《Python 数学实验与建模》是一本由司守奎和孙玺菁合著的书籍，专注于使用Python语言进行数学实验和模型构建。这本书旨在帮助读者掌握如何利用Python的强大功能来解决数学问题，进行数值计算，以及构建各种数学模型。在Python的世界里，数学不再仅是抽象的概念，而是可以通过编程实现的实体，这为学习者提供了全新的视角和工具。 Python作为一种高级编程语言，因其简洁明了的语法和丰富的库支持，成为科学计算和数据分析的理想选择。在数学实验方面，Python可以用来执行各种计算任务，如线性代数、微积分、概率统计、复数运算等。例如，NumPy库提供了矩阵和数组操作，SciPy则包含了一系列用于科学计算的函数，而matplotlib则能帮助我们可视化数据，使复杂的结果一目了然。 在建模方面，Python的灵活性使得它可以应用于众多领域，如经济学、物理学、生物学等。例如，通过模拟和优化算法，可以建立经济模型预测市场走势；在物理学中，Python可以用来求解复杂的动力学系统；在生物学领域，可以构建种群动态模型，研究物种之间的相互作用。 书中的数据文件可能包含了用于演示和练习的各种实例数据。这些数据可能是数值数组、图像、文本或者更复杂的结构，它们将配合书中的代码示例，让读者亲自动手实践，体验Python在数学实验和建模中的应用。 例如，一个可能的数据文件可能是"线性回归.csv"，其中包含了用于线性回归分析的样本数据。你可以使用pandas库读取这个CSV文件，然后用scikit-learn库构建和训练线性回归模型。通过这样的实验，你可以理解线性关系的统计学意义，并学习如何评估模型的性能。 另一个可能的文件是"混沌系统.txt"，它可能包含了描述混沌系统（如洛伦兹吸引子）的参数。你可以使用这些参数来运行数值模拟，观察系统的动态行为，从而深入理解混沌理论。 这本书结合Python和数学，提供了一个强大的学习平台，让读者能够探索数学的深度，同时提升编程技能。通过实际操作和分析数据，你将不仅理解理论概念，还能掌握实用的解决方案，为未来的数学研究或相关工作打下坚实基础。

数学实验习题答案完整版 需要的同学可以下载

1.图的基本概念 1.1图的定义：现实世界中许多现象能用某种图形表示,这种图形是由一些点和一些连接两点间的连线所组成。 1.2邻接点: 同一条边的两个端点。 1.3孤立点: 没有边与之关联的结点。 1.4邻接边: 关联同一个结点的两条边。 1.5孤立边: 不与任何边相邻接的边。

本课件简单易学，是新手学习matlab以及解决数学实验的必备资料。内含详细例题讲解以及matlab源代码。

数学建模与数学实验(1993 寿纪麟 数学建模方法与范例)

数学实验参考代码及课程说明 - 申报表 - 授课教案 - 网上课件 - 学校举证

matlab的相关基础操作题目（一共十五题），涉及MATLAB基本运算，矩阵的创建，矩阵的运算，多项式求导、求根、求值等运算，数值函数求值、求零点、求最大最小值、求定积分，数值函数作图，符号变量和符号表达式的创建，符号表达式求极限,求导,求积分,泰勒展开,级数求和,方程求根,微分方程求解等，符号表达式化简以及符号表达式替换，二维直角坐标系、极坐标系下的图形绘制，三维曲线、曲面图形的绘制等方面的内容。

实验一、Fibonacci数非递归解 Fibonacci数列 的定义如下： 请用递归方法和非递归方法求解该问题，各编写一个函数，要求函数接受 的值，返回 的值。两个程序实现后，分别求 的情况，对比两个程序的执行时间，然后分别对两种算法进行复杂性分析。

matlab的相关基础操作题目（一共十五题），涉及MATLAB基本运算，矩阵的创建，矩阵的运算，多项式求导、求根、求值等运算，数值函数求值、求零点、求最大最小值、求定积分，数值函数作图，符号变量和符号表达式的创建，符号表达式求极限,求导,求积分,泰勒展开,级数求和,方程求根,微分方程求解等，符号表达式化简以及符号表达式替换，二维直角坐标系、极坐标系下的图形绘制，三维曲线、曲面图形的绘制等方面的内容。 代码为手码，若有疏漏，请谅解。

实验一：某公司出口换回成本分析 对经营同一类产品出口业务的公司进行抽样调查,被调查的13家公司,其出口换汇成本与商品流转费用率资料如下表。试分析两个变量之间的关系,并估计某家公司商品流转费用率是6.5%的出口换汇成本. 实验二：某建筑材料公司的销售量因素分析 下表数据是某建筑材料公司去年20个地区的销售量（Y，千方），推销开支、实际帐目数、同类商品竞争数和地区销售潜力分别是影响建筑材料销售量的因素。1）试建立回归模型，且分析哪些是主要的影响因素。2）建立最优回归模型。