资 源 简 介
系统地讲解了数学建模的方法、类型、及相关工具结合若干实例全面地介绍统计、优化、偏微分方程数值、样条和曲线拟合等工具箱的内容和用法。统计工具箱部包括概率分布、假设检验、方差分析、回归分析、非参数检验、判别分析、聚类分析、主成分分析、试验设计、统计过程控制、常用统计图形、多元方差分析、决策树、因子分析、隐马尔可夫模型和多维尺度分析等内容。优化工具箱部分介绍线性规划、二次规划、非线性规划、多目标规划、0-1规划、最大最小化、半无限问题、最小二乘问题和方程求解，以及大型优化问题的求解方法。偏微分方程数值解工具箱部分包括如何用图形用户界面和工具箱函数求解偏微分方程，常见的偏微分方程数值求解问题，以及包括
