运筹学--概率模型应用范例与解法(第四版)(赠品)
点击看大图基本信息
- 作者： （美）Wayne L.Winston [作译者介绍]
- 译者： 李乃文 崔群法 林细财 周辉 等
- 出版社：清华大学出版社
- ISBN：7302133190
- 上架时间：2011-6-13
- 出版日期：2007 年11月
- 开本：16
- 页码：1
- 版次：1-1
- 所属分类：
数学 > 运筹学 > 运筹学
内容简介回到顶部↑
本书介绍了概率论基础建模和运筹学高级理论，结合金融财务、仿真计算和工程设计等领域的应用范例，应用概率论和运筹学建模理论，提供了工程应用范例的解决方案。本书内容兼顾运筹学概率论模型设计和实际构建知识，真正做到了理论与实践结合，使得读者不仅学习了运筹学解决算法，也能有效掌握数学模型构建知识。.
本书特色
本书是运筹学高级教程，全面系统地介绍了运筹学概率论应用知识。
本书提供了500多个应用范例，有效结合这些范例讲解了抽象的运筹学和概率论理论。..
本书提供了5种超值的运筹学和概率论应用工具软件，采用了最先进的计算技术。
本书提供了1000多道练习题，引领读者真正掌握学习内容。...
本书特色
本书是运筹学高级教程，全面系统地介绍了运筹学概率论应用知识。
本书提供了500多个应用范例，有效结合这些范例讲解了抽象的运筹学和概率论理论。..
本书提供了5种超值的运筹学和概率论应用工具软件，采用了最先进的计算技术。
本书提供了1000多道练习题，引领读者真正掌握学习内容。...
作译者回到顶部↑
本书提供作译者介绍
Wayne L．Winston拥有耶鲁大学运筹学博士学位，执教Indiana University三十年。他在权威刊物上发表过凹余篇文章，4次荣获MBA奖和许多教学奖。他还在微软、通用、福特等大企业担任顾问并开设培训。他编写的运筹学方面的教材非常畅销，影响广泛，目前已经出版到第4版。...
.. << 查看详细
.. << 查看详细
目录回到顶部↑
第1章微积分和概率论.
1.1积分
1.2积分求导
1.3概率的基本法则
1.4贝叶斯法则
1.5随机变量、均值、方差和协方差
1.5.1离散型随机变量
1.5.2连续型随机变量
1.5.3随机变量的均值和方差
1.5.4独立随机变量
1.5.5两个随机变量的协方差
1.5.6随机变量之和的均值、方差与协方差
1.6正态分布
1.6.1正态分布的重要性质
1.6.2利用标准化求正态概率
1.6.3利用excel求正态概率
1.7z变换
1.8本章小结
1.8.1确定不定积分的公式
1.8.2对积分求导的莱布尼兹法则
1.1积分
1.2积分求导
1.3概率的基本法则
1.4贝叶斯法则
1.5随机变量、均值、方差和协方差
1.5.1离散型随机变量
1.5.2连续型随机变量
1.5.3随机变量的均值和方差
1.5.4独立随机变量
1.5.5两个随机变量的协方差
1.5.6随机变量之和的均值、方差与协方差
1.6正态分布
1.6.1正态分布的重要性质
1.6.2利用标准化求正态概率
1.6.3利用excel求正态概率
1.7z变换
1.8本章小结
1.8.1确定不定积分的公式
1.8.2对积分求导的莱布尼兹法则
前言回到顶部↑
当今世界，如何模拟不确定性的知识在做出良好决策时非常有用。本书综合介绍了各种各样的问题，以及模拟和分析这样的决策所要求使用的技术。最近几年，模拟和解决涉及不确定性问题的软件日益普及。其用法的讲述将贯穿本书始终。但是，像大多数工具一样，只有用户了解了其应用和目的，它才是有用的。用户必须确保数学输入准确反映需要解决的现实问题，并正确运用数值结果来解决这些问题。本书注重阐述如何正确应用这些方法所需要的理论。但是，本书的焦点最终是如何将概率论方法应用于实际问题。本着这一目的，本书着重介绍了建模和软件输出的解释。.
