数学模型与最优化技术

数学模型与最优化技术课程：前往报名学习

数学模型与最优化技术视频慕课课程简介：

数学建模先修课程有数学分析、高等代数、概率论与数理统计、数学实验等，是研究如何将数学方法和计算机知识结合起来用于解决实际生活中存在问题的一门边缘交叉学科，是集经典数学、现代数学和实际问题为一体的一门新型课程，是应用数学解决实际问题的重要手段和途径。

前往报名学习

数学模型与最优化技术课程列表：

第一章 绪论

-1.1数学建模概论

--1.1

-1.2商人过河问题

--1.2

-1.3最优化技术概论

--1.3

-1.4计算误差及其传播

--1.4.1

--1.4.2

第二章 线性规划模型

-2.1线性规划问题概述

--2.1

-2.2线性规划基本概念

--2.2

第三章 非线性最优化

-3.1

--3.1

-3.2

--3.2

-3.3

--3.3

-3.4无约束

--无约束

-3.5约束最优化方法

--3.5约束最优化方法

第四章 数据分析模型

-4.1 层次分析法概述.

--4.1 层次分析法概述.

-4.2 构造成对比较矩阵及一致性检验

--4.2 构造成对比较矩阵及一致性检验

-4.3 层次总排序及一致性检验

--4.3 层次总排序及一致性检验

-4.4 层次分析计算实例.

--4.4 层次分析计算实例.

第五章 系统辨识

-5.1组合优化与计算复杂性.

--5.1 组合优化与计算复杂性.

-5.2元启发式算法 (1).

--5.2 元启发式算法 (1).

-5.3 蚁群算法的概述

--5.3 蚁群算法的概述

-5.4 基于图的蚁群算法.

--5.4 基于图的蚁群算法.

-5.5 蚁群系统.

--5.5 蚁群系统.

第六章 动力学模型

-6.1 统计预测的基本问题

--6.1 统计预测的基本问题

-6.2 趋势外推法

--6.2 趋势外推法

-6.3 时间序列的确定性因素分析.

--6.3 时间序列的确定性因素分析.

-6.4 多元线性回归分析.

--6.4 多元线性回归分析.

第七章 现代启发式算法

-7.1模式分类法概论

--7.1模式分类法概论

-7.2模式识别方法概述

--7.2模式识别方法概述Video

-7.3模式分类的基本问题.

--7.3模式分类的基本问题.

-7.4贝叶斯决策（一）

--7.4贝叶斯决策（一）

-7.5贝叶斯决策（二）

--7.5贝叶斯决策（二）

数学模型与最优化技术开设学校：武汉大学

也许你还感兴趣的课程: