線性規劃pdf

Ⅰ 電子書《統計七支柱》（高清中文pdf）資源分享

本書介紹了統計學學科基礎的七個支柱，並非完整體系。從由來、引入開始娓娓道來。

（一）博爾赫斯寫道：思維是忘卻差異，是歸納，是抽象化。

聚合，也稱觀測的組合、均值。這種說法表達的思想即整體概括大於各部分的加總。取均值會丟棄數據中的大量信息，例如測量的順序、不同的環境等等，每個觀測值會失去個性，但要揭示一般性的趨勢，就必須將觀測視為一個集合，將數據置於背景之中。

聚合的方式包括很多種，如算術平均、幾何平均、調和平均、最小二乘法。算術平均思想最早可追溯到修正指南針指針的變化。逐漸地，為了保持至少一個數據的個性特徵，而加入最佳值、眾數。

18世紀關於地球形狀的研究，通過兩個方程可以得到肯定的弧長。到了18世紀50年代，默柏斯科維奇面臨著數據的窘境，一共有10個不等的十個解。這時，他給出了演算法求解最佳值的辦法，也就是現在的所謂「線性規劃問題」。

之後又出現了最小二乘法，形式上是觀測的加權平均，但又很容易擴展為其他更復雜的形式來決定多個未知量。

（二）觀測獲得的信息價值會因為觀測的樣本數量增加而增加嗎？

信息，具體稱信息度量。

剛開始研究發現：數據和的變化並不隨著相加的獨立項個數成比例上升，均值的標准差也不與項數成比例變化。在這一觀點出現後，亞伯拉罕發現了二項分布的正態近似，皮埃爾證明了其一般形式——中心極限定理（即項數有2項推至n項），泊松提出柯西分布。數學運算的每個步驟引起的最大誤差，會隨著序列增大而增大，統計學家可以接受一個可能的統一補償，這個補償會隨著序列增大而收縮。

這一觀點之上，學者們提出了「糾纏的觀測」，即數據間的相關性，以及這種相關性對方差的影響。

本書介紹了統計學的七個基本思想——聚合、信息、似然、相互比較、回歸、設計、殘差，從其由來到引入，從基本概念到對「統計」這門學科的深遠影響，並由此深入闡述統計學的科學本質。

——摘錄自豆瓣。

《統計學七支柱》[美]史蒂芬·斯蒂格勒著，中文PDF，帶目錄，147頁，內容文本可復制。

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Ⅱ 《經濟學中的分析方法》pdf下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《經濟學中的分析方法》[美]高山晟電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：經濟學中的分析方法
作者名：高山晟
豆瓣評分：8.8
出版社：中國人民大學出版社
出版年份：2013-6
頁數：524
內容介紹：
《經濟科學譯叢：經濟學中的分析方法》是一本經典的經濟學方法論教材。《經濟科學譯叢：經濟學中的分析方法》闡明了經濟學中最為核心和本質的分析方法。作者在宏觀經濟學的教學和研究實踐的基礎上，結合精心挑選的案例，詳盡說明了如何應用這些分析方法。在總體把握經濟學分析方法的基礎上，作者先後探討了非線性規劃、不確定性、最優控制理論等內容。《經濟科學譯叢：經濟學中的分析方法》更多強調「為什麼」的問題，而非「怎麼做」的問題，注重分析方法的解釋和經濟學理論的應用，因而能使經濟學研究者、研究生和高年級本科生在很大程度上提高應用經濟學分析方法的能力。
作者介紹：
高山晟（Akira Takayama），1932-1996年，曾任日本京都大學經濟學教授以及位於卡本代爾的南伊利諾伊大學的Vandeveer經濟學教授。1962年獲日本一橋大學的經濟學博士學位。已發表的論文涉及宏觀經濟學、微觀經濟學、國際貿易和金融學等領域。代表作除本書外，還有《國際貿易：一種理論方法》和《數理經濟學》（第二版）（由中國人民大學出版社翻譯出版）。

Ⅲ 《演算法導論（原書第2版）》pdf下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《演算法導論（原書第2版）》（[美] Thomas H.Cormen）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：演算法導論（原書第2版）

