线性规划pdf

Ⅰ 电子书《统计七支柱》（高清中文pdf）资源分享

本书介绍了统计学学科基础的七个支柱，并非完整体系。从由来、引入开始娓娓道来。

（一）博尔赫斯写道：思维是忘却差异，是归纳，是抽象化。

聚合，也称观测的组合、均值。这种说法表达的思想即整体概括大于各部分的加总。取均值会丢弃数据中的大量信息，例如测量的顺序、不同的环境等等，每个观测值会失去个性，但要揭示一般性的趋势，就必须将观测视为一个集合，将数据置于背景之中。

聚合的方式包括很多种，如算术平均、几何平均、调和平均、最小二乘法。算术平均思想最早可追溯到修正指南针指针的变化。逐渐地，为了保持至少一个数据的个性特征，而加入最佳值、众数。

18世纪关于地球形状的研究，通过两个方程可以得到肯定的弧长。到了18世纪50年代，默柏斯科维奇面临着数据的窘境，一共有10个不等的十个解。这时，他给出了算法求解最佳值的办法，也就是现在的所谓“线性规划问题”。

之后又出现了最小二乘法，形式上是观测的加权平均，但又很容易扩展为其他更复杂的形式来决定多个未知量。

（二）观测获得的信息价值会因为观测的样本数量增加而增加吗？

信息，具体称信息度量。

刚开始研究发现：数据和的变化并不随着相加的独立项个数成比例上升，均值的标准差也不与项数成比例变化。在这一观点出现后，亚伯拉罕发现了二项分布的正态近似，皮埃尔证明了其一般形式——中心极限定理（即项数有2项推至n项），泊松提出柯西分布。数学运算的每个步骤引起的最大误差，会随着序列增大而增大，统计学家可以接受一个可能的统一补偿，这个补偿会随着序列增大而收缩。

这一观点之上，学者们提出了“纠缠的观测”，即数据间的相关性，以及这种相关性对方差的影响。

本书介绍了统计学的七个基本思想——聚合、信息、似然、相互比较、回归、设计、残差，从其由来到引入，从基本概念到对“统计”这门学科的深远影响，并由此深入阐述统计学的科学本质。

——摘录自豆瓣。

《统计学七支柱》[美]史蒂芬·斯蒂格勒着，中文PDF，带目录，147页，内容文本可复制。

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Ⅱ 《经济学中的分析方法》pdf下载在线阅读，求百度网盘云资源

《经济学中的分析方法》[美]高山晟电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：经济学中的分析方法
作者名：高山晟
豆瓣评分：8.8
出版社：中国人民大学出版社
出版年份：2013-6
页数：524
内容介绍：
《经济科学译丛：经济学中的分析方法》是一本经典的经济学方法论教材。《经济科学译丛：经济学中的分析方法》阐明了经济学中最为核心和本质的分析方法。作者在宏观经济学的教学和研究实践的基础上，结合精心挑选的案例，详尽说明了如何应用这些分析方法。在总体把握经济学分析方法的基础上，作者先后探讨了非线性规划、不确定性、最优控制理论等内容。《经济科学译丛：经济学中的分析方法》更多强调“为什么”的问题，而非“怎么做”的问题，注重分析方法的解释和经济学理论的应用，因而能使经济学研究者、研究生和高年级本科生在很大程度上提高应用经济学分析方法的能力。
作者介绍：
高山晟（Akira Takayama），1932-1996年，曾任日本京都大学经济学教授以及位于卡本代尔的南伊利诺伊大学的Vandeveer经济学教授。1962年获日本一桥大学的经济学博士学位。已发表的论文涉及宏观经济学、微观经济学、国际贸易和金融学等领域。代表作除本书外，还有《国际贸易：一种理论方法》和《数理经济学》（第二版）（由中国人民大学出版社翻译出版）。

Ⅲ 《算法导论（原书第2版）》pdf下载在线阅读，求百度网盘云资源

《算法导论（原书第2版）》（[美] Thomas H.Cormen）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：算法导论（原书第2版）

