《面向建模的数学》图书推荐——八大特色、四种用法和一个声明
作者:kok官方app下载 发布时间:2022-05-27 18:41
本文摘要:一、八大特色特色 1:给出抽象数学观点和方法的直观解释特色 2:将数学观点和方法视为自然和社会本质纪律的投射特色 3:选材只管贴近学生生活体验,制止空洞说教特色 4:重视数学效果对现实世界的指导价值特色 5:内容涵盖机械学习和神经网络的数学基础特色 6:基于高中课内知识并作适当延伸,适适用于优秀高中生及低年级本科生的造就特色 7:建模和求解历程详尽,重视数学思想的渗透特色 8:重视数学德育和用数学解决社会矛盾的引导下面划分用示例说明:特色 1:给出抽象数学观点和方法的直观解

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一、八大特色特色 1:给出抽象数学观点和方法的直观解释特色 2:将数学观点和方法视为自然和社会本质纪律的投射特色 3:选材只管贴近学生生活体验,制止空洞说教特色 4:重视数学效果对现实世界的指导价值特色 5:内容涵盖机械学习和神经网络的数学基础特色 6:基于高中课内知识并作适当延伸,适适用于优秀高中生及低年级本科生的造就特色 7:建模和求解历程详尽,重视数学思想的渗透特色 8:重视数学德育和用数学解决社会矛盾的引导下面划分用示例说明:特色 1:给出抽象数学观点和方法的直观解释示例 1:(第 7 章-曲线论开端节选)三维曲线的第二类奇点需要上升到四维中才气消除,这有着深刻的物理意义——我们天天都从家里出发到各个地方去,天天出门都指向差别的偏向。如果有一架曝光时间超长的相机一直正对着你家的门口,那么洗出的照片上将出现出你同时从家门口走向各个偏向的样子,这就是可消奇点的样子;可是如果记载的设备不是照相机,而是摄像机,那么我们看到的就不是一张静态的照片,而是动态的影像,可以看到你在差别时间从家门口出发前往差别的偏向,对应着奇点解消的样子。

(如下图 1 所示。)图 1 可消奇点和奇点解消的直观例子示例2:(第18章-非线性计划的拉格朗日乘数法节选)如果某天你要去登一座高山,不需要海拔计或舆图,你自然能分辨自己是处于山脚、山腰还是山顶。想一想,你是如何判断的呢?如果你会飞翔,那么提升高度的最快速度肯定是沿着地球重心和你的连线的偏向一直升高。

在爬山时,当你前进的偏向与这个偏向的夹角为锐角时,你所处的高度就在上升;若你前进的偏向与这个偏向的夹角为钝角时,你所处的高度就在下降;而在山顶上时,任何的移动偏向都和这个偏向垂直,如图2所示。这个生活履历为解决非线性计划问题提供了有效的计谋:首先,我们需要明确 函数值变化最快的偏向;然后,研究曲面(2)的地形何时与这个变化偏向垂直,这个垂直位置就是使得 到达极值的位置。

图 2 如何判断自己处在山顶?特色 2:将数学观点和方法视为自然和社会本质纪律的投射示例 3:(第 15 章-矩阵与行列式的盘算节选)李华天天都购置彩票,可是他既想买体育彩票,也想买福利彩票,拿不定主意。他想到一个措施来治疗自己的“选择难题”——如图 3 所示,若上一次购置的是体育彩票,那么这一次就以 的概率继续购置体育彩票,以 的概率转而购置福利彩票;如果上一次购置的是福利彩票,那么这一次就以 的概率继续购置福利彩票,而以 的概率转去购置体育彩票。

试问:如果李华周一购置的是体育彩票,那么在周三他购置体育彩票和福利彩票的概率各为几多?图 3 李华购置彩票的计谋,数据代表转移概率凭据概率论中互斥随机事件概率的加法原理和分步随机事件概率的乘法原理,可知:李华在周三购置体育彩票的概率 p1 =为而他在周三购置福利彩票的概率 p2 为现在如果设矩阵并界说“矩阵的乘法”形如则这个矩阵从概率上看反映了周一到周三各状态间的转移概率,其中第一行的两个数恰好就是 4/9 和 5/9,这不是巧合。可见,如上界说的矩阵的乘法是具有普遍意义的。它的特点是差别位置的数字在运算中并非相互独立,而是相互影响,而且这种影响实际上是自然界普适的加法原理、乘法原理的转译。

特色 3:选材只管贴近学生生活体验,制止空洞说教示例 4:(第 20 章-意见和谐与 AHP 条理分析法节选)小明在北京念大学,想使用十一假期去外地旅行,备选所在有三处——九寨沟、西藏和大理。小明希望能综合思量景致、用度、饮食、旅程和文化五个方面,最后确定一处作为目的地。这个问题中,挑选目的地是最终目的,挑选的准则是景致、用度、饮食、旅程和文化,备选的方案有九寨沟、西藏和大理。