作者：[美] Thomas H.Cormen

譯者：潘金貴 等

豆瓣評分：9.3

出版社：機械工業出版社

出版年份：2006-9

頁數：754

內容簡介：

這本書深入淺出，全面地介紹了計算機演算法。對每一個演算法的分析既易於理解又十分有趣，並保持了數學嚴謹性。本書的設計目標全面，適用於多種用途。涵蓋的內容有：演算法在計算中的作用，概率分析和隨機演算法的介紹。書中專門討論了線性規劃，介紹了動態規劃的兩個應用，隨機化和線性規劃技術的近似演算法等，還有有關遞歸求解、快速排序中用到的劃分方法與期望線性時間順序統計演算法，以及對貪心演算法元素的討論。此書還介紹了對強連通子圖演算法正確性的證明，對哈密頓迴路和子集求和問題的NP完全性的證明等內容。全書提供了900多個練習題和思考題以及敘述較為詳細的實例研究。

作者簡介：

Thomas H.Cormen

達特茅斯學院計算機科學系副教授

Charles E.Leiserson

麻省理工學院計算機科學與電氣工程系教授

Ronald L.Rivest

麻省理工學院計算機科學系Andrew與Erna Viterbi具名教授

Clifford Stein

哥倫比亞大學工業工程與運籌學副教授

Ⅳ 數學建模高手進!!高分答題~~~~

第一題：
【http://cache..com/c?m=&p=cb769a46d58b01c308e2962a4650&user=】
整個中括弧部分是網址
http://www.gdsdxy.cn/06jingpinkecheng/gaodengshuxue/model/shuxueshiyan/%B5%DA%C1%F9%BF%CE.ppt#262,7,食譜問題線性規劃結構

第一個是HTML版本，第二個是PDF的

第二題完整的建模過程：
http://www.madio.net/Article/Class15/Class16/Class35/200508/1011.html

Ⅳ 線性規劃作圖用什麼軟體

這個圖形我看用word就可以做出來，然後再保存成PDF就可以。

Ⅵ 機器學習需要什麼數學基礎

• 數學基礎

  歡迎補充。

  文中提供的PDF下載鏈接，均來自於網路，如有問題，請站內告知。

• 《矩陣分析》 PDFRoger Horn。矩陣分析領域無爭議的經典

• 《概率論及其應用》 PDF威廉·費勒。極牛的書，可數學味道太重，不適合做機器學習的

• 《All Of Statistics》 PDF 掃描版PDF 高清版機器學習這個方向，統計學也一樣非常重要。推薦All of statistics，這是CMU的一本很簡潔的教科書，注重概念，簡化計算，簡化與Machine Learning無關的概念和統計內容，可以說是很好的快速入門材料。

• 《Nonlinear Programming, 2nd》 PDF最優化方法，非線性規劃的參考書。

• 《Convex Optimization》 PDF配套代碼Boyd的經典書籍，被引用次數超過14000次，面向實際應用，並且有配套代碼，是一本不可多得的好書。

• 《Numerical Optimization》 PDF第二版，Nocedal著，非常適合非數值專業的學生和工程師參考，演算法流程清晰詳細，原理清楚。

• 《Introction to Mathematical Statistics》 PDF第六版，Hogg著，本書介紹了概率統計的基本概念以及各種分布，以及ML，Bayesian方法等內容。

• 《An Introction to Probabilistic Graphical Models》 PDFJordan著，本書介紹了條件獨立、分解、混合、條件混合等圖模型中的基本概念，對隱變數（潛在變數）也做了詳細介紹，相信大家在隱馬爾科夫鏈和用Gaussian混合模型來實現EM演算法時遇到過這個概念。

• 《Probabilistic Graphical Models-Principles and Techniques》 PDFKoller著，一本很厚很全面的書，理論性很強，可以作為參考書使用。

• 具體數學 PDF經典

• bind一月 4

• 線性代數 (Linear Algebra)：我想國內的大學生都會學過這門課程，但是，未必每一位老師都能貫徹它的精要。這門學科對於Learning是必備的基礎，對它的透徹掌握是必不可少的。我在科大一年級的時候就學習了這門課，後來到了香港後，又重新把線性代數讀了一遍，所讀的是

  Introction to Linear Algebra (3rd Ed.) by Gilbert Strang.

  這本書是MIT的線性代數課使用的教材，也是被很多其它大學選用的經典教材。它的難度適中，講解清晰，重要的是對許多核心的概念討論得比較透徹。我個人覺得，學習線性代數，最重要的不是去熟練矩陣運算和解方程的方法——這些在實際工作中MATLAB可以代勞，關鍵的是要深入理解幾個基礎而又重要的概念：子空間(Subspace)，正交(Orthogonality)，特徵值和特徵向量(Eigenvalues and eigenvectors)，和線性變換(Linear transform)。從我的角度看來，一本線代教科書的質量，就在於它能否給這些根本概念以足夠的重視，能否把它們的聯系講清楚。Strang的這本書在這方面是做得很好的。