作者：[美] Thomas H.Cormen

译者：潘金贵 等

豆瓣评分：9.3

出版社：机械工业出版社

出版年份：2006-9

页数：754

内容简介：

这本书深入浅出，全面地介绍了计算机算法。对每一个算法的分析既易于理解又十分有趣，并保持了数学严谨性。本书的设计目标全面，适用于多种用途。涵盖的内容有：算法在计算中的作用，概率分析和随机算法的介绍。书中专门讨论了线性规划，介绍了动态规划的两个应用，随机化和线性规划技术的近似算法等，还有有关递归求解、快速排序中用到的划分方法与期望线性时间顺序统计算法，以及对贪心算法元素的讨论。此书还介绍了对强连通子图算法正确性的证明，对哈密顿回路和子集求和问题的NP完全性的证明等内容。全书提供了900多个练习题和思考题以及叙述较为详细的实例研究。

作者简介：

Thomas H.Cormen

达特茅斯学院计算机科学系副教授

Charles E.Leiserson

麻省理工学院计算机科学与电气工程系教授

Ronald L.Rivest

麻省理工学院计算机科学系Andrew与Erna Viterbi具名教授

Clifford Stein

哥伦比亚大学工业工程与运筹学副教授

Ⅳ 数学建模高手进!!高分答题~~~~

第一题：
【http://cache..com/c?m=&p=cb769a46d58b01c308e2962a4650&user=】
整个中括号部分是网址
http://www.gdsdxy.cn/06jingpinkecheng/gaodengshuxue/model/shuxueshiyan/%B5%DA%C1%F9%BF%CE.ppt#262,7,食谱问题线性规划结构

第一个是HTML版本，第二个是PDF的

第二题完整的建模过程：
http://www.madio.net/Article/Class15/Class16/Class35/200508/1011.html

Ⅳ 线性规划作图用什么软件

这个图形我看用word就可以做出来，然后再保存成PDF就可以。

Ⅵ 机器学习需要什么数学基础

• 数学基础

  欢迎补充。

  文中提供的PDF下载链接，均来自于网络，如有问题，请站内告知。

• 《矩阵分析》 PDFRoger Horn。矩阵分析领域无争议的经典

• 《概率论及其应用》 PDF威廉·费勒。极牛的书，可数学味道太重，不适合做机器学习的

• 《All Of Statistics》 PDF 扫描版PDF 高清版机器学习这个方向，统计学也一样非常重要。推荐All of statistics，这是CMU的一本很简洁的教科书，注重概念，简化计算，简化与Machine Learning无关的概念和统计内容，可以说是很好的快速入门材料。

• 《Nonlinear Programming, 2nd》 PDF最优化方法，非线性规划的参考书。

• 《Convex Optimization》 PDF配套代码Boyd的经典书籍，被引用次数超过14000次，面向实际应用，并且有配套代码，是一本不可多得的好书。

• 《Numerical Optimization》 PDF第二版，Nocedal着，非常适合非数值专业的学生和工程师参考，算法流程清晰详细，原理清楚。

• 《Introction to Mathematical Statistics》 PDF第六版，Hogg着，本书介绍了概率统计的基本概念以及各种分布，以及ML，Bayesian方法等内容。

• 《An Introction to Probabilistic Graphical Models》 PDFJordan着，本书介绍了条件独立、分解、混合、条件混合等图模型中的基本概念，对隐变量（潜在变量）也做了详细介绍，相信大家在隐马尔科夫链和用Gaussian混合模型来实现EM算法时遇到过这个概念。

• 《Probabilistic Graphical Models-Principles and Techniques》 PDFKoller着，一本很厚很全面的书，理论性很强，可以作为参考书使用。

• 具体数学 PDF经典

• bind一月 4

• 线性代数 (Linear Algebra)：我想国内的大学生都会学过这门课程，但是，未必每一位老师都能贯彻它的精要。这门学科对于Learning是必备的基础，对它的透彻掌握是必不可少的。我在科大一年级的时候就学习了这门课，后来到了香港后，又重新把线性代数读了一遍，所读的是

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

  这本书是MIT的线性代数课使用的教材，也是被很多其它大学选用的经典教材。它的难度适中，讲解清晰，重要的是对许多核心的概念讨论得比较透彻。我个人觉得，学习线性代数，最重要的不是去熟练矩阵运算和解方程的方法——这些在实际工作中MATLAB可以代劳，关键的是要深入理解几个基础而又重要的概念：子空间(Subspace)，正交(Orthogonality)，特征值和特征向量(Eigenvalues and eigenvectors)，和线性变换(Linear transform)。从我的角度看来，一本线代教科书的质量，就在于它能否给这些根本概念以足够的重视，能否把它们的联系讲清楚。Strang的这本书在这方面是做得很好的。