组成了图 5 中所示的网络图。通过 AHP 条理分析法(详见书中例子),可得表 2 所示的决议表格。图 4 挑选旅行目的地网络图表1 用AHP条理分析法所得决议表格最终决议向量为(0.291,0.349,0.356)^T ,对应西藏、九寨沟和大理三个方案的得分划分为 0.291,0.349, 0.356,于是小明应该选择去大理。

特色 4:重视数学效果对现实世界的指导价值示例 5:(第 21 章-数据的自组织分类与 K-Means 聚类分析节选)表 1 是国家统计局官网公布 2017 年城镇非私营单元就业人员分行业年平均人为数据。用增强 K-Means 聚类分析方法对所列的 19 个行业从“2017 年各行业的年平均人为”及“名义增长率”这两个维度举行分类,分类效果及效果如图 4 和表 2 所示。(详细方法及其数学推导详见书中例子)表 2 国家统计局官网公布 2017 年城镇非私营单元就业人员分行业年平均人为图 5 19 个行业从“2017 年各行业的年平均人为”及“名义增长率” 两个维度举行自组织分类的效果图,效果分为四类,以差别点形表现表 3 19 个行业从“2017 年各行业的年平均人为”及“名义增长率”两个维度举行分类的效果特色 5:内容涵盖机械学习和神经网络的数学基础书中精致论述机械学习和神经网络数学基础和基本方法的章节有第 21 章-数据的自组织分类与 K-Means 聚类分析第 22 章-有监视学习与支持向量机第 23 章-信息论开端:信息熵与最优编码第 24 章-神经网络与深度学习并辅助以大量例子和直观图示解读和示范。

特色 6:基于高中课内知识并作适当延伸,适适用于优秀高中生及低年级本科生的造就示例 6:(第 11 讲-军备竞赛模型节选)设含有参数 a, b, c, d ∈{-1,0,1} 的微分动力系统形如差别的 a,b,c,d 的取值可使得该微分方程组形成差别的向量场和流。下面的图 6 为差别参数取值下的所有 81 个向量场的漫衍图,你能从中看到哪些对称性纪律吗?你能证明这些纪律吗?图 6 示例 6 中差别参数下向量场的共 81 张漫衍图特色 7:建模和求解历程详尽,重视数学思想的渗透示例 7:(第 9 章-人口模型节选)从图 7 可以看到,从 1950 年到 2015 年的人口总数一直出现增长趋势,可是增长的速度不尽相同。初期人口增长速度较快,到了 1990 年之后则显着放缓。虽然这些数据看上去有些像是在漫衍在一条直线四周,可是这里并不适宜用直线去做数据拟合,因为人口不行能无限制地增长。

那该用什么曲线去拟合这些数据以便做出预测呢?图 7 1950 年至 2015 年人口总数散点图如果选用拉格朗日多项式函数,正如第8章中的例子里提到的,拟合曲线在数据集的两头,也就是头几年和最后几年的数据点处四周可能泛起大颠簸,这将直接导致预测失败。如果选用三阶样条函数呢?虽然能够保证拟合曲线经由每一个数据点,可是这种为了拟合而拟合的措施将使得我们无法从每段函数的各项系数中获取有效信息,没法告竣“挖掘人口增长纪律”这一任务。

同样的问题也会泛起在一般的用低次多项式举行的拟合中,更别说如果整体上用一个多项式函数拟合的话,在时间变量 充实大的时候,拟合函数值 总会趋于正无穷或者负无穷,这显然与现实的情况不符。事实上,对于这个问题来说,拟合函数的“选择”,需要从问题的配景中去入手。

特色 8:重视数学德育和用数学解决社会矛盾的引导示例 8:(第 24 章-神经网络与深度学习节选)深度学习或者狭隘地说,深度神经网络,其本质是提取输入工具的特征。为了训练网络,往往需要大量的学习样本以支撑训练。好的学习样本应该具有大量性、多样性和即时性——大量性和多样性是为了保证统计纪律得以充实袒露,同时多样性也是多输入到多输出的深度网络的自然要求;即时性的要求是为了用与时俱进的学习样本带来被训练网络的与时俱进——大量性(Volume)、多样性(Variety)和即时性(Velocity),业界通常称为“3V 特征”。

