本書主要從數(shù)學規(guī)劃的視角出發(fā)，系統(tǒng)地介紹了數(shù)學優(yōu)化問題建模和求解的相關理論、方法、實際案例，以及基于Python和數(shù)學規(guī)劃求解器（COPT和Gurobi）的編程實戰(zhàn)。全書共分為四部分。第一部分為基本理論和建模方法，重點介紹了數(shù)學規(guī)劃模型分類和建模方法（包括邏輯約束與大M建模方法、線性化方法）以及計算復雜性理論。第二部分為建模案例詳解，通過理論、案例和實戰(zhàn)相結合的方式，詳細介紹了如何利用各種建模方法和數(shù)學規(guī)劃求解器對實際生產(chǎn)活動中的優(yōu)化問題進行建模和求解。這部分內(nèi)容豐富，案例翔實，代碼完整，旨在提

本書對基于粗糙集的特征選擇進行了綜合性的介紹。通過本書，讀者可以系統(tǒng)地研究粗糙集理論(RST)的各個領域，包括基礎知識、前沿概念以及基于粗糙集的特征選擇。本書還提供了基于粗糙集的API庫，可用于支持一些粗糙集概念和基于粗糙集的特征選擇的算法程序實現(xiàn)。

這本書的作者是非經(jīng)典邏輯、粗糙集理論和粒度計算領域的主要研究人員。不確定性條件下的人類推理由于其表征約束，不能很好地用經(jīng)典邏輯來解釋。非經(jīng)典邏輯如模態(tài)邏輯、多值邏輯、直覺邏輯、弗協(xié)調(diào)邏輯自亞里士多德以來，就得到了研究和發(fā)展。在這本書中，粗糙集理論從代數(shù)和非經(jīng)典邏輯角度進行研究。在非經(jīng)典邏輯的基礎上，研究了粗糙集的邏輯;然后，提出了基于粒度計算的推理框架，研究了粗糙集推理與非單調(diào)推理、條件邏輯中的關聯(lián)規(guī)則和背景知識。

1、本書對MATLAB進行了詳細的介紹和講解，力爭做到條理明晰，深入淺出，并配有大量實用的例子，達到快速入門和提高的目的。2、注重內(nèi)容的系統(tǒng)性與邏輯關系。先由淺入深地介紹MATLAB的使用基礎及其數(shù)據(jù)分析，然后詳細介紹了其數(shù)學建模及科學計算，最后介紹MATLAB的應用部分。3、側重MATLAB求解實際的數(shù)學建模問題，給出了詳細的建模過程和程序。通過大量的實例向讀者展示了MATLAB的建模與仿真應用。4、示例精巧，條理清晰、指導性強。源程序詳盡、注釋豐富，而且通過實驗驗證了其正確性。通過章后的習題

本書核心是圍繞“如何想到”(思維)和“如何做到”(數(shù)學化)兩個關鍵詞，來探討數(shù)學建模能力的培養(yǎng)和發(fā)展。本書創(chuàng)新性地提出了DEED(描述與理解、溯因與解釋、估計與預測、評價與決策)框架，將問題類型細化，并針對每種類型提出相應的思維方法。

本書精選了中國研究生數(shù)學建模競賽中的5個建模案例，包括面向節(jié)能的單/多列車優(yōu)化決策問題、多無人機協(xié)同任務規(guī)劃問題、基于幀差法和光流法的前景目標提取追蹤模型、基于優(yōu)化模型的多無人機對組網(wǎng)雷達的協(xié)同干擾研究、基于改進蟻群算法的飛行航跡多目標優(yōu)化研究。每個案例從解析模型、還原程序、評述論文著手，幫助讀者理解數(shù)學建模過程，掌握數(shù)學建模方法，提高數(shù)學建模能力。每個案例自成體系，讀者可獨立閱讀。 本書可供參加各類數(shù)學建模競賽的本科生或研究生及相關問題領域的研究人員作為學習材料和建模參考書。

邏輯思維能力的高低與經(jīng)驗的多寡無關，它是人類最基本的思維方式，也是幫助我們提升工作質量的重要工具。邏輯思維是有跡可循的，也是可以通過不斷地訓練來提高的。 本書作者以備受讀者歡迎的漫畫《名偵探柯南》中的經(jīng)典橋段為基礎，搭配圖解說明，娓娓道來邏輯思維的思考方式、形成過程和應用場景。無論你是初次接觸邏輯思維，抑或全然不知其為何物，本書都將對你的思維提升大有幫助。 現(xiàn)在就讓我們跟柯南一起走進邏輯思維訓練的奇妙世界，學習邏輯推理思維的精髓要義吧。 確定問題。確定接下來要考慮的問題，隨時回顧修正。 建

"根據(jù)高等院校數(shù)學建模課程的教學基本要求，結合編者豐富的理論教學和競賽指導經(jīng)驗編寫本書。全書共六章，分別是方程模型、規(guī)劃模型、圖與網(wǎng)絡模型、統(tǒng)計模型、數(shù)據(jù)處理與模型求解、建模競賽與論文寫作指導，前四章主要介紹數(shù)學建模中應用比較廣泛的四類模型及其求解方法，第五章針對前四章的模型給出軟件(包括LINGO和MATLAB)求解的算法和步驟，以及軟件的一些使用說明，第六章結合建模的應用，介紹全國大學生數(shù)學建模競賽的一些相關知識。本書應 用性強，通俗易懂，能有效啟發(fā)和培養(yǎng)學生解決實際問題的能力。 本書可

本書分為四個部分：第一部分介紹了基本概念和ZU的公理；第二部分討論了如何由此引出自然數(shù)、實數(shù)、線等概念；第三部分的主題是基數(shù)和序數(shù)；第四部分主要討論了選擇公理和連續(xù)統(tǒng)假設。本書不僅由淺入深地呈現(xiàn)了集合論領域的技術手段和證明結論，還論述了這些工作背后的哲學動機，可以讓讀者了解那些貌似繁雜冗長的技術細節(jié)背后的哲學思考。

本書介紹了二層模型及其擬合方法，包括數(shù)據(jù)準備、模型估計、模型解釋、假設檢驗、模型假設條件檢驗及中心化，并介紹了多層次模型的擴展應用，包括對非連續(xù)型因變量和非正態(tài)分布型因變量的處理以及使用多層次方法分析縱向數(shù)據(jù)和構建三層模型的方法。