  而且，这本书有个得天独厚的优势。书的作者长期在MIT讲授线性代数课(18.06)，课程的video在MIT的Open courseware网站上有提供。有时间的朋友可以一边看着名师授课的录像，一边对照课本学习或者复习。

  Linear Algebra

• 概率和统计 (Probability and Statistics):概率论和统计的入门教科书很多，我目前也没有特别的推荐。我在这里想介绍的是一本关于多元统计的基础教科书：

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

  这本书是我在刚接触向量统计的时候用于学习的，我在香港时做研究的基础就是从此打下了。实验室的一些同学也借用这本书学习向量统计。这本书没有特别追求数学上的深度，而是以通俗易懂的方式讲述主要的基本概念，读起来很舒服，内容也很实用。对于Linear regression, factor analysis, principal component analysis (PCA), and canonical component analysis (CCA)这些Learning中的基本方法也展开了初步的论述。

  之后就可以进一步深入学习贝叶斯统计和Graphical models。一本理想的书是

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

  我不知道这本书是不是已经出版了（不要和Learning in Graphical Models混淆，那是个论文集，不适合初学）。这本书从基本的贝叶斯统计模型出发一直深入到复杂的统计网络的估计和推断，深入浅出，statistical learning的许多重要方面都在此书有清楚论述和详细讲解。MIT内部可以access，至于外面，好像也是有电子版的。

Ⅶ 为单纯形法求解线性规划问题要引入辅助变量分别是

松弛变量或者剩余变量,非基变量

Ⅷ 什么是引文格式引文格式是怎么样的呢

科技论文的格式 一、学位论文引文格式 引文包括以下3种情况： 1. 直接引用文献原文。 2. &科技论文的格式nbsp; 引用文献的大意。 3. 引用文献的观点、数据。 l&科技论文的格式nbsp; 引文出处采用脚注方式，即在本页末加注。格式同参考文献格式（见下文）。 l &nb科技论文的格式sp; 序号格式为[1] [2]……。 l 每页引文序科技论文的格式号均从[1]开始，不与前页的引文连续编号。 二、学位论文参考文献格式 参考文献是论文写作时阅读参考的文献,置于正文的末尾，分着作、论文、网络文献三类，每类下按时间顺序排列。 参考文献常用的着录格科技论文的格式式有着作着录格式、期刊论文着录格式、报纸论文着录格式、网络文献着录格式。以下分别介绍。 1、着作着录格式 着作包括一般着作及以着作形式出版的论文集、学位论文、报告等,其着录格式为： [序号] 着科技论文的格式者姓名. 书名. 出版地:出版者,出版年：起止页码. 例: [1] 彭坤明.知识经济时代与教育.南京:南京大学出版社,1998:85～99. l &n科技论文的格式bsp; 如参考全书,则不标明页码。 例: [1] 刘兹恒.信息媒体及其采集.北京:北京大学出版社,1998. l 科技论文的格式; 论文集中的析出文献，格式为： [序号] 析出文献主要责任者. 析出文献题名. 原文献主要责任者. 原文献题名. 出版地：出版者，出版年.析出文献起止页码. 例：[1] 科技论文的格式钟文发. 非线性规划在可燃烧物配置中的应用[A]. 赵玮. 运筹学的理论与应用―中国运筹学会第五届大会论文集. 西安：西安电子科技大学出版社，1996:85～89. 2、期刊论文着录格式 期刊论文科技论文的格式着录格式为： [序号] 着者姓名.篇名.刊名,出版年,卷(期):起止页码. 例: [1] 漆身起,程春焱.购书经费短缺原因及其对策.中国图书馆学报,1991,17(1):20-21. l&nbs科技论文的格式p; 如引用页码只有一页，格式为： 例: [1] 李景贤.购书经费短缺原析.中国图书馆学报,1991,17(1):20. l科技论文的格式 如期刊只分期,不分卷,则只标明期数。 例: [1] 刘福贵.电子图书馆和图书馆员的定位.图书馆,1999,(3)科技论文的格式:25～26. 3、报纸论文着录格式 报纸论文着录格式为： l [序号] 着者姓名.篇名.报纸名称,出版年―月科技论文的格式―日(版次) . 例: [1]金善宝.情报信息是建设现代文明的一大支柱.光明日报,1993―02―05(3) . 如果月或日到达两位数,则前面不加“0”,直接标明月或日数。科技论文的格式 4、网络文献着录格式 为便于读者阅读网络参考文献，应详细着录网络文献所在网页的IP地址。 l 有责任者、篇名科技论文的格式的，应着录其责任者、篇名、该网页的IP地址、阅读日期。例： [1] Mark W. McElroy. Double-Loop Knowledge Management http://www.lea科技论文的格式rning-org.com/docs/McElroyDLKMv3.pdf.，2003.3.4 [2] Mark W. McElroy. Second-Generation KM http://ww科技论文的格式w.macroinnovation.com/images/Second-Generation KM.pdf.，2004.2.3 l &n科技论文的格式bsp; 无责任者、篇名的，只着录该网页详细的IP地址，阅读日期。例： [1] http://www.chinakm.com/default.asp.，2002.4.5 [2] http://ww科技论文的格式w.e-works.net.cn/ewkArticles/Category111/Article7662.htm，2003.4.6

