本文档除了PPT相关课件外，还附带试题，MATLAB程序，课程分析等！《数学软件与实验》是继《数学分析》和《高等代数》等课程后开设的独立实验课程，既是理论教学的深化和补充，也是科学研究的导引和支持，充分利用计算机和软件，具有较强的实践性，是数学类等专业学生的选修课。目的是培养学生了解数学基本方法在实际生活中的应用，能够运用基本的现代计算工具高效求解科学与工程问题，基本具备应用数学方法和数学软件解决实际问题的基本技能。

《40003-00 数学建模与数学实验电子课件-赵静、但琦》这个压缩包文件包含的是一个关于数学建模与数学实验的教学资源，由赵静和但琦两位教师编著。尽管没有具体的标签提供额外的信息，我们可以从课程名称中推测出这是一门结合理论与实践的课程，旨在帮助学生理解和应用数学方法解决实际问题。下面，我们将深入探讨数学建模与数学实验中的关键知识点。 **数学建模**是将现实世界的问题转化为数学问题的过程，它涉及到选择合适的数学工具和方法来描述、分析和预测系统的行为。这一过程通常包括以下几个步骤： 1. **问题识别**：理解实际问题的本质，明确要解决的关键问题。 2. **模型构建**：选择适当的数学模型，如微积分、线性代数、概率论等，用数学语言来表述问题。 3. **模型求解**：运用数学方法求解模型，可能包括解析解、数值解或近似解。 4. **模型验证**：对比模型预测结果与实际情况，检验模型的合理性。 5. **模型应用**：根据模型的结果进行决策或预测，解决实际问题。 **数学实验**则是通过计算机等工具进行的数学实践活动，它有助于验证数学模型、探索数学现象，并提高学生的计算能力和数据分析能力。在数学实验中，我们通常会遇到以下主题： 1. **数值计算**：使用计算机进行大数值或复杂数值的计算，如牛顿迭代法、龙格-库塔方法等。 2. **数据处理**：收集、整理和分析数据，例如统计分析、回归分析、时间序列分析等。 3. **模拟与仿真**：通过计算机模拟真实系统的运行，如蒙特卡洛方法，用于研究随机现象。 4. **可视化**：利用图形展示数据和模型结果，如散点图、曲线图、3D图像等，帮助理解模型和数据的内在关系。 5. **算法实现**：编写代码实现各种数学算法，提升编程技能和算法理解。 在赵静和但琦老师的这门课程中，学生可能会学习如何运用MATLAB、Python等编程语言进行数学建模和实验。此外，课程可能还会涉及各种领域的应用，如经济预测、生物系统建模、工程设计等，以增强学生的跨学科能力和问题解决能力。 数学建模与数学实验是一门综合性的课程，它要求学生不仅掌握扎实的数学基础，还要具备一定的编程能力、数据分析能力和创新思维。通过学习，学生将能够更好地将抽象的数学理论应用于实际问题，培养解决复杂问题的能力。

《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。

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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。

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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。