层次分析(AHP)方法的一般介绍； 层次结构与比较矩阵构造方法； 权向量的确定方法； 比较矩阵的一致性检验方法； 案例分析：合理分配住房问题

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2.1 随机过程基本概念及其数学描述 2.2 谱密度与相关函数 2.3 线性系统在随机输入下的响应 2.4 白噪声产生方法及其仿真 2.5 古典辨识方法 2.6 小结及习题

包括以下21门课程：运筹学、信息安全数学基础、复变函数、数学建模、工具软件、信息工程概论、微分方程数值解、图形图像处理、数学实验、信息与博弈、分析选讲、代数选讲、密码学、随机过程、软件工程、计算机网络、泛函分析、计算机图形学、信息论基础、网站规划与网页设计、统计与预测

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

第一章 Mathematica 简介 第三章 高等数学中的应用 第四章 数学建模中的应用 第二章 Mathematica 的基本操作 第五章 * Mathematica的深入应用

第一节 生物医学工程与数值分析 第二节 创建工程模型 第三节 利用计算机求解生物医学模型的范例 第四节 课程介绍

本节我们用一个能源利用系统的例子 说明冲量过程的建模方法. 我们考察某地区的能源利用状况.先界 定系统的范围,比如只考虑能源利用量、价 格、生产率、环境质量、工业产值、就业机 会及人口总数等7个因素，它们之间相互复 杂的关系可以简化为一个因素对另外因素直 接的促进(正面)或促退(负面)作用。要研究 的问题是,当其中某个因素突然发生改变时, 预测系统各因素的演变过程和趋势

用计算机模拟法解题时，通常需要用机器模拟产生服从题给概率分布的随机 数。如：顾客对车的需求量是 x 辆/天，x 是从 0 至 99 的均匀分布随机数，可用 Matlab 语句 x=fix(rand(1,1)*100)来产生

5.1 实验在线性代数中的重要性 5.2 解决问题的三种视点 5.3 直线和平面的快速绘制程序 5.4 随机整数矩阵的生成程序 5.5 特殊矩阵的生成程序 5.6 线性代数建模与应用概述