具有 3V 特征的数据,被称为“大数据”——大数据也被分为两类,一类是用来做学习样本的,需要给出输入所对应的期望效果;一类是用来做分析预测的,没有期望效果,需要通过训练好的网络来挖掘其数据特征。如果将深度学习看作是一台带有智能的机械的话,那么具有 3V 特征的大数据就是它生产所需的原料和驱动所需的燃料。如同工业时代的工业机械所需的煤炭和石油是由人工开采的一样,作为学习样本用途的大数据也需要人工来“标注”——例如,如果需要训练某个深度网络识别图片是白昼还是黑夜,就需要人工对大量照片标注“白昼”或“黑夜”,以形成学习样本——正是这种听起来就很机械和耗时的事情,正在滋生新的社会问题。

下面的文字摘自李开复的著名博文《数据折叠:那些 AI 背后“标数据的人”正在回家》。“2017年,仅北京中关村大数据工业规模就凌驾700亿元;贵阳2017年的大数据工业及其相关联工业规模总量凌驾1500亿元。AI行业的总规模也在连续增加,凭据麦肯锡2017年4月公布的一份陈诉,到2025年,AI应用的总市场可能到达1270亿美元。

”“但标注数据的人,生活在这些巨额数字之外,拿着不高的人为,运动在“第二空间”。” “从三里屯驱车1小时,行驶30公里,就到了北京邮电大学宏福校区。这里有北邮和华腾硕博合办的电子商务培训班,学生总数300多人,岑岭时期,有120多人到场数据标注的兼职项目。

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”“标注事情室占满了某栋教学楼二层的5个房间,150台电脑前坐着一群十八九岁的学生,正盯着电脑屏幕给图片拉框。他们流程化地操作鼠标——这些枯燥的事情,最终将用于热闹炫酷的无人驾驶项目。从做数据标注的课堂窗口向外望,可以看到北邮的教一,那里有国际学院和盘算机专业学生专用的机房......兼职标数据的培训班学员一个月的收入在2000元左右。

如果全职做,人均人为约4000到5000元。而坐在教一的未来算法工程师,刚结业时,起薪就可能到达30万元/年。”大数据的 3V 特征保证了信息自身的价值,但这些价值是自有属性,是隐性的。

大数据就似乎是等候被挖掘的金矿,它的隐性价值需要通过“数据标注”和“数据挖掘”才气够显性地展现出来,并在应用中不停迭代,缔造更多价值。2%和 98%的关系在大数据时代已然存在。在智能时代,这一轮的原始积累依然可能血迹斑斑。

人们不想走以前的老路,而生长的问题只能由生长解决。区块链技术应运而生。区块链技术是一种依托于密码机制的去中心化漫衍式账本技术,它保证了每一笔生意业务和记载都是可以追溯并证明有效性或证伪的。

限于本书的主题,无意展开对区块技术的详细形貌。可是我们还是要指出:一旦区块链技术和大数据联合起来,使得每一条数据是可以被追溯的,那么从数据被收罗和标注开始,后面的每一个应用该数据发生了价值的个体或机构,都应该以一定的比例向上游从业者支付用度。这种模式下,大数据将不再被一些新时代的“数据寡头”所垄断,其发生、使用及产出都酿成了社会化大生产,技术和价值将同步举行新一轮的迭代增长。

回到前文中的谁人比喻——如果将深度学习看作是一台带有智能的机械的话,将 3V 特征的大数据就看作生产所需的原料和驱动所需的燃料——那么区块链技术就是这台机械的润滑剂和燃料的助燃剂,它依托于技术,使用信用“对社会编程”。衷心希望列位读者,可以在使用技术缔造价值的同时,兼顾社会责任。制止新一轮的技术革命,和以往的技术革命一样,陪同着半个多世纪的动荡。

究竟科学也好,技术也罢,其终极的目的,就是为人类谋福祉,而不是带来一代人又一代人的牺牲和焦虑。二、四种用法用法 1:作为高中数学建模选修课课本使用;用法 2:作为高中生数学拓展自学读物;用法 3:作为高中教师的教学辅助资料;用法 4:作为低年级大学生的数学建模学习质料。● 严正声明:虽然恒久一线教学实践证明学习《面向建模的数学》的大多数学员都在各级数学建模竞赛中取得了极其突出的优秀结果,但本书并不是一本面向数学建模竞赛的备考书,书中也没有对往届赛题的分析或答题技巧等内容。

希望读者可以淡化功利目的,通过本书明白数学和数学建模内在的真善美,真正提升自己的数学素养和能力,这样反而会获得极大的能力提升!三、序言和推荐词序 言数学在人类历史生长和社会生活中,发挥着不行替代的作用,也是学习和研究现代科学技术必不行少的基本工具。当今社会的各个方面无不涉及数学知识或数学思想,而数学建模突破了传统的数学教育范式,让学生发现问题、解决问题,是很好的数学学习模式。