  而且，這本書有個得天獨厚的優勢。書的作者長期在MIT講授線性代數課(18.06)，課程的video在MIT的Open courseware網站上有提供。有時間的朋友可以一邊看著名師授課的錄像，一邊對照課本學習或者復習。

  Linear Algebra

• 概率和統計 (Probability and Statistics):概率論和統計的入門教科書很多，我目前也沒有特別的推薦。我在這里想介紹的是一本關於多元統計的基礎教科書：

  Applied Multivariate Statistical Analysis (5th Ed.) by Richard A. Johnson and Dean W. Wichern

  這本書是我在剛接觸向量統計的時候用於學習的，我在香港時做研究的基礎就是從此打下了。實驗室的一些同學也借用這本書學習向量統計。這本書沒有特別追求數學上的深度，而是以通俗易懂的方式講述主要的基本概念，讀起來很舒服，內容也很實用。對於Linear regression, factor analysis, principal component analysis (PCA), and canonical component analysis (CCA)這些Learning中的基本方法也展開了初步的論述。

  之後就可以進一步深入學習貝葉斯統計和Graphical models。一本理想的書是

  Introction to Graphical Models (draft version). by M. Jordan and C. Bishop.

  我不知道這本書是不是已經出版了（不要和Learning in Graphical Models混淆，那是個論文集，不適合初學）。這本書從基本的貝葉斯統計模型出發一直深入到復雜的統計網路的估計和推斷，深入淺出，statistical learning的許多重要方面都在此書有清楚論述和詳細講解。MIT內部可以access，至於外面，好像也是有電子版的。

Ⅶ 為單純形法求解線性規劃問題要引入輔助變數分別是

鬆弛變數或者剩餘變數,非基變數

Ⅷ 什麼是引文格式引文格式是怎麼樣的呢

科技論文的格式 一、學位論文引文格式 引文包括以下3種情況： 1. 直接引用文獻原文。 2. &科技論文的格式nbsp; 引用文獻的大意。 3. 引用文獻的觀點、數據。 l&科技論文的格式nbsp; 引文出處採用腳注方式，即在本頁末加註。格式同參考文獻格式（見下文）。 l &nb科技論文的格式sp; 序號格式為[1] [2]……。 l 每頁引文序科技論文的格式號均從[1]開始，不與前頁的引文連續編號。 二、學位論文參考文獻格式 參考文獻是論文寫作時閱讀參考的文獻,置於正文的末尾，分著作、論文、網路文獻三類，每類下按時間順序排列。 參考文獻常用的著錄格科技論文的格式式有著作著錄格式、期刊論文著錄格式、報紙論文著錄格式、網路文獻著錄格式。以下分別介紹。 1、著作著錄格式 著作包括一般著作及以著作形式出版的論文集、學位論文、報告等,其著錄格式為： [序號] 著科技論文的格式者姓名. 書名. 出版地:出版者,出版年：起止頁碼. 例: [1] 彭坤明.知識經濟時代與教育.南京:南京大學出版社,1998:85～99. l &n科技論文的格式bsp; 如參考全書,則不標明頁碼。 例: [1] 劉茲恆.信息媒體及其採集.北京:北京大學出版社,1998. l 科技論文的格式; 論文集中的析出文獻，格式為： [序號] 析出文獻主要責任者. 析出文獻題名. 原文獻主要責任者. 原文獻題名. 出版地：出版者，出版年.析出文獻起止頁碼. 例：[1] 科技論文的格式鍾文發. 非線性規劃在可燃燒物配置中的應用[A]. 趙瑋. 運籌學的理論與應用―中國運籌學會第五屆大會論文集. 西安：西安電子科技大學出版社，1996:85～89. 2、期刊論文著錄格式 期刊論文科技論文的格式著錄格式為： [序號] 著者姓名.篇名.刊名,出版年,卷(期):起止頁碼. 例: [1] 漆身起,程春焱.購書經費短缺原因及其對策.中國圖書館學報,1991,17(1):20-21. l&nbs科技論文的格式p; 如引用頁碼只有一頁，格式為： 例: [1] 李景賢.購書經費短缺原析.中國圖書館學報,1991,17(1):20. l科技論文的格式 如期刊只分期,不分卷,則只標明期數。 例: [1] 劉福貴.電子圖書館和圖書館員的定位.圖書館,1999,(3)科技論文的格式:25～26. 3、報紙論文著錄格式 報紙論文著錄格式為： l [序號] 著者姓名.篇名.報紙名稱,出版年―月科技論文的格式―日(版次) . 例: [1]金善寶.情報信息是建設現代文明的一大支柱.光明日報,1993―02―05(3) . 如果月或日到達兩位數,則前面不加「0」,直接標明月或日數。科技論文的格式 4、網路文獻著錄格式 為便於讀者閱讀網路參考文獻，應詳細著錄網路文獻所在網頁的IP地址。 l 有責任者、篇名科技論文的格式的，應著錄其責任者、篇名、該網頁的IP地址、閱讀日期。例： [1] Mark W. McElroy. Double-Loop Knowledge Management http://www.lea科技論文的格式rning-org.com/docs/McElroyDLKMv3.pdf.，2003.3.4 [2] Mark W. McElroy. Second-Generation KM http://ww科技論文的格式w.macroinnovation.com/images/Second-Generation KM.pdf.，2004.2.3 l &n科技論文的格式bsp; 無責任者、篇名的，只著錄該網頁詳細的IP地址，閱讀日期。例： [1] http://www.chinakm.com/default.asp.，2002.4.5 [2] http://ww科技論文的格式w.e-works.net.cn/ewkArticles/Category111/Article7662.htm，2003.4.6