Ⅸ 运筹学基础.pdf免注册下载地址

《运筹学基础》
作者:何坚勇
页数:477 出版日期:2000
主题词:运筹学 研究生 教材
简介:工程硕士应用数学系列教材:本书内容包括线性规划、整数规划、目标规划、非线性规划、动态规划及决策分析，各章附有习题，书末有习题解答和提示，并介绍了专门用于求解数学...
9. 《运筹学基础》
作者:李岸巍等编着
页数:285 出版日期:2003
主题词:运筹学-高等学校-教材
10. 《运筹学基础》
作者:陶德滋主编
页数:250 出版日期:2001
主题词:运筹学-高等教育-自学考试-自学参考资料
简介:全国高等教育自学考试指定教材辅导用书 计算机信息管理专业 (独立本科段):本书分导论、预测、决策、库存管理、线形规划、运输问题、网络计划技术、图论方法、马尔柯夫...
11. 《运筹学基础》
作者:卢向华 郭锡伯编
页数:486 出版日期:1990
简介:本书内容包括:线性规划、动态规划、整数规划、统筹法、存贮论、决策论、矩阵对策、排队论等内容。
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Ⅹ 7. 大规模线性规划：行生成和Benders分解

行生成就是指的不断添加约束的算法。
因为在求解矩阵中，一个约束条件对应一行，因此添加约束条件的方法自然叫做行生成算法。相对应的，添加变量的方法就叫做列生成算法。
这一节先看行生成算法，用在求解变量不多，但是约束条件特别多的情况下。

Benders分解（Benders Decomposition，BD）的基本思路是：使用 子问题（primal problem） 来寻找合适的约束不断添加到 松弛主问题（relaxed master problem） 中。子问题可以给上界（UB），松弛主问题可以给下界（LB），不断迭代就可以逐步找到最优解。具体可以参考论文： http://www.ie.boun.e.tr/~taskin/pdf/taskin_benders.pdf ，这里做一下简单的概述：
问题模型是：

Benders分解将上述模型拆分为只包含x变量的子问题和只包含y变量的主问题。

子问题（SP）为：
min cx
s.t. Ax = b - By

使用对偶法求解子问题（DSP）：
max α(b-By’)
s.t. Aα ≤ c
α无限制

这是个线性规划问题，枚举可行域{α : Aα≤c}的极点（I）和极方向（J）便可以求解了，上面DSP等价于：
min q
s.t. α i (b-By) ≤ q
α j (b-By) ≤ 0
q无限制

定义q(y)为SP问题的最优解，则原问题可以重新写为如下主问题的形式：
min q(y)+fy
s.t. y∈Y

等价于下面的主问题（MP）：
min q+fy
s.t. α i (b-By) ≤ q
α j (b-By) ≤ 0
y∈Y，q无限制

由于约束条件较多，因此α也是非常多的，直接上所有约束条件求解MP比较困难。因此从少量约束条件的松弛主问题开始，逐步把约束条件加上。

在下面的问题中，y∈{0,1}属于复杂约束，因此将原问题按如图的颜色拆分开。

一轮迭代后，UB = 23，LB = 8，还需要继续迭代。后面的求解过程省略。

Benders分解法要求子问题必须为线性，而广义Benders分解法（Generalized Benders Decomposition，GBD）针对这个问题作了改进。广义Benders分解的问题模型是：

由于涉及到了非线性规划，因此要用到拉格朗日法。求解的步骤是：