面向读者
本书针对学习过初级微积分以及概率论与统计学预备课程的高年级大学生或刚入学的研究生。不要求正式学习过概率论。第1章回顾了本书所需要的关于概率论和微积分的知识。
本书着重讲述了概念的开发，并通过生产、金融和操作领域的应用说明了这些概念。本书扩展了《运筹学——应用范例与解法》中所讲述的概率模型，并更加综合地介绍了一些流行的概念。本书应该适用于下列课程：
·企业管理学系、运筹学系、数学系、商业学校，以及雇主财务计划中提供的概率论模型或随机过程中的课程。
·运筹学系列中的第二门课程。
·为导引性课程提供足够材料的财务工程学中的课程。
范围和结构
本书是完全独立的；第1章回顾了所有必要的数学背景。各章都是模块化的，这使教师能够根据其需要来调整各章节的顺序。对于掌握了运筹学基础知识的读者，我们指出了自第3版以来增加的新内容。本书包含800个问题，包括原有运筹学书籍中没有出现过的200个新问题。
第1章回顾了微积分和基本概率论中的一些主题，本书后面的章节将始终需要这些主题。本章包括矩母函数和Excel正态分布函数的用法。
第2章讲述了进行不确定决策的典型方法，包括决策树和效用理论等主题。它讨论了Kahneman获得诺贝尔奖的关于不确定决策的著作。还包括用于多目标决策的层次分析法。..
第3章和第4章讲述了运筹学中所讲述的确定性和随机性库存模型。
第5章讲述了离散时间马尔可夫链。
第6章和第7章更新了运筹学中所讲述的确定性和随机性动态规划。
第8章是排队论的以前资料的扩充学习。
第9章介绍了模拟技术的基本概念。
第10章说明如何使用功能强大的、用户友好的模拟软件包Process Model模拟排队系统。
第11章介绍进行蒙特卡罗模拟的Excel插件@Risk。其应用范围包括资金预算、项目管理和可靠性。
第12章介绍了使用Excel数据表和OFFSET在移动平均预测中最优化周期的数量。
第13章介绍了期权定价论中的一些重要主题，包括实际选择在资金预算中的使用。
面向读者
本书针对学习过初级微积分以及概率论与统计学预备课程的高年级大学生或刚入学的研究生。不要求正式学习过概率论。第1章回顾了本书所需要的关于概率论和微积分的知识。
本书着重讲述了概念的开发，并通过生产、金融和操作领域的应用说明了这些概念。本书扩展了《运筹学——应用范例与解法》中所讲述的概率模型，并更加综合地介绍了一些流行的概念。本书应该适用于下列课程：
·企业管理学系、运筹学系、数学系、商业学校，以及雇主财务计划中提供的概率论模型或随机过程中的课程。
·运筹学系列中的第二门课程。
·为导引性课程提供足够材料的财务工程学中的课程。
范围和结构
本书是完全独立的；第1章回顾了所有必要的数学背景。各章都是模块化的，这使教师能够根据其需要来调整各章节的顺序。对于掌握了运筹学基础知识的读者，我们指出了自第3版以来增加的新内容。本书包含800个问题，包括原有运筹学书籍中没有出现过的200个新问题。
第1章回顾了微积分和基本概率论中的一些主题，本书后面的章节将始终需要这些主题。本章包括矩母函数和Excel正态分布函数的用法。
第2章讲述了进行不确定决策的典型方法，包括决策树和效用理论等主题。它讨论了Kahneman获得诺贝尔奖的关于不确定决策的著作。还包括用于多目标决策的层次分析法。..
第3章和第4章讲述了运筹学中所讲述的确定性和随机性库存模型。
第5章讲述了离散时间马尔可夫链。
第6章和第7章更新了运筹学中所讲述的确定性和随机性动态规划。
第8章是排队论的以前资料的扩充学习。
第9章介绍了模拟技术的基本概念。
第10章说明如何使用功能强大的、用户友好的模拟软件包Process Model模拟排队系统。
第11章介绍进行蒙特卡罗模拟的Excel插件@Risk。其应用范围包括资金预算、项目管理和可靠性。
第12章介绍了使用Excel数据表和OFFSET在移动平均预测中最优化周期的数量。
第13章介绍了期权定价论中的一些重要主题，包括实际选择在资金预算中的使用。
加载中...