在中学阶段推广数学建模大有裨益。数学建模的思想对学生学以致用、知行合一很是有用。单纯地靠数学题目来训练学生的解题技巧,会让学生对学习数学的须要性发生渺茫。

学生通过亲自动手用数学方法解决实际问题,在提升学习数学的兴趣的同时,更能意会到这些数学方法之间的联系、体会数学是如何展现自然界的深刻纪律,进而形成用数学的眼光视察世界、明白世界甚至革新世界的能力和愿望。将数学建模融入中学数学教学当中,需要一线教师潜心研究,力争把数学和数学教育的本质准确地通报给我们的学生。

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数学建模不应该游离于数学的课程尺度之外,而应该反映在数学的日常教学当中。数学建模案例的选取应当源自于真实的问题,同时又能很好地与课程尺度联合起来,用适切的数学解决须要的问题。

朱浩楠老师的这本书体例新颖,质料富厚,有许多创新性,适合高年级高中生和低年级本科生使用。在许多经典质料的组织上,这本书独辟蹊径,用构建的方式讲出了各理论建设的须要性;在实际问题的解决上,这本书接纳抽丝剥茧的方式,引导读者一步步完成数学建模的各步骤,切合读者的认知历程;不仅如此,这本书在正文中设置了许多的思考训练,资助读者加深明白,也便于教师教学使用,值得推荐。

—— 林群 2019 年 11 月 19 日 于中国科学院数学与系统科学研究所如何把需求凝练成为数学问题是创新的焦点要素,也是数学建模的主要内容。造就数学建模能力和素养将是未来各行各业对创新型人才的配合要求,数学建模教育需要分阶段、有系统和持之以恒地开展。

朱浩楠老师这本书以数学建模为主线,在解决问题的历程中逐步建设须要的数学理论,对于高中高年级学生和大学低年级本科生是很好的学习和培训资料。——张平文,北京大学数学科学学院教授,中国科学院院士朱浩楠老师有很高的教育热情,多年来从事数学建模教育教学事情,并为数学建模教育在中学的推广做出了一定孝敬。这本《面向建模的数学》是朱老师多年来一线教育教学履历的汇总,体现了他对于中学数学建模教育教学的许多思考,我在阅读后以为是一本很有价值的读物。——王尚志,教育部数学课程尺度修订组组长,首都师范大学教授新的高中数学课程尺度(2017 年版)中,数学建模位列高中数学六大焦点素养之三。

数学教师急需增强学习,富厚知识结构。朱老师的这本书无疑是师生学习和富厚自己的重要而精彩的读物。

该书的立意是:“学以致用”和“用以致学”的辨证统一。该书突出而细腻地展现了人们提出息争决问题的思维历程。

特别地,作者在正文中为读者设置了不少“思考题”,用以展现在逐步认识“数学本质”的历程中思维的调整、纠错、重构和再建。这值得数学教师在课堂教学、组织数学运动中借鉴和学习。——王建民,北京市特级教师,享受国务院特供津贴见书如见人,朱老师再次带我感受了数学自己的美妙,以及贯串差别分支、解决差别问题的提纲挈领的数学视角。

——陈伟浩,在本书出书时为清华大学盘算机科学与技术专业学生世界各处奔忙求学的旅途中,我总是翻看高中时朱浩楠老师建模课的条记;新旧知识的不停碰撞让我逐渐意识到其中隐含的诸多深刻思想。——刘孟臻,在本书出书时为英国剑桥大学数学系学生阅读这本书,我感受第一次真正认识了数学。

从这本书中,我相识了理论体系构建的历程,而且学会以数学这种强有力的工具解决实际问题。——俞岩祚,在本书出书时为北京市十一学校高三年级学生目 录 (实际页码以真实发售为准)第 1 讲 数列的极限:观点、证明、性质、盘算第 2 讲 映射与函数:一些增补看法第 3 讲 函数的极限:一连性、零点存在定理、介值定理和闭区间最值定理第 4 讲 导数的观点和运算第 5 讲 导数的应用第 6 讲 一元函数的不定积分与定积分第 7 讲 向量值函数与曲线论开端第 8 讲 数据的拟合第 9 讲 人口模型第 10 讲 药剂量模型第 11 讲 军备竞赛模型第 12 讲 SIR 感染病模型和欧拉近似法第 13 讲 关闭二元无限生态系统的稳定性第 14 讲 博弈与线性计划第 15 讲 矩阵与行列式的盘算第 16 讲 精神疾病模型与离散有限马尔科夫链第 17 讲 向量空间开端:基底、维数和距离第 18 讲 非线性计划的拉格朗日乘数法第 19 讲 库存问题与动态计划第 20 讲 意见和谐与 AHP 条理分析法第 21 讲 数据的自组织分类与 K-Means 聚类分析第 22 讲 有监视学习与支持向量机第 23 讲 信息论开端:信息熵与最优编码第 24 讲 神经网络与深度学习附录:参考文献与推荐读物。


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