数学建模方法与分析（英文版）（第3版）

　　Preface
　　I OPTIMIZATION MODELS
　　1 0NE VARIABLE OPTIMIZATION
　　1.1  The Five-Step Method
　　1.2  Sensitivity Analysis
　　1.3  Sensitivity and Robustness
　　1.4  Exercises
　　2 MULTIVARIABLE OPTIMIZATION
　　2.1  Unconstrained Optimization
　　2.2  Lagrange Multipliers
　　2.3  Sensitivity Analysis and Shadow Prices
　　3 COMPUTATIONAL METHODS FOR OPTIMIZATION
　　3.1  0ne Variable Optimization
　　3.2  Multivariable Optimization
　　3.3  Linear Programming
　　3.4  Discrete Optimization
　　3.5  Exercises
　　II DYNAMIC MODEL
　　4 INTRODUCTION TO DYNAMIC MODELS
　　4.1  Steady State Analysis
　　4.2  Dynamical Systems
　　4.3  Discrete Time Dynamical Systems
　　4.4  Exercises
　　5 ANALYSIS OF DYNAMIC MODELS
　　5.1  Eigenvalue Methods
　　5.2  Eigenvalue Methods for Discrete System
　　5.3  Phrase Portrait
　　5.4  Exercises
　　6 SIMULATION OF DYNAMIC MODELS
　　6.1  Introduction to Simulation
　　6.2  Continuous Time Models
　　6.3  The Euler Method
　　6.4  Chaos and Fractals
　　6.5  Exercises
　　III PROBABILITY MODELS
　　7 INTRODUCTION TO PROBABILITY MODELS
　　7.1  Discrete Probability Models
　　7.2  Continuous Probability Models
　　7.3  Introduction to Statistics
　　7.4  Diffusion
　　7.5  Exercises
　　8 STOCHASTIC MODELS
　　8.1  Markov Chains
　　8.2  Markov Processes
　　8.3  Linear Regression
　　8.4  Time Series
　　8.5  Exercises
　　9 SIMULATION OF PROBABILITY MODELS
　　9.1  Monte Carlo Simulation
　　9.2  The Markov Property
　　9.3  Analytic Simulation
　　9.4  Exercises
　　Afterword
　　Index

　　Mark M．Meerschaert（米尔斯切特），美国密歇根州立大学概率统计系主任，内华达大学物理系教授。他曾在密歇根大学、莫格兰学院、新西兰达尼丁Otago大学执教，讲授过数学建模、概率、统计学、运筹学、偏微分方程、地下水及地表水水文学与统计物理学课程。他当前的研究方向包括无限方差概率模型的极限定理和参数估计、金融数学中的厚尾模型、用厚尾模型及周期协方差结构建模河水流、异常扩散、连续时间随机流动、分数次导数和分数次偏微分方程、地下水流及运输。

　　《数学建模方法与分析（英文版·第3版）》提出了一种通用的数学建模方法——五步方法，帮助读者迅速掌握数学建模的真谛。作者以引人入胜的方式描述了数学模型的3个主要领域：最优化、动力系统和随机过程。《数学建模方法与分析（英文版·第3版）》以实用的方法解决各式各样的现实问题，包括空间飞船的对接、传染病的增长率和野生生物的管理等。此外，《数学建模方法与分析（英文版·第3版）》根据需要详细介绍了解决问题所需要的数学知识。