：·课程性质 技术基础 ·基础知识要求 数学分析(或者高等数学),离散数学 ·主要特点 抽象和形式化 理论证明和构造性 基本模型的建立与性质

7.1 运输模型 7.2 运输问题的计算机求解 7.3 运输问题的应用 一、产销不平衡的运输问题 二、生产与储存问题 三、转运问题 7.4 运输问题的表上作业法 一、确定初始基本可行解 二、最优解的判别 三、改进运输方案的办法——闭回路调整法 四、如何找多个最优方案