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MATLAB作为工程计算领域的黄金工具,在数学建模竞赛和科研中发挥着核心作用。本书通过上下两册的系统架构,将数学建模的完整生命周期分解为问题分析、算法设计、程序实现三大模块。
上册侧重数学工具与理论衔接,重点讲解微分方程求解、优化算法、统计分析方法在MATLAB中的实现技巧。不同于普通教程的抽象说明,书中所有数学模型都配有工业级案例演示,比如基于蒙特卡洛模拟的风险评估、利用神经网络预测时序数据等场景。
下册聚焦实战能力提升,包含全国大学生数学建模竞赛真题剖析。独特之处在于对"灰色预测""元胞自动机"等冷门算法的工程化改造,比如将传统遗传算法与粒子群优化进行混合编程,解决多目标优化问题时收敛速度提升40%。
随书源程序采用模块化设计,每个函数都包含异常处理机制和参数验证逻辑,可直接嵌入实际项目。例如数据预处理模块支持自动识别缺失值类型,并智能选择插值或删除策略。这种工业级的代码规范对初学者养成专业编程习惯极具参考价值。