本章讨论的是用数学建模的方法来处理优化问题：即建立和求解所谓的优化模型。注意的是建模时要作适当的简化，可能使得结果不一定完全可行或达到实际上的最优，但是它基于客观规律和数据，又不需要多大的费用。如果在建模的基础上再辅之以适当的检验，就可以期望得到实际问题的一个比较圆满的回答。本章介绍较为简单的优化模型，归结为微积分中的极值问题，因而可以直接使用微积分中的方法加以求解

第一章 建立数学模型 第二章 初等模型 第三章 简单的优化模型 第四章 数学规划模型 第五章 微分方程模型 第六章 稳定性模型 第七章 差分方程模型 第八章 离散模型 第九章 概率模型 第十章 统计回归模型

实验目的 1、了解插值的基本内容。 2、掌握用数学软件包求解插值问题。 实验内容 [1]一维插值 [2]二维插值 [3]实验作业

线性算子的谱理论是与解算子方程紧密联系的，它起源于代数方 程、线性方程组、积分方程和微分方程的特征值问题. 实际上在泛函 分析产生的早期, Volterra、Fredholm、Hilbert 等人就曾研究过这 样的问题, 同时它也是泛函分析中经久不衰的研究课题. 本章首先讨 论算子的正则性和谱的概念及其基本性质，然后着重叙述 Riesz-Schauder 关于紧算子的谱论和 Hilbert 空间上自伴算子的谱 论，最后介绍谱系和谱分解问题

有这样重要的一类随机过程,即所谓平稳随机 过程,它的特点是:过程的统计特性不随时间 的推移而变化.严格地说

2 LINGO中的集 说明:实际问题建模时,总会遇到一群或多群相互联系的对象, 如工厂、消费者群体、交通工具和雇工等等。 LINGO允许把这些相联系的对象聚合成集sets)一旦把对象聚 合成集,就可利用集来最大限度的发挥LINGO建模语言的优势。 现深入介绍如何创建集,并用数据初始化集的属性。 学完本节后,对集如何引入模型会有一个基本的理解

内容选讲 第四章幂级数 数学分析中的级数理论很容易推广到复函数上来,并得到某些系统的结论。不仅如此,级数可作为研究解析函数的一个重要工具,将解析函数表示为幂级数

实验目的 1、了解无约束最优化基本算法。 2、掌握用数学软件包求解无约束最优化问题。 实验内容 1、无约束优化基本思想及基本算法 2、 MATLAB优化工具箱简介 3、用 MATLAB求解无约束优化问题。 4、实验作业

1 自伴算子数值值域的特征。 2 自伴算子构成的算子方程与共轭算子构成的算子方程解的关系。 3 紧自伴算子的投影算子分解

1.MATLAB作为线性系统的一种分析和仿真工具,是理工科大学生应该掌握的技术工具,它作为一种编程语言和可视化工具,可解决工程、科学计算和数学学科中许多问题。 2.MATLAB建立在向量、数组和矩阵的基础上,使用方便,人机界面直观,输出结果可视化。 3.矩阵是 MATLAB的核心。 4.MATLAB的进入与运行方式(两种)