Ⅸ 運籌學基礎.pdf免注冊下載地址

《運籌學基礎》
作者:何堅勇
頁數:477 出版日期:2000
主題詞:運籌學 研究生 教材
簡介:工程碩士應用數學系列教材:本書內容包括線性規劃、整數規劃、目標規劃、非線性規劃、動態規劃及決策分析，各章附有習題，書末有習題解答和提示，並介紹了專門用於求解數學...
9. 《運籌學基礎》
作者:李岸巍等編著
頁數:285 出版日期:2003
主題詞:運籌學-高等學校-教材
10. 《運籌學基礎》
作者:陶德滋主編
頁數:250 出版日期:2001
主題詞:運籌學-高等教育-自學考試-自學參考資料
簡介:全國高等教育自學考試指定教材輔導用書 計算機信息管理專業 (獨立本科段):本書分導論、預測、決策、庫存管理、線形規劃、運輸問題、網路計劃技術、圖論方法、馬爾柯夫...
11. 《運籌學基礎》
作者:盧向華 郭錫伯編
頁數:486 出版日期:1990
簡介:本書內容包括:線性規劃、動態規劃、整數規劃、統籌法、存貯論、決策論、矩陣對策、排隊論等內容。
可以幫你製作電子書籍。

Ⅹ 7. 大規模線性規劃：行生成和Benders分解

行生成就是指的不斷添加約束的演算法。
因為在求解矩陣中，一個約束條件對應一行，因此添加約束條件的方法自然叫做行生成演算法。相對應的，添加變數的方法就叫做列生成演算法。
這一節先看行生成演算法，用在求解變數不多，但是約束條件特別多的情況下。

Benders分解（Benders Decomposition，BD）的基本思路是：使用 子問題（primal problem） 來尋找合適的約束不斷添加到 鬆弛主問題（relaxed master problem） 中。子問題可以給上界（UB），鬆弛主問題可以給下界（LB），不斷迭代就可以逐步找到最優解。具體可以參考論文： http://www.ie.boun.e.tr/~taskin/pdf/taskin_benders.pdf ，這里做一下簡單的概述：
問題模型是：

Benders分解將上述模型拆分為只包含x變數的子問題和只包含y變數的主問題。

子問題（SP）為：
min cx
s.t. Ax = b - By

使用對偶法求解子問題（DSP）：
max α(b-By』)
s.t. Aα ≤ c
α無限制

這是個線性規劃問題，枚舉可行域{α : Aα≤c}的極點（I）和極方向（J）便可以求解了，上面DSP等價於：
min q
s.t. α i (b-By) ≤ q
α j (b-By) ≤ 0
q無限制

定義q(y)為SP問題的最優解，則原問題可以重新寫為如下主問題的形式：
min q(y)+fy
s.t. y∈Y

等價於下面的主問題（MP）：
min q+fy
s.t. α i (b-By) ≤ q
α j (b-By) ≤ 0
y∈Y，q無限制

由於約束條件較多，因此α也是非常多的，直接上所有約束條件求解MP比較困難。因此從少量約束條件的鬆弛主問題開始，逐步把約束條件加上。

在下面的問題中，y∈{0,1}屬於復雜約束，因此將原問題按如圖的顏色拆分開。

一輪迭代後，UB = 23，LB = 8，還需要繼續迭代。後面的求解過程省略。

Benders分解法要求子問題必須為線性，而廣義Benders分解法（Generalized Benders Decomposition，GBD）針對這個問題作了改進。廣義Benders分解的問題模型是：

由於涉及到了非線性規劃，因此要用到拉格朗日法。求解的步